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在大语言模型（LLMs）蓬勃发展的时代，推理能力成为衡量模型优劣的关键指标。今天为大家解读的这篇论文，介绍了小米的MiMo-7B模型，它通过独特的预训练和后训练优化，展现出强大的推理实力，快来一探究竟吧！
论文标题
MiMo: Unlocking the Reasoning Potential of Language Model – From Pretraining to Posttraining
来源
https://github.com/xiaomimimo/MiMo
文章核心
研究背景
当前，具有先进推理能力的大语言模型不断涌现，如OpenAI o系列、DeepSeek R1和Claude 3.7等，在复杂任务中表现出色。但大多数成功的强化学习工作依赖较大的基础模型，且在小模型中同时提升数学和代码能力颇具挑战。
研究问题
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如何在预训练阶段提高数据质量和多样性，增强小模型的推理潜力？
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后训练中，怎样设计有效的奖励机制和数据处理策略，解决稀疏奖励和采样效率问题，提升模型性能？
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如何构建高效的强化学习基础设施，减少训练时间和资源浪费，提高训练效率？
主要贡献
1. 强化预训练：优化数据预处理流程，采用多阶段数据混合策略，引入MultiToken Prediction（MTP）目标，增强模型推理潜力，使MiMo-7B-Base在与其他同规模开源模型对比中表现卓越。
2. 创新后训练：精心整理高质量的数学和代码问题作为强化学习数据，设计测试难度驱动的奖励机制缓解稀疏奖励问题，实施数据重采样策略稳定训练，有效提升模型在数学和代码推理任务中的性能。
3. 优化基础设施：开发Seamless Rollout Engine加速强化学习训练和验证，增强vLLM推理引擎的鲁棒性并支持MTP，显著提高训练效率，减少GPU空闲时间。
4. 模型性能卓越：MiMo-7B-RL在数学、代码和一般推理任务上表现优异，在AIME 2025上得分55.4，超过OpenAI o1-mini，在算法代码生成任务中也大幅领先。同时开源模型，为研究社区提供有价值的参考。
方法论精要
1. 核心算法/框架：模型采用通用的解码器仅Transformer架构，包含Grouped-Query Attention（GQA）、pre-RMSNorm、SwiGLU激活和Rotary Positional Embedding（RoPE）等组件，模型使用MTP(multi-token prediction)结构。后训练采用改进的Group Relative Policy Optimization（GRPO）算法。
2. 关键参数设计原理：预训练时，设置Transformer层数为36，隐藏层维度为4096等参数。使用AdamW优化器，设置不同阶段的学习率、批量大小等参数。后训练中，调整改进GRPO算法的超参数，如训练批量大小为512，演员小批量大小为32，学习率为1e-6等。
3. 创新性技术组合：预训练阶段，结合优化的文本提取工具、数据去重和过滤技术，以及多策略生成的合成推理数据。后训练中，将测试难度驱动的奖励机制与数据重采样策略相结合，同时优化强化学习基础设施，构建Seamless Rollout Engine加速强化学习效率。
4. 实验验证方式：使用多种基准测试评估模型，包括自然语言理解、科学问答、阅读理解、数学推理、编码等任务的相关数据集。对比基线选择其他开源的同规模模型以及一些先进的推理模型，如Llama-3.1-8B、Gemini-2-9B、OpenAI o1-mini等，通过对比评估模型性能。
实验洞察
1. 性能优势：在数学推理任务中，MiMo-7B-RL在AIME 2024上得分68.2，AIME 2025上得分55.4，超越OpenAI o1-mini等模型。在代码推理任务中，LiveCodeBench v5上得分57.8，LiveCodeBench v6上得分49.3，大幅领先部分对比模型。在一般推理任务中，在多个基准测试中也展现出较强的性能。
2. 效率突破：Seamless Rollout Engine使训练速度提升2.29倍，验证速度提升1.96倍，有效减少GPU空闲时间，提高了训练和验证效率。通过优化vLLM推理引擎并支持MTP，提升了推理速度，如MTP层在AIME24基准测试中，第一层接受率约90%，第三层也保持在75%以上，加速了解码速度。
3. 消融研究：研究发现从MiMo-7B-Base直接进行强化学习（RL）训练，模型在早期主要学习适应答案提取格式。“轻量级”SFT帮助模型对齐答案格式的尝试效果不佳，MiMo-7B-RL-LiteSFT模型在推理潜力和最终性能上均落后。此外，在RL训练后期，平衡数学和代码任务的性能存在挑战，且语言混合问题难以通过简单的惩罚函数解决。