小米发布了新的开源模型 MiMo-V2-Flash

除了快其他就是垃圾。

快 tm 2026 年了，出一个 2023 年的模型

小米就没什么大模型方面的人才

@mailfarmer 罗福莉

@usVexMownCzar 小米的模型主要还是服务于自家的业务吧，并不像 gpt 和 claude 这些专注推理与编码

@xiaofeilongyy555 不知道这位是原团队里的扛把子，还是离了团队就什么都不是的角色。

@usVexMownCzar 在哪里看到是 2023 的

但是小爱同学还是那么垃圾，如果能应用到小爱同学（本地部署也行）那才有用啊。

@dacapoday ACL 8 篇论文，2 篇一作，不知这个含金量够不够

@xiaofeilongyy555 一般，现在很多本科生也能做到两篇顶会。

@rogerer 请问全球每年计算机毕业生中，有多少人手握 2 篇 ACL 一作？有 1% 吗？

@Astralume 小爱现在用的是 deepseek 吧。相比模型，我感觉小爱对于工具的使用、接入不行，

@xiaofeilongyy555 本来能参与 LLM 的预训练这个工作，就不到 1%。

https://huggingface.co/XiaomiMiMo/MiMo-V2-Flash
看 hugging face 上的 benchmark 成绩挺好，如果能结合米家实现本地小模型/联网大模型，在 IoT 领域的应用挺有想象力的

@rogerer 这什么春秋笔法啊。既然都知道只有 1% 的人能碰预训练，那能占住这 1% 的坑位还能连出一作，不正好说明他就是那 1% 的精英吗？承认别人优秀很难吗，非要说是显卡自己成精写的论文？

@Shanky 本地小模型不太可能，硬件需求对个人来讲太高，调用网络接口反而是更划算的事情

和盘古对比呢 有没数据

@IlIl 和千问对比就行了(*^o^*)

@xiaofeilongyy555 你先别急，我的意思是，在能做预训练的人里，两篇 ACL 不算什么。我们组来的本科实习生都是两篇 nips 打底。

@rogerer 别拿那套批量产出的套路来显摆。现在谁不知道有些大组靠着算力堆实验，实习生只要进去跑个数、填个表就能混个 NIPS 挂名？ ACL 一作看的是对 NLP 问题的深度洞察，不是看你在哪家大厂当熟练调参工。 这种流水线上的‘两篇打底’，除了装点门面，真到了解决实际业务问题时有多少含金量，大家心里都有数

@Shanky #13 米家有 miloco https://github.com/XiaoMi/xiaomi-miloco

好奇帖子里的某位 v 友是米粉还是员工

@xiaofeilongyy555 当你和小米比参数的时候就表示你已经输了

某人说过，一个人的命运啊，当然要靠自我奋斗，但是也要考虑到历史的行程。对罗福莉持保留态度，一伙人凑到一起能刚好能干事，但是个人渺小有时候什么都不是，当前对她神话的太厉害，能不能带起飞，围观看后续吧。

蒸馏 dicksuck 的吧

@liaohongxing 确实是这样。个人能力和大环境分不开。
但是，miui 垃圾大家都骂金凡(＾＾)小米汽车 os 做的好大家说是洪峰带队做的。
其实我最开始只是想说小米并不是没有大模型方面的人才，结果话题慢慢被带歪了，开始讨论起个人渺小，人才被神话太厉害(_)

找了一下网址： https://aistudio.xiaomimimo.com/ ，试了一下，效果还可以，没那么不堪。

如果联通 小爱同学+本地 mcp 再迭代几次，小爱同学估计智力+本地应用操作 会上升不少，当前的小爱同学智力有点太差了。

看后面小爱同学的更新了，目前感觉小爱同学和豆包差得太多了，很希望把小爱换成豆包

预测一下，未来小米可能会推出一个本地化的个人算力盒子。有可能结合 nas 一起。人车家战略，在我看来，还需要这个东西实现闭环。允许你在任何地方，调用家里的算力进行敏感信息处理和运算。

@ynxh 不用预测肯定的呀。已经有开源的方案了呀。米家那个

试了下，感觉不咋行，有点差

@efsdiary 在哪有 ai 算力盒的方案，全套的系统在哪，硬件在哪，起码还得加上内网穿透，多端流转，你确定开源的是模型还是什么？咱们说的是一回事吗？

集成到 claude code 里感觉还行啊。。。 现在免费 15 天，不用白不用

@ynxh https://github.com/XiaoMi/xiaomi-miloco 不是这个吗。 这个不是用你本地的机器来调用的吗

@refsdiary #34 说的都不是一回事，我说的是类似懒猫微服算力仓的东西。

@xiaofeilongyy555 ?