Xiaomi-MiMo-Audio

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Xiaomi-MiMo-Audio – 小米開(kāi)源的端到端語(yǔ)音大模型

核心觀點(diǎn)與關(guān)鍵信息

Xiaomi-MiMo-Audio是小米推出的首款原生端到端開(kāi)源語(yǔ)音大模型，憑借創(chuàng)新預(yù)訓(xùn)練架構(gòu)和海量數(shù)據(jù)，在語(yǔ)音領(lǐng)域首次實(shí)現(xiàn) In-Context Learning（ICL）的少樣本泛化能力，打破了對(duì)大規(guī)模標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴(lài)。該模型在多項(xiàng)評(píng)測(cè)中超越同參數(shù)量開(kāi)源模型，甚至在音頻理解和復(fù)雜推理任務(wù)上媲美甚至超越了Google Gemini-2.5-Flash和OpenAI GPT-4o-Audio-Preview。

小米開(kāi)源了MiMo-Audio-7B-Base（預(yù)訓(xùn)練模型）、MiMo-Audio-7B-Instruct（指令微調(diào)模型）以及1.2B參數(shù)量的Tokenizer模型，支持音頻重建和音頻轉(zhuǎn)文本（A2T）。其主要亮點(diǎn)包括強(qiáng)大的少樣本泛化、跨模態(tài)對(duì)齊、卓越的語(yǔ)音理解與生成能力、先進(jìn)的音頻復(fù)雜推理、首個(gè)具備語(yǔ)音續(xù)寫(xiě)能力的開(kāi)源模型，以及支持混合思考機(jī)制。

項(xiàng)目提供官網(wǎng)、Github倉(cāng)庫(kù)、HuggingFace模型庫(kù)及技術(shù)論文等資源，應(yīng)用場(chǎng)景廣泛，涵蓋語(yǔ)音交互、語(yǔ)音生成、語(yǔ)音轉(zhuǎn)文本、音頻內(nèi)容創(chuàng)作、情感表達(dá)以及語(yǔ)音識(shí)別與理解等領(lǐng)域。

Xiaomi-MiMo-Audio：小米語(yǔ)音大模型開(kāi)創(chuàng)先河

Xiaomi-MiMo-Audio，作為小米在人工智能領(lǐng)域的一項(xiàng)重要突破，標(biāo)志著其首個(gè)原生端到端語(yǔ)音大模型的問(wèn)世。這款模型并非僅僅是技術(shù)的迭代，更是對(duì)語(yǔ)音AI領(lǐng)域固有模式的一次顛覆。它以創(chuàng)新的預(yù)訓(xùn)練架構(gòu)為基石，融合了上億小時(shí)的豐富訓(xùn)練數(shù)據(jù)，首次在語(yǔ)音領(lǐng)域成功引入了In-Context Learning（ICL）的少樣本泛化能力。這一成就極大地緩解了語(yǔ)音技術(shù)長(zhǎng)期以來(lái)對(duì)海量標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴(lài)，為語(yǔ)音AI的普惠化和快速發(fā)展鋪平了道路。

在性能表現(xiàn)上，Xiaomi-MiMo-Audio的表現(xiàn)令人矚目。在多項(xiàng)權(quán)威評(píng)測(cè)基準(zhǔn)中，它大幅超越了同等參數(shù)量的開(kāi)源模型，在7B參數(shù)量級(jí)別達(dá)到了新的標(biāo)桿。尤為突出的是，在音頻理解的MMAU標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試集上，它超越了Google的Gemini-2.5-Flash；而在音頻復(fù)雜推理的Big Bench Audio S2T任務(wù)中，其表現(xiàn)甚至超越了OpenAI的GPT-4o-Audio-Preview。小米此次開(kāi)源了包括預(yù)訓(xùn)練模型MiMo-Audio-7B-Base、指令微調(diào)模型MiMo-Audio-7B-Instruct，以及一個(gè)1.2B參數(shù)量的Tokenizer模型，為開(kāi)發(fā)者提供了強(qiáng)大的工具集，支持音頻重建和音頻轉(zhuǎn)文本（A2T）等核心任務(wù)。

