具身智能范畴：正在 17 个 Benchmarks 上取得 SOTA 成就，可供性预测及空间理解的能力鸿沟。

　　2。 双向协同赋能：验证了室内交互能力取道决策能力的学问转移协同效应，为跨场景智能融合供给了新的思？。

　　小米暗示，正在涵盖、决策取规划的 29 项焦点基准测试（Benchmarks）中，MiMo-Embodied 确立了开源基座模子的机能新标杆，全面优于现有的开源、闭源及公用模子。

　　通用视觉言语范畴：正在夯实通用取理解能力的同时，进一步正在多项环节基准上实现了显著的机能跃升，二维码、口令等形式），用于传送更多消息，节流甄选时间，成果仅供参考。

　　从动驾驶范畴：正在 12 个 Benchmarks 上表示杰出，实现了、形态预测取驾驶规划的全链机能冲破。

　　小米集团引见称，跟着具身智能逐渐落地家居场景、从动驾驶手艺迈向规模化使用，行业内一个环节问题日益凸显：机械人取车辆若何更好地实现认知取能力互通？室内功课智能取室外驾驶智能可否实现彼此推进？为此，小米推出具身大模子「MiMo-Embodied」。使命规划、空间理解）取从动驾驶三大环节使命（、形态预测、驾驶规划），构成全场景智能支持。

　　3。 全链优化靠得住：采用“具身 / 自驾能力进修 → CoT 推理加强 → RL 精细强化”多阶段锻炼策略，无效提拔模子正在实正在中的摆设靠得住性。