01功能特性
优点
- 采用 MIT 许可证的开放模型，智能体能力处于前沿
- 1M 上下文
- 每条链路调用工具≥1000次
- 57.2% SWE-Bench Pro
- KV-cache ÷7 对比全注意力
需了解的局限性
- —≈600 GB 显存（Q4）——需数据中心支持
- —无官方 Ollama 量化版本
- —并非所有环境都支持 MTP
架构
MoE 1.02T/42B 活跃参数 · 70 层（1 层稠密 + 69 层 MoE）· 384 个专家，top-8 · SWA/GA 混合，比例 6:1 · MTP 3 层 · FP8 E4M3
训练
三阶段后训练：SFT → 领域专门化强化学习（数学、安全、智能体任务）→ 多教师同策略蒸馏（Multi-Teacher On-Policy Distillation）。
最适合的场景
开放边界调用工具的智能体长链推理
05安装
安装 Ollama 适用于您的操作系统。下载前请检查模型及其量化方式。从 4096 tokens 的上下文开始，然后使用 ollama ps 检查模型的加载位置。下方列出的命令并不能证明已在您的机器上执行过测试。
$# HuggingFace : XiaomiMiMo/MiMo-V2.5-Pro
LM Studio
图形界面，无需命令行操作
→ 查看指南
llama.cpp
原始性能，从源码构建
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vLLM
兼容 OpenAI 的生产级服务器
→ 查看指南
Jan / GPT4All
一体化桌面应用
→ 查看指南
⚠
首次下载：根据所选量化方式，大小在 2 到 40 GB 之间。请预留磁盘空间，建议使用稳定的网络连接。后续启动将即时完成。
02所需内存
运行此模型所需的大致 GPU 显存容量，已包含 4k tokens 的上下文开销。如需更长的上下文，每增加 8k tokens，请额外预留约 1 GB。
Q4_K_M
最轻量，损失约 5%
595 GB
Q5_K_M
质量/体积的良好平衡
720 GB
Q8_0
几乎无法与 FP16 区分
1090 GB
FP16
全精度 — 服务器用途
2040 GB
CPU 回退 · 如果您没有 GPU，请预留 700 GB 内存 以较低速度运行此模型的最低要求。
运行MiMo V2.5 Pro需要什么硬件？
在本地以Q4量化运行MiMo V2.5 Pro，大约需要595 GB 显存。可供比较的硬件选项：GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) — 此模型超出该迷你 PC 的 GPU 容量：请选择更小的模型或合适的基础设施。
当前在售产品： GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395)
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在你的私有 ChatGPT 中使用此模型，无需云端
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- 在线空间，终身可用
- PDF + 文件
- 30 天内退款
03预期速度
Q4_K_M 量化下每秒生成的 tokens 数，上下文为 4k。超过 20 t/s，阅读体验舒适。低于 10 t/s，仅用于测试。
04公开基准测试
分数引自模型卡片或 MMLU-Pro / 社区数据。单位：正确回答百分比。
SWE-Bench Pro
57.2
Claw-Eval
63.8
τ3-Bench
72.9