Instructions to use XiaomiMiMo/MiMo-V2-Flash with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Transformers
How to use XiaomiMiMo/MiMo-V2-Flash with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper from transformers import pipeline pipe = pipeline("text-generation", model="XiaomiMiMo/MiMo-V2-Flash", trust_remote_code=True) messages = [ {"role": "user", "content": "Who are you?"}, ] pipe(messages)# Load model directly from transformers import AutoModelForCausalLM model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("XiaomiMiMo/MiMo-V2-Flash", trust_remote_code=True, dtype="auto") - Inference
- HuggingChat
- Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
- Local Apps
- vLLM
How to use XiaomiMiMo/MiMo-V2-Flash with vLLM:
Install from pip and serve model
# Install vLLM from pip: pip install vllm # Start the vLLM server: vllm serve "XiaomiMiMo/MiMo-V2-Flash" # Call the server using curl (OpenAI-compatible API): curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data '{ "model": "XiaomiMiMo/MiMo-V2-Flash", "messages": [ { "role": "user", "content": "What is the capital of France?" } ] }'Use Docker
docker model run hf.co/XiaomiMiMo/MiMo-V2-Flash
- SGLang
How to use XiaomiMiMo/MiMo-V2-Flash with SGLang:
Install from pip and serve model
# Install SGLang from pip: pip install sglang # Start the SGLang server: python3 -m sglang.launch_server \ --model-path "XiaomiMiMo/MiMo-V2-Flash" \ --host 0.0.0.0 \ --port 30000 # Call the server using curl (OpenAI-compatible API): curl -X POST "http://localhost:30000/v1/chat/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data '{ "model": "XiaomiMiMo/MiMo-V2-Flash", "messages": [ { "role": "user", "content": "What is the capital of France?" } ] }'Use Docker images
docker run --gpus all \ --shm-size 32g \ -p 30000:30000 \ -v ~/.cache/huggingface:/root/.cache/huggingface \ --env "HF_TOKEN=<secret>" \ --ipc=host \ lmsysorg/sglang:latest \ python3 -m sglang.launch_server \ --model-path "XiaomiMiMo/MiMo-V2-Flash" \ --host 0.0.0.0 \ --port 30000 # Call the server using curl (OpenAI-compatible API): curl -X POST "http://localhost:30000/v1/chat/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data '{ "model": "XiaomiMiMo/MiMo-V2-Flash", "messages": [ { "role": "user", "content": "What is the capital of France?" } ] }' - Docker Model Runner
How to use XiaomiMiMo/MiMo-V2-Flash with Docker Model Runner:
docker model run hf.co/XiaomiMiMo/MiMo-V2-Flash
初测这模型可以进开源模型第一梯队
写代码,逻辑推理都还不错,和deepseek v3.2差不多。如果能够把推理容易死循环的问题解决,绝对是顶级的模型
一个badcase
已知有4个逻辑单元
Ges,Tes,Gus,Tus。
设定3个逻辑符号
△ ◮ ◪
Ges △ Tes = es
Tes △ Tus = Ts
Ges ◮ Tes = GT
Tes ◮ Tus = eu
Tes ◪ Gus = tEgU
Ges ◪ Gus = EU
- Ges ◮ Gus = ?
- Tes △ Tus ◪ Tus = ?
这问题gpt oss系列可以答对,国产模型几乎都很难答对,mimo v2 flash也一样
这模型最好的地方是推理速度简直起飞,在能力和deepseek v3.2价格都差不多的情况下,推理速度要快很多倍,有grok4.1 fast内味了
badcase2
求最小的正实数 $ c $,使得对于任意整数 $ n \geq 4 $,以及集合 $ A \subseteq {1, 2, \ldots, n} $,若 $ |A| > cn $,则存在函数 $ f: A \to {1, -1} $,满足:
这个问题有很大概率导致模型推理进入死循环,我是用网页版进行的测试
badcase2 网页版和api都很容易陷入死循环
有goodscase吗
推理陷入死循环目前国产模型里glm4.6和这个模型是比较容易出现的,其他顶尖模型出现推理死循环的概率极低
测了OpenAI MRCR,2针,16k token以下,召回率只有44.31%,我认为这个称不上SOTA
测了OpenAI MRCR,2针,16k token以下,召回率只有44.31%,我认为这个称不上SOTA
用雷老板的对标铁律是可以对上的
一个badcase
已知有4个逻辑单元
Ges,Tes,Gus,Tus。
设定3个逻辑符号
△ ◮ ◪Ges △ Tes = es
Tes △ Tus = Ts
Ges ◮ Tes = GT
Tes ◮ Tus = eu
Tes ◪ Gus = tEgU
Ges ◪ Gus = EU
- Ges ◮ Gus = ?
- Tes △ Tus ◪ Tus = ?
这问题gpt oss系列可以答对,国产模型几乎都很难答对,mimo v2 flash也一样
这个条件看着不满秩呢,是你民科还是我民科
一个badcase
已知有4个逻辑单元
Ges,Tes,Gus,Tus。
设定3个逻辑符号
△ ◮ ◪Ges △ Tes = es
Tes △ Tus = Ts
Ges ◮ Tes = GT
Tes ◮ Tus = eu
Tes ◪ Gus = tEgU
Ges ◪ Gus = EU
- Ges ◮ Gus = ?
- Tes △ Tus ◪ Tus = ?
这问题gpt oss系列可以答对,国产模型几乎都很难答对,mimo v2 flash也一样
这个条件看着不满秩呢,是你民科还是我民科
这是一道简单的推理题,正常智商的人类很容易可以做出来,大语言模型因为tokenizer的问题做起来有点费劲。你如果看不懂题目,可以去问问gpt哥们
能不能不搞卖货那套?实事求是很难嘛,国内的glm,minimax,qwen,deepseek,kimi,它能打哪个,我都不提闭源
能不能不搞卖货那套?实事求是很难嘛,国内的glm,minimax,qwen,deepseek,kimi,它能打哪个,我都不提闭源
没搞懂和卖货有啥关系。。。普遍认为开源模型能逼近闭源模型,没有打败的预期吧。。。