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模型发布2026-09-23 23:05
小米MiMo-V3将搭载HySparse 2：100万Token下KV缓存缩小4.5倍
IT之家#小米#LLM优化#长上下文
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HySparse 2通过KV桥接与KV重用技术，在1M Token上下文下将预填充计算量降低5倍、KV缓存缩小4.5倍，同时提升长上下文检索评分。
小米 MiMo 大模型负责人罗福莉今日发文，宣布 MiMo-V3 即将采用全新架构。其核心 HySparse 2 今日发布，带来更少的预填充、更小的 KV 缓存、更出色的长上下文检索。
在 1M（100 万）Token 长度下，预填充计算量（FLOPs）降低 5.02 倍
在 1M Token 长度下，KV 缓存缩小 4.5 倍
具有更高的 MRCRv2 和 RULER-v2 评分，同时 AgentPPL 和 LongPPL 更低
罗福莉表示，智能体（Agentic）推理是一种截然不同的工作负载。每一轮交互，一个简短的动作可能会返回需要进行预填充的长文本观察结果，同时上下文还在不断增长。这使得预填充成本、KV 缓存大小和检索准确率同时处于关键路径上。
KV 桥接（KV Bridging）：遵循 YOCO 思路，交叉解码器（cross-decoder）中的全注意力层利用自解码器（self-decoder）的隐藏状态构建其 K/V。
KV 重用（KV Reuse）：在每个混合块内，稀疏层复用前一层全注意力层的 KV 缓存和选择索引。
另外还有两项改进：采用 Token 级别的选择来替代块（block）级别的选择，并用近期 Token 的强制窗口来替代独立的 SWA 分支，从而让本地和全局 Token 共享同一个 KV 缓存。由于所有的交叉解码器 KV 缓存现在都来自自解码器，因此预填充在自解码器完成时即可停止。
值得一提的是，昨日凌晨，小米刚刚发布并开源了全新的 Xiaomi MiMo-V2.6 系列，包含 Pro 与 Flash 两个原生全模态模型。小米称这是其探索 RSI（递归自我改进）路径的关键一步，通过规模化扩展强化学习算力，让模型在持续的探索与反馈中拓展智能边界。