小米具身大模型MiMo-Embodied正式发布并全面开源

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　　MiMo-Embodied拥有三大核心技术亮点，同步支持具身智能三大核心任务（可供性推理、任务规划、空间理解）与自动驾驶三大关键任务（环境感知、状态预测、驾驶规划），形成全场景智能支撑；验证了室内交互能力与道路决策能力的知识转移协同效应，为跨场景智能融合提供了新的思路；采用 “具身/自驾能力学习→ CoT 推理增强→RL 精细强化” 多阶段训练策略，有效提升模型在真实环境中的部署可靠性。

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　　【CNMO科技新闻】11月21日晚，小米官方在“小米技术”公众号上正式发布具身大模型「MiMo-Embodied」据官方表示，作为业界首个成功打通自动驾驶与具身智能的跨域具身基座模型，它实现了两大领域任务的统一建模，标志着通用具身智能研究从 “垂直领域专用” 向 “跨域能力协同” 迈出关键一步。为推动社会对通用具身智能范式的进一步探索，该模型现已全面开源。

　　在涵盖感知、决策与规划的 29 项核心基准测试（Benchmarks）中，MiMo-Embodied 确立了开源基座模型的性能新标杆，全面优于现有的开源、闭源及专用模型。在具身智能领域当面，该模型在17个Benchmarks上取得SOTA成绩，重新定义了任务规划、可供性预测及空间理解的能力边界；在自动驾驶领域，该模型在12个Benchmarks上表现卓越，实现了环境感知、状态预测与驾驶规划的全链路性能突破。在通用视觉语言领域，该模型在夯实通用感知与理解能力的同时，进一步在多项关键基准上实现了显著的性能跃升，展现了卓越的泛化性。

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