小米开源首个原生端到端语音大模型 Xiaomi-MiMo-Audio

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小米开源首个原生端到端语音大模型 Xiaomi-MiMo-Audio
6697点击    2025-09-21 19:22

五年前,GPT-3 首次展示了通过自回归语言模型+大规模无标注数据训练,可获得强大 In-Context Learning(ICL)能力,并能通过少样本迁移到新任务,从而使语言开启通用人工智能(AGI)新纪元。然而在语音领域,现有模型仍严重依赖大规模标注数据,难以快速适应新任务达到类人智能。


这一瓶颈如今被打破。小米正式开源首个原生端到端语音模型——Xiaomi-MiMo-Audio,它基于创新预训练架构和上亿小时训练数据,首次在语音领域实现基于 ICL 的少样本泛化,并在预训练观察到明显的“涌现”行为。


小米开源首个原生端到端语音大模型 Xiaomi-MiMo-Audio


后训练进一步激发了 Xiaomi-MiMo-Audio 的智商、情商、表现力与安全性在内的跨模态对齐能力,语音对话在自然度、情感表达和交互适配上呈现极高的拟人化水准。


  不止开源,欲与闭源试比高


得益于创新模型结构 + 上亿小时数据预训练 + 轻量后训练,Xiaomi-MiMo-Audio 性能亮眼,具体如下:


  • 在通用语音理解及对话等多项标准评测基准中,MiMo-Audio 大幅超越了同参数量的开源模型,取得 7B 最佳性能


  • 在音频理解基准 MMAU 的标准测试集上,MiMo-Audio 超过 Google 闭源语音模型 Gemini-2.5-Flash


  • 在面向音频复杂推理的基准 Big Bench Audio S2T 任务中,MiMo-Audio 同样超越了 OpenAI 闭源的语音模型 GPT-4o-Audio-Preview


小米开源首个原生端到端语音大模型 Xiaomi-MiMo-Audio


多重创新,多个首次


Xiaomi-MiMo-Audio 主要贡献如下:


  • 首次证明把语音无损压缩预训练 Scaling 至 1 亿小时可以“涌现”出跨任务的泛化性,表现为 Few-Shot Learning 能力,见证语音领域的 “GPT-3 时刻”


小米开源首个原生端到端语音大模型 Xiaomi-MiMo-Audio


  • 首个明确语音生成式预训练的目标和定义,并开源一套完整的语音预训练方案,包括无损压缩的 Tokenizer、全新模型结构、训练方法和评测体系,开启语音领域的“LLaMA 时刻”


小米开源首个原生端到端语音大模型 Xiaomi-MiMo-Audio


  • 首个把 Thinking 同时引入语音理解和语音生成过程中的开源模型,支持混合思考


  技术、模型、评估均开源


我们采取简单、彻底和直接的开源风格,希望促进语音研究领域加速向前:


模型


  • 预训练模型 MiMo-Audio-7B-Base:是目前开源领域第一个有语音续写能力的语音模型


https://huggingface.co/XiaomiMiMo/MiMo-Audio-7B-Base


  • 指令微调模型 MiMo-Audio-7B-Instruct:经过轻量级的 SFT,7B 参数规模最强语音理解和生成模型


https://huggingface.co/XiaomiMiMo/MiMo-Audio-7B-Instruct


MiMo-Audio-7B-Instruct 可通过 prompt 切换 non-thinking、thinking 两种模式,强化学习(RL)起点高、潜力足,可以作为研究语音 RL 和 Agentic 训练的全新基座模型。


  Tokenizer


我们开源了 MiMo-Audio 的 Tokenizer 模型:


  • 1.2B 参数量,Transformer 架构,兼顾效率与性能


  • 从头开始训练,覆盖超过千万小时语音数据


  • 同时支持音频重建任务和音频转文本(A2T)任务


Tokenizer 高效实现的推理代码如下:


https://github.com/XiaomiMiMo/MiMo-Audio-Tokenizer


  技术报告


MiMo-Audio 技术报告已公开,全面展示了模型和训练细节:


https://github.com/XiaomiMiMo/MiMo-Audio/blob/main/MiMo-Audio-Technical-Report.pdf


  评估框架


我们提供了一套完整的语音模型预训练 ICL 测评、后训练评估框架,支持 10+ 测评任务,已开源至 GitHub。


https://github.com/XiaomiMiMo/MiMo-Audio-Eval


  完整实例展示


访问 https://xiaomimimo.github.io/MiMo-Audio-Demo/ ,可查看更多 MiMo-Audio-Base 模型的语音续写、ICL 能力的实例,并解锁 Instruct 模型在 Audio Caption、Long Audio Understanding&Reasoning 和 Instruct TTS 等方面的能力。


小米开源首个原生端到端语音大模型 Xiaomi-MiMo-Audio


下一步


我们认为,MiMo-Audio 的开源将显著加速语音大模型研究对齐到语言大模型,为语音 AGI 的发展提供重要基础。


我们会持续开源,期待与每一位同行者携手,用开放与协作,迈向语音 AI 的“奇点”,走进未来的人机交互时代。



文章来自微信公众号 “ Xiaomi MiMo “


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AITNT资源拓展
根据文章内容,系统为您匹配了更有价值的资源信息。内容由AI生成,仅供参考
1
AI数据分析

【开源免费】DeepBI是一款AI原生的数据分析平台。DeepBI充分利用大语言模型的能力来探索、查询、可视化和共享来自任何数据源的数据。用户可以使用DeepBI洞察数据并做出数据驱动的决策。

项目地址:https://github.com/DeepInsight-AI/DeepBI?tab=readme-ov-file

本地安装:https://www.deepbi.com/

【开源免费airda(Air Data Agent)是面向数据分析的AI智能体,能够理解数据开发和数据分析需求、根据用户需要让数据可视化。

项目地址:https://github.com/hitsz-ids/airda

2
智能体

【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。

项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT


【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。

项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md

3
免费使用GPT-4o

【免费】ffa.chat是一个完全免费的GPT-4o镜像站点,无需魔法付费,即可无限制使用GPT-4o等多个海外模型产品。

在线使用:https://ffa.chat/

4
微调

【开源免费】XTuner 是一个高效、灵活、全能的轻量化大模型微调工具库。它帮助开发者提供一个简单易用的平台,可以对大语言模型(LLM)和多模态图文模型(VLM)进行预训练和轻量级微调。XTuner 支持多种微调算法,如 QLoRA、LoRA 和全量参数微调。

项目地址:https://github.com/InternLM/xtuner

5
prompt

【开源免费】LangGPT 是一个通过结构化和模板化的方法,编写高质量的AI提示词的开源项目。它可以让任何非专业的用户轻松创建高水平的提示词,进而高质量的帮助用户通过AI解决问题。

项目地址:https://github.com/langgptai/LangGPT/blob/main/README_zh.md

在线使用:https://kimi.moonshot.cn/kimiplus/conpg00t7lagbbsfqkq0

6
无人直播

【开源免费】VideoChat是一个开源数字人实时对话,该项目支持支持语音输入和实时对话,数字人形象可自定义等功能,首次对话延迟低至3s。

项目地址:https://github.com/Henry-23/VideoChat

在线体验:https://www.modelscope.cn/studios/AI-ModelScope/video_chat


【开源免费】Streamer-Sales 销冠是一个AI直播卖货大模型。该模型具备AI生成直播文案,生成数字人形象进行直播,并通过RAG技术对现有数据进行寻找后实时回答用户问题等AI直播卖货的所有功能。

项目地址:https://github.com/PeterH0323/Streamer-Sales