MiMo
MiMo, yenilikçi ön eğitim ve son eğitim stratejileri yoluyla daha büyük modellere kıyasla karşılaştırılabilir performans elde eden, matematiksel ve kod muhakeme yeteneklerinde uzmanlaşmış Xiaomi tarafından geliştirilen bir 7B parametreli dil modeli serisidir.
https://github.com/XiaomiMiMo/MiMo?ref=aipure&utm_source=aipure
Ürün Bilgisi
Güncellendi:May 16, 2025
MiMo Nedir
MiMo, Xiaomi'nin LLM-Core Ekibi tarafından geliştirilen ve hem matematik hem de kodda muhakeme yeteneklerini geliştirmeye odaklanan bir dil modeli serisidir. Seri, MiMo-7B-Base (temel model), MiMo-7B-RL (pekiştirmeli öğrenme modeli), MiMo-7B-SFT (denetimli ince ayarlı model) ve MiMo-7B-RL-Zero'yu içerir. MiMo, nispeten küçük 7B parametre boyutuna rağmen, çok daha büyük 32B modellerin performansıyla eşleşebilen veya aşabilen ve hatta OpenAI'nin o1-mini modeliyle rekabet edebilen olağanüstü muhakeme yetenekleri sergiler.
MiMo Temel Özellikleri
MiMo, Xiaomi tarafından geliştirilen ve özellikle matematik ve kodlama alanlarında gelişmiş akıl yürütme yetenekleri için tasarlanmış 7B parametreli bir dil modeli serisidir. Çoklu Token Tahmini ve özel veri işleme teknikleri içeren, ön eğitim ve son eğitim stratejilerinin bir kombinasyonu yoluyla eğitilmiş farklı versiyonları (Base, SFT, RL-Zero ve RL) içerir. Model, özellikle matematiksel ve kodlama görevlerinde daha büyük 32B modelleri ve OpenAI'ın o1-mini modelini eşleştirerek olağanüstü performans gösterir.
Çoklu-Token Tahmini: Model performansını artıran ve çıkarım hızını hızlandıran gelişmiş eğitim hedefi
Optimize Edilmiş Ön Eğitim Hattı: Akıl yürütme örüntü yoğunluğunu artırmak için çok boyutlu veri filtreleme ve sentetik akıl yürütme veri üretimi kullanır
Gelişmiş RL Eğitim Sistemi: Sürekli dağıtım ve eşzamansız ödül hesaplaması yoluyla 2,29 kat daha hızlı eğitim ve 1,96 kat daha hızlı doğrulama sağlayan Kusursuz Dağıtım Motoru içerir
Test Zorluğu Odaklı Kod Ödülü: Daha etkili politika optimizasyonu sağlamak için değişen zorluk seviyelerine sahip test senaryoları için ince ayarlı puanlama sistemi uygular
MiMo Kullanım Alanları
Matematiksel Problem Çözme: AIME seviyesindeki yarışmalar ve genel matematik değerlendirmeleri dahil olmak üzere karmaşık matematiksel problemleri çözmede mükemmeldir
Kod Geliştirme ve Test Etme: Özellikle LiveCodeBench performansı aracılığıyla gösterilen yüksek doğrulukla çeşitli kodlama görevlerini yerine getirir
Genel Akıl Yürütme Görevleri: GPQA Diamond ve SuperGPQA gibi genel akıl yürütme kıyaslamalarında iyi performans gösterir, bu da onu mantıksal analiz görevleri için uygun hale getirir
Artıları
Daha küçük boyutuna (7B parametre) rağmen daha büyük modellerin performansını eşleştirir
Hem matematik hem de kodlama görevlerinde üstün performans
Çoklu-Token Tahmini yoluyla verimli çıkarım
Birden fazla model varyantıyla açık kaynak kullanılabilirliği
Eksileri
Optimum performans için özel vLLM çatallaması gerektirir
Özel akıl yürütme görevlerine kıyasla genel dil görevlerinde daha düşük performans
Diğer çıkarım motorlarıyla sınırlı doğrulama
MiMo Nasıl Kullanılır
Modeli İndirin: MiMo modellerinden birini Hugging Face'ten (https://huggingface.co/XiaomiMiMo) indirin. Mevcut modeller: MiMo-7B-Base, MiMo-7B-RL-Zero, MiMo-7B-SFT ve MiMo-7B-RL
Ortamı Kurun: Gerekli bağımlılıkları yükleyin. vLLM 0.7.3'e dayalı olan Xiaomi'nin vLLM çatalını (https://github.com/XiaomiMiMo/vllm/tree/feat_mimo_mtp) kullanmanız önerilir.
