# 小米放出 MiMo-V2.5：3100 亿总参数，每次只激活 150 亿的稀疏 MoE 模型

> 原标题：XiaomiMiMo MiMo-V2.5 (not pro) - Architecture: Sparse MoE (Mixture of Experts), 310B total / 15B activated parameters

- 来源：r/LocalLLaMA
- 发布时间：2026-04-28T18:27:13.000Z
- AX AI 日报：https://ai-daily.ax0x.ai/items/11264
- 原文：https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1sy9u3h/xiaomimimo_mimov25_not_pro_architecture_sparse/

## 摘要

Reddit 上有人贴了小米 MiMo-V2.5 的 Hugging Face 链接，不是 Pro 版。架构是稀疏 MoE，总参数量 310B，每次推理只激活 15B 参数，相当于用 150 亿参数模型的计算量去撬动一个 3100 亿参数的知识容量。发帖人说它比更大的兄弟模型用了更“人性化”的配置，但正文没展开什么叫人性化，也没给显存需求、量化方案或跑...

## 推荐理由

这条消息的钩子很实在：310B 总参数但每次只激活 15B，意味着理论上比同体量稠密模型省资源，官方也说它比更大版本更适合普通配置跑。我会先打个折——正文只贴了个 Hugging Face 地址，没给显存占用、量化方式、任何基准测试，所以“普通配置”到底指什么配置完全不清楚。这点先别太激动，等实测数据出来再判断值不值得本地部署。

## 锐评

这条信息来自Reddit，但原文链接被403拦截，我们只能看到发帖人贴出的Hugging Face页面和几句描述。MiMo-V2.5是个稀疏MoE模型，总参数量3100亿，每次推理只激活150亿参数。这个设计思路很直接：用150亿参数模型的计算成本，去撬动一个3100亿参数模型的知识容量，推理时省算力。

发帖人提到它比更大的Pro版用了更“人性化”的配置，但正文没解释什么叫人性化。我猜可能指显存需求更友好，或者量化支持更好，但这只是猜测。关键信息全缺：没给任何基准测试分数，没提最低显存要求，也没说支持哪些量化方案。对于想在本地跑的人来说，这些比总参数量重要得多。

目前能确认的只有架构选择和参数规模，其余都得等官方放出技术报告或实测。如果你打算下载试试，建议先看社区后续的实测反馈，别被310B这个数字唬住。