我在大学入口处获得了139个数学要点！小米7b模型

2025年大学入学考试上周结束了！在人工智能领域，各种大型模型都挑战了数学光标。在机器的心脏测试中，“ 2025新的数学课程标准I”中七个大型模型的得分如下：Gemini 2.5 Pro得分145分，首先排名； Doubao和Deepseek R1紧随其后，得到144分，第二次并列。 O3和Qwen3只是一个不同的点，分别排名第三和第四。由于回答问题的“被拖累”，Hunyuan-T1-Latest和Wenxin X1 Turbo得分的总数排在最后两个。实际上，今年还有其他大型模型会挑战数学货币，例如小米MIMO-VL，这是一个只有7b参数的小型模型。该模型还挑战了2025年的新标准。数学课程I。结果表明，总分为139点，与QWEN3-235B分数相同，比OpenAI O3低一个点。而且，cMIMO-VL符合具有相同7b参数的多模式大型QWEN2.5-VL-7B模型，高于56点。 MIMO-VL-7B和QWEN2.5-VL-7B用于通过上传问题的屏幕截图来检查大型多模型模型，其余的是由文本乳胶输入进行的评论；他们不使用系统指南，禁用网络搜索并直接输入结果。接下来，让我们看一下14个目标问题的答案的具体结果（总计73点）和5个要回答的问题（总共77点）。其中，MIMO-VL在单个选项中得分35分（总分40）。 MIMO-VL在多种选择中获得了完整得分（18分）。 MIMO-VL还获得了完整的分数（15分），并带有填空问题。 MIMO-VL在答案中获得71分，排名第五，击败了Hunyuan-T1-Latt和Wenxin X1 Turbo。要查看评论和答案的详细屏幕截图，请移动：https：//rwgi1pvz1gm.feishu.cn/docx/docx/z8dndndndndndscfdopppwnxmjxfcnvpnvpnnwh小型模型吗？今年4月30日，小米宣布了专门用于推理的第一个大型模型“小米米莫”的开源，其推理能力得到了全面提高。在数学推理的公开评估集（AIME 24-25）和代码的代码（LiveCodeBench V5）中，MIMO超过了封闭的源源模型O1-Mini和Alibaba Qwen较大的开放资源推荐推理推理QWQ-32B preview。一个月后，Modelo经常接受RL培训，其推理和整体功能得到了极大的提高。在许多数学代码竞赛中，MIMO-7B-RL-0530模型的新版本与DeepSeek R1型号的最强大的开放资源和O1和O3 Mini模型的OpenAI封闭资源非常相似。同时，MIMO-VL已作为MIMO-7B的后续版本启动，不仅在许多活动（例如照片，视频，一般问题，一般问题和）等许多活动中，都显着领导了相同尺寸的基准QWEN2.5-VL-7B基准。语言答案和对推理的理解，同时也与专门的GUI接地专用模型竞争。 MIMO-VL维持纯粹的MIMO-7B文本，并且在仅使用7b参数的多模式推理活动中，它显着领导着阿里巴巴QWEN-2.5-VL-72B和QVQ-72B-72B-PREVIEW，比许多数学竞赛大于诸如Olymphench和Matherch and Matherch and Matherch and Mathern和Mathers和Mathern和Mathern和Mathern和Matherce，并大于10倍MathVision和Mathverse，还不仅仅是封闭的GPT-4O模型。在评估真实用户体验的竞技场的内部大型模型中，MIMO-VL-7B也超过了GPT-4O，是明天的第一型模型。展示视觉理解。从技术的角度来看，MIMO-VL-7B视觉感知的全面能力受益于高质量数据训练的数据和创新的混合在线算法（MORL）研究。一方面，收集高质量的预训练的多模式数据ED，清洁和合成，涵盖诸如Photo-Text，Video-Text对，GUI操作序列等的数据类型，以及Youbuang 2.4T令牌。通过在阶段调整不同类型的数据的比例，可以增强长期多模式推理的能力。另一方面，我们将反馈信号（例如文本推理，多模式理解 +推理，RLHF等）混合在一起，并通过在线研究算法的在线研究来加强和加速培训，以改善各个方面的模型推理，感知性能和用户经验。总体而言 - 大纲的轮廓。当前，MIMO-VL-7B的技术报告，加权框架和分析都是开放资源。开放资源RL之前和之后的两个模型：https：//huggingface.co/xiaomimo技术报告地址：https：//github.com/xiaomimimimo/mimimimo/mimo-vl/blob/blob/mimo-mimo-mimo-vl-pchnical ...