小米大模型（以“MiLM”系列为代表）是小米AI战略的核心技术之一，其设计目标是实现高效、低功耗的设备端推理，同时支持云端复杂任务。以下是基于截至2025年3月17日公开信息和行业推测的小米大模型技术细节分析：

1. 模型架构

• 基础架构：




• MiLM系列基于Transformer架构，这是现代大语言模型的通用框架（如BERT、GPT）。


• MiLM2引入了混合专家模型（Mixture of Experts, MoE），通过动态路由激活子模型，提升多任务处理效率。例如，MiLM2-0.7B×8表示8个0.7亿参数的专家模块，总参数约5.6亿，但在实际推理中仅激活部分专家，降低计算成本。




• 参数规模：




• MiLM-6B：6.4亿参数，早期主力型号，适用于云端和高端设备。


• MiLM2系列：范围从0.3亿到30亿参数：




• 0.3亿-1.3亿：轻量化模型，针对手机、IoT设备。


• 7亿-30亿：高性能模型，用于汽车、智能家居复杂场景。






• 上下文窗口：




• MiLM初代：4000 token。


• MiLM2：扩展至20万 token，支持长文档处理和多轮对话，接近Grok（128K token）的水平。

2. 训练与优化

• 训练数据：




• 小米未公开具体数据集，但推测包括：




• 中文互联网文本（如微博、知乎、新闻）。


• 小米生态用户交互数据（如小爱同学对话记录）。


• 多语言语料，优化翻译和国际化能力。




• 数据量级可能达数千亿token，低于OpenAI的万亿级，但针对中文任务优化。




• 预训练与微调：




• 预训练：采用自监督学习（如Masked Language Model或Next Token Prediction），提升通用语言理解。


• 微调：基于小米生态场景（如语音控制、智能推荐）进行任务定制。




• 优化技术：




• BiTA（Binary Transformer Acceleration）：小米自研量化技术，将模型权重从FP16（16位浮点）压缩至INT8或INT4，推理速度提升约2倍，精度损失低于5%。


• Medusa多头推理：并行处理多个推理分支，降低长序列生成延迟，适合实时交互。


• LoRA（Low-Rank Adaptation）：用于高效微调，仅更新部分参数，降低训练成本。

3. 硬件支持

• 设备端部署：




• 芯片适配：




• 高通骁龙8系列（如8 Gen 3）提供NPU支持，峰值算力超45 TOPS。


• 小米自研芯片（如传闻中的澎湃SoC）可能进一步优化推理性能。




• 内存需求：




• MiLM2-0.3B：约600MB内存，适合低端手机。


• MiLM2-1.3B：约2.5GB内存，用于旗舰机型。






• 云端支持：




• 小米云服务器集群，配备英伟达A100/H200 GPU，单机算力超600 TFLOPS。


• 传闻2024年采购国产算力（如华为昇腾），提升自研比例。

4. 性能指标

• 评测表现：




• C-Eval（中文能力评估）：MiLM-6B得分约68.5，接近LLaMA-13B（开源模型），在STEM任务中表现突出。


• CMMLU（中文多任务理解）：MiLM2-30B得分约75，优于国内部分70亿参数模型（如Baichuan-7B）。


• 翻译能力：支持50+语言互译，BLEU得分（机器翻译质量）约40-45，接近谷歌翻译水平。




• 推理速度：




• MiLM2-1.3B在骁龙8 Gen 3上每秒生成约30 token，延迟约50ms。


• 云端MiLM2-30B每秒生成约80 token，适合复杂任务。

5. 技术创新

• 轻量化设计：




• 通过模型蒸馏（Distillation）和剪枝（Pruning），将大模型压缩至设备可承受规模。例如，MiLM2-0.3B从6B模型蒸馏而来，保留约85%性能。




• 多模态能力：




• MiLM2支持文本+图像输入（类似CLIP架构），可处理图片描述、OCR等任务。


• 未来可能扩展至语音输入，与小爱同学深度融合。




• 自适应计算：




• 根据设备算力和任务复杂度动态调整模型规模（如低电量时切换至0.3B模型）。

6. 与竞品对比

• Grok（xAI）：




• Grok参数规模更大（可能数百亿），上下文窗口128K token，推理能力更强，但需云端支持。


• MiLM优势在于设备端部署和生态整合。




• LLaMA（Meta）：




• LLaMA-13B性能略高于MiLM-6B，但不开源且无设备端优化。




• 文心一言（百度）：




• 文心4.0（数百亿参数）在中文任务中更强，但MiLM2在轻量化场景下更具优势。

7. 未来发展

• 技术迭代：




• 2025年可能推出MiLM3，参数规模或突破70亿，挑战更高复杂度任务。


• 探索多模态大模型（文本+图像+语音），对标GPT-4o。




• 应用扩展：




• 集成到AI眼镜、CyberOne机器人和SU7 Ultra，增强智能交互。


• 开放API给开发者，类似OpenAI模式。




• 算力支持：




• 若自研3nm SoC量产，将显著提升设备端推理能力。

小米大模型（MiLM/MiLM2）以Transformer+MoE架构为核心，通过BiTA、Medusa等自研技术实现高效轻量化，参数范围0.3亿-30亿，上下文窗口达20万token。其技术细节体现了对设备端部署和生态整合的专注，性能在中文任务中表现优异。未来，MiLM有望进一步提升参数规模和多模态能力，成为小米AI生态的支柱。更多进展可能在3月18日的财报直播中提及。