小米开源具身智能大模型MiMo，实现跨领域能力协同
小米公司近日宣布，其自主研发的具身大模型 MiMo-Embodied 正式面向全球开源。这一重大举措被视为通用具身智能领域的重要突破。该模型通过创新的架构设计，首次实现了自动驾驶和具身智能两大技术体系的深度融合，为跨场景智能应用开辟了新路径。
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针对行业内长期存在的"室内外智能割裂"难题，研发团队构建了统一的任务建模框架。该模型打破了传统垂直领域限制，在具身智能端能够同步处理可操作性推理、任务规划与空间理解三项核心任务，在自动驾驶端则具备环境感知、行为预测与驾驶规划能力构成的完整技术链条。这种跨技术平台的协同机制，使得机器人系统与智能车辆的能力边界得到显著拓展。例如，家庭服务机器人可以通过知识迁移来理解交通规则，而自动驾驶系统则能借鉴室内导航的精细操作经验。
在技术实现层面，模型采用了多阶段强化学习策略，通过"具身能力学习-自动驾驶能力迁移-CoT推理增强-RL精细优化"的四步训练法，显著提升了复杂环境下的决策可靠性。实验数据显示，在29项涵盖感知、决策与规划的核心基准测试中，该模型全面超越了现有的开源及闭源方案：其中具身智能领域的17项测试刷新了最高纪录，自动驾驶领域的12项测试实现了全链路性能突破，通用视觉语言任务的泛化能力也得到明显提升。
开源版本包含拥有700亿参数的基础模型，开发者可通过Hugging Face平台获取完整的训练代码与预训练权重。小米技术团队特别强调，模型在设计时充分考虑了硬件兼容性，支持在消费级GPU上高效部署，这为中小企业及科研机构参与具身智能生态建设提供了坚实的技术基础。目前已有多个合作伙伴启动了基于该模型的垂直场景开发，覆盖工业巡检、物流搬运、智慧交通等多个应用领域。
开源地址：https://huggingface.co/XiaomiMiMo/MiMo-Embodied-7B
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