Çıkarım Yöntemi Seçin: Çıkarım için vLLM (önerilir) veya HuggingFace'i kullanabilirsiniz. vLLM, MiMo'nun Çoklu Belirteç Tahmini (MTP) özelliğini destekler
vLLM Çıkarımı İçin: Gerekli kitaplıkları (vllm) içe aktarın, LLM'yi model yolu ve parametreleriyle başlatın (sıcaklık=0,6 önerilir), boş sistem istemiyle konuşma biçimi oluşturun ve yanıtlar oluşturmak için llm.chat() kullanın
HuggingFace Çıkarımı İçin: transformers'dan AutoModel ve AutoTokenizer'ı içe aktarın, modeli ve belirteçleştiriciyi trust_remote_code=True ile yükleyin, girişleri belirteçleştirin ve çıktılar oluşturmak için model.generate() kullanın
Parametreleri Yapılandırın: En iyi sonuçlar için sıcaklık=0,6 kullanın. Optimum performans için boş bir sistem istemi kullanmanız önerilir
Çıkarımı Çalıştırın: İsteminizi/sorgunuzu girin ve model yanıtlar oluşturacaktır. Model, matematik ve kod dahil olmak üzere muhakeme görevlerinde özellikle güçlüdür
Çıktıları İşleyin: Model çıktısından oluşturulan metni işleyin. vLLM için metne output.outputs[0].text aracılığıyla erişin. HuggingFace için, çıktı üzerinde tokenizer.decode() kullanın
MiMo SSS
MiMo, Xiaomi tarafından geliştirilen ve özellikle akıl yürütme görevleri için tasarlanıp eğitilmiş 7B parametreli bir dil modeli serisidir. Bu seri, MiMo-7B-Base, MiMo-7B-RL-Zero, MiMo-7B-SFT ve MiMo-7B-RL modellerini içerir.
Popüler Makaleler
2025'teki En İyi 5 NSFW Karakter Oluşturucu
May 29, 2025
Google Veo 3: Ses Desteğini Yerel Olarak Destekleyen İlk Yapay Zeka Video Oluşturucu
May 28, 2025
Denemeniz Gereken En İyi 5 Ücretsiz AI NSFW Kız Arkadaş Sohbet Robotu—AIPURE'un Gerçek İncelemesi
May 27, 2025
SweetAI Chat ve CrushOn.AI Karşılaştırması: 2025'te Nihai NSFW AI Kız Arkadaşı Hesaplaşması
May 27, 2025
MiMo Benzer En Yeni Yapay Zeka Araçları
Gait
Gait, AI destekli kod üretimini sürüm kontrolü ile entegre eden bir işbirliği aracıdır, ekiplerin AI tarafından üretilen kod bağlamını verimli bir şekilde takip etmelerini, anlamalarını ve paylaşmalarını sağlar.
invoices.dev
invoices.dev, geliştiricilerin Git commit'lerinden doğrudan fatura oluşturan otomatik bir faturalama platformudur; GitHub, Slack, Linear ve Google hizmetleri için entegrasyon yetenekleri vardır.
EasyRFP
EasyRFP, RFP (Teklif Talebi) yanıtlarını kolaylaştıran ve derin öğrenme teknolojisi ile gerçek zamanlı alan fenotipleme sağlayan AI destekli bir kenar bilişim araç takımıdır.
Cart.ai
Cart.ai, kodlama, müşteri ilişkileri yönetimi, video düzenleme, e-ticaret kurulumu ve 24/7 destek ile özel AI geliştirme dahil kapsamlı iş otomasyon çözümleri sunan AI destekli bir hizmet platformudur.
MiMo Gibi Popüler Yapay Zeka Araçları
GitHub Copilot Chat
GitHub Copilot Chat, desteklenen IDE'ler ve GitHub.com içinde doğal dil etkileşimleri, gerçek zamanlı kod önerileri ve bağlamsal destek sağlayan AI destekli bir kodlama asistanıdır.
CopilotForXcode
CopilotForXcode, Xcode içinde AI destekli kod önerileri, sohbet yardımı ve prompt-to-code işlevselliği sağlamak için GitHub Copilot, Codeium ve ChatGPT'yi entegre eden bir Xcode Kaynak Editörü Uzantısıdır.
BrowserAI
BrowserAI, sunucu altyapısı gerektirmeden gizlilik odaklı yapay zeka yetenekleri sunarak, WebGPU hızlandırmasıyla doğrudan web tarayıcılarında yerel Büyük Dil Modellerini (LLM'ler) çalıştırmayı sağlayan açık kaynaklı bir kitaplıktır.
OpenAI Codex CLI
OpenAI Codex CLI, terminalinizde çalışan, geliştiricilerin doğal dili kod yürütmeye çevirmesini sağlayan, kod çalıştırma, dosyaları manipüle etme ve sürüm kontrolü altında yineleme yeteneği ile ChatGPT düzeyinde akıl yürütme sağlayan hafif, açık kaynaklı bir kodlama aracıdır.