Gate-News-Meldung, 24. April — Die Leiterin des Teams für große Sprachmodelle bei Xiaomi, Luo Fuli, gab in einem ausführlichen Interview bekannt, dass das Modell MiMo-V2-Pro insgesamt 1 Billion Parameter besitzt und für das Training Tausende von GPUs erforderlich waren. Sie merkte an, dass die 1T-Skala die minimale Schwelle darstellt, um eine Leistungsfähigkeit zu erreichen, die an das Niveau von Claude Opus 4.6 heranreicht, und um ein wettbewerbsfähiges Eintrittsticket für die nächste Phase von KI-Agenten zu sichern.
Technisch gesehen nutzt die Pro-Version einen extremen Sparse-Attention-Mechanismus mit einem Verhältnis von 7:1 zwischen globaler Attention und Sliding-Window-Attention, um die Inferenzkosten für die Verarbeitung langer Kontexte zu steuern. Das Modell behält außerdem die MTP (Multi-Token Prediction)-Architektur bei, um überschüssige Rechenleistung für schnellere Inferenz zu nutzen.
Auf der Management-Seite beschäftigt das 100-köpfige MiMo-Team nur 30–40 Personen, die direkt an den Kern-Iterationen beteiligt sind. Das Team arbeitet ohne formale Hierarchien oder explizite Aufteilungen in Untergruppen und ohne festgelegte Liefertermine. Wenn es auf instabile numerische Probleme wie Peaks im Trainingsverlust stößt, priorisiert das Team das Anhalten des Trainings zur Untersuchung, selbst wenn dies bedeutet, den Betrieb für eine oder zwei Wochen einzustellen und dabei Millionen von Dollar an Compute-Kosten zu verursachen.
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