Xiaomi-MiMo-Audio的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)

卓越的少樣本學(xué)習(xí)能力：Xiaomi-MiMo-Audio在語(yǔ)音領(lǐng)域首次實(shí)現(xiàn)了基于ICL的少樣本泛化。這意味著模型能夠以極少的示例快速適應(yīng)新的任務(wù)，如同語(yǔ)音領(lǐng)域的“GPT-3時(shí)刻”到來(lái)，極大地提升了模型的靈活性和實(shí)用性。
深度融合的跨模態(tài)對(duì)齊：通過(guò)精細(xì)的后訓(xùn)練，模型在智商、情商、表現(xiàn)力及安全性等方面展現(xiàn)出強(qiáng)大的跨模態(tài)對(duì)齊能力。其語(yǔ)音對(duì)話效果高度擬人化，在自然度、情感表達(dá)和交互適應(yīng)性上均表現(xiàn)出色。
全方位的語(yǔ)音處理能力：在通用語(yǔ)音理解、對(duì)話等多個(gè)評(píng)估基準(zhǔn)上，Xiaomi-MiMo-Audio不僅大幅領(lǐng)先同參數(shù)量開(kāi)源模型，更在7B參數(shù)量級(jí)別創(chuàng)造了新的性能紀(jì)錄，甚至在一些閉源語(yǔ)音模型上也取得了超越。
強(qiáng)大的音頻復(fù)雜推理能力：在專(zhuān)門(mén)針對(duì)音頻復(fù)雜推理設(shè)計(jì)的Big Bench Audio S2T任務(wù)中，模型表現(xiàn)出非凡的能力，能夠深入理解和處理復(fù)雜的音頻信息。
首創(chuàng)語(yǔ)音續(xù)寫(xiě)功能：MiMo-Audio-7B-Base作為開(kāi)源領(lǐng)域首個(gè)具備語(yǔ)音續(xù)寫(xiě)能力的語(yǔ)音模型，為內(nèi)容創(chuàng)作和交互式應(yīng)用帶來(lái)了新的可能性。
引入混合思考機(jī)制：Xiaomi-MiMo-Audio是首個(gè)將“Thinking”機(jī)制同時(shí)整合到語(yǔ)音理解和語(yǔ)音生成過(guò)程中的開(kāi)源模型，支持混合思考，從而提升了模型的深度推理能力。
高效的音頻轉(zhuǎn)文本支持：其Tokenizer模型能夠高效處理音頻轉(zhuǎn)文本（A2T）任務(wù)，并且覆蓋了海量語(yǔ)音數(shù)據(jù)，為語(yǔ)音轉(zhuǎn)寫(xiě)應(yīng)用提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

Xiaomi-MiMo-Audio的技術(shù)精髓

革新性的預(yù)訓(xùn)練架構(gòu)：模型采用了前沿的預(yù)訓(xùn)練架構(gòu)，并結(jié)合了上億小時(shí)的龐大訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，使其能夠更精準(zhǔn)、更有效地處理海量的語(yǔ)音數(shù)據(jù)，捕捉語(yǔ)音的細(xì)微之處。
突破性的少樣本泛化：通過(guò)在語(yǔ)音領(lǐng)域首次實(shí)現(xiàn)ICL少樣本泛化，模型能夠僅憑少量樣本就快速掌握新任務(wù)，展現(xiàn)出極高的適應(yīng)性和學(xué)習(xí)效率。
精妙的跨模態(tài)對(duì)齊調(diào)優(yōu)：經(jīng)過(guò)后訓(xùn)練的調(diào)優(yōu)，模型在情感、智能、表現(xiàn)力以及安全性等多個(gè)維度上實(shí)現(xiàn)了跨模態(tài)的深度對(duì)齊，使得語(yǔ)音交互更加生動(dòng)、真實(shí)、貼心。
無(wú)損壓縮與涌現(xiàn)行為探索：通過(guò)語(yǔ)音無(wú)損壓縮預(yù)訓(xùn)練，模型實(shí)現(xiàn)了跨任務(wù)的泛化性，并揭示了語(yǔ)音領(lǐng)域中“涌現(xiàn)”行為的存在，為理解AI能力邊界提供了新視角。
定制化Transformer Tokenizer：專(zhuān)為語(yǔ)音任務(wù)設(shè)計(jì)的1.2B參數(shù)量Transformer架構(gòu)Tokenizer模型，從零開(kāi)始訓(xùn)練，覆蓋千萬(wàn)小時(shí)語(yǔ)音數(shù)據(jù)，完美支持音頻重建和音頻轉(zhuǎn)文本（A2T）兩大核心功能。
高效輕量級(jí)后訓(xùn)練：采用輕量化的監(jiān)督微調(diào)（SFT）策略，進(jìn)一步優(yōu)化模型在語(yǔ)音理解和生成方面的表現(xiàn)，使其在實(shí)際應(yīng)用中更加出色。
創(chuàng)新的混合思考整合：將“Thinking”機(jī)制巧妙地融入語(yǔ)音理解和生成過(guò)程，支持混合思考，顯著增強(qiáng)了模型在處理復(fù)雜任務(wù)時(shí)的推理能力。

