【CNMO 科技消息】12 月 16 日，CNMO 注意到，小米 MiMo 官方宣布：MiMo-V2-Flash 的总参数为 309B，活跃参数为 15B。

在架构设计上，小米 MiMo-V2-Flash 采用了混合注意力机制。其混合模块设计包含 8 个混合块，其中每 5 个滑动窗口注意力（SWA）层对应 1 个全局注意力层。在上下文支持能力上，该模型原生支持 32K 的训练，并且能够扩展到 256K 的上下文支持。

从性能表现来看，小米 MiMo-V2-Flash 在通用基准测试中，与 DeepSeek-V3.2 不相上下，同时延迟大幅降低。在 SWE-Bench 验证和多语言集中分别取得了 73.4% 和 71.7% 的成绩。尤为突出的是其速度优势，在 Day-0 时，输出速度高达每秒 150 个 token，这一速度在同类模型中处于领先地位。

为了直观展示其性能，小米 MiMo 官方还公布了一系列对比图表。在与 DeepSeek-V3.2、K2-Thinking、Claude Sonnet 4.5、GPT-5（High）、Gemini 3.0 Pro 等模型的对比中，MiMo-V2-Flash 在多个测试项目上都展现出了极具竞争力的表现，部分指标甚至领先于其他模型。