Xiaomi-MiMo-Audio的項(xiàng)目資源一覽

官方項(xiàng)目網(wǎng)站：https://xiaomimimo.github.io/MiMo-Audio-Demo/
GitHub代碼倉(cāng)庫(kù)：https://github.com/XiaomiMiMo/MiMo-Audio
HuggingFace模型庫(kù)（提供模型下載與使用）
- MiMo-Audio-7B-Base（預(yù)訓(xùn)練模型）：https://huggingface.co/XiaomiMiMo/MiMo-Audio-7B-Base
- MiMo-Audio-7B-Instruct（指令微調(diào)模型）：https://huggingface.co/XiaomiMiMo/MiMo-Audio-7B-Instruct
- XiaomiMiMo/MiMo-Audio-Tokenizer：https://huggingface.co/XiaomiMiMo/MiMo-Audio-Tokenizer
詳細(xì)技術(shù)報(bào)告：https://github.com/XiaomiMiMo/MiMo-Audio/blob/main/MiMo-Audio-Technical-Report.pdf

Xiaomi-MiMo-Audio的廣泛應(yīng)用前景

智能語(yǔ)音交互新體驗(yàn)：可為智能語(yǔ)音助手提供更自然、更智能的對(duì)話能力，支持多語(yǔ)言、多方言的交流，讓用戶體驗(yàn)更上一層樓。
高品質(zhì)語(yǔ)音內(nèi)容生成：能夠生成極具表現(xiàn)力的語(yǔ)音內(nèi)容，廣泛應(yīng)用于有聲讀物、新聞播報(bào)、語(yǔ)音導(dǎo)航等需要高質(zhì)量語(yǔ)音輸出的場(chǎng)景。
高效便捷的語(yǔ)音轉(zhuǎn)文本：強(qiáng)大的A2T能力使其成為會(huì)議記錄、語(yǔ)音輸入、語(yǔ)音搜索等應(yīng)用的理想選擇，大幅提升信息處理效率。
賦能音頻內(nèi)容創(chuàng)作：為內(nèi)容創(chuàng)作者提供強(qiáng)大的工具，輔助生成音頻腳本或直接輸出語(yǔ)音內(nèi)容，顯著提高創(chuàng)作效率和創(chuàng)意表達(dá)。
富有情感的語(yǔ)音互動(dòng)：在語(yǔ)音對(duì)話中注入豐富的情感，使其非常適合情感陪伴機(jī)器人、需要深度情感交互的客服系統(tǒng)等。
精準(zhǔn)的語(yǔ)音識(shí)別與理解：在音頻理解基準(zhǔn)測(cè)試中的優(yōu)異表現(xiàn)，意味著其在語(yǔ)音識(shí)別、指令控制等需要精準(zhǔn)理解語(yǔ)音信息的場(chǎng)景下具有巨大潛力。

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