小米又放大招！MiMo-VL 多模态大模型开源，魔搭推理微调全面解读来了！

今天，小米开源发布两款 7B 规模视觉-语言模型 MiMo-VL-7B-SFT 和 MiMo-VL-7B-RL。

魔搭ModelScope社区

207人浏览 · 2025-06-04 10:18:42

魔搭ModelScope社区 · 2025-06-04 10:18:42 发布

01.引言

今天，小米开源发布两款 7B 规模视觉-语言模型 MiMo-VL-7B-SFT 和 MiMo-VL-7B-RL。

MiMo-VL-7B的模型架构为：

① 保持细粒度视觉细节的原生分辨率ViT编码器

② 用于高效跨模态对齐的MLP projector

③ 专为复杂推理任务优化的MiMo-7B语言模型

MiMo-VL-7B的开发涉及两个连续的训练过程：

1、预训练阶段

数据规模：

总计约 2.4 万亿 tokens，涵盖图像描述、文本-图像交错、OCR／定位、视频、GUI 操作与合成推理数据等多模态语料。

阶段划分：

Projector预热：仅训练Project head，使用图文对齐数据。
视觉-语言对齐：解冻 ViT；引入混合网页、书籍等交错数据。
通用多模态预训练：全面开放所有组件，加入 OCR、定位、视频与 GUI 数据，并少量引入推理与指令数据。
长上下文微调：将最大序列长度扩展至 32K，引入更长文本、视频与高分辨率图像，提高长上下文与深度推理能力。

2、后训练阶段

在此阶段研究团队引入了混合在线强化学习（MORL），这是一种新颖的框架，能够无缝集成涵盖感知准确性、视觉基础精度、逻辑推理能力和人机偏好的多种奖励信号。具体步骤如下：

-RLVR 部分：设计视觉推理、文本推理、图像/GUI 定位、视觉计数与视频时序定位等可规则化验证的奖励函数，实现自动打分与反馈。

-RLHF 部分：构建双模态与文本奖励模型，经 GPT-4o 排序标注，保证生成结果符合人类偏好并降低有害输出。

-混合在线策略：基于 GRPO 的全在线变体，统一通过 Reward-as-a-Service 提供低延迟多任务奖励，消除 KL 惩罚以提升训练稳定性。

研究团队开源了MiMo-VL-7B系列，包括SFT和RL模型的CheckPoint。研究团队相信这份报告连同这些模型将为开发强大推理能力的VLM提供宝贵的见解，从而惠及更广泛的社区。

模型链接：

https://modelscope.cn/collections/MiMo-VL-bb651017e02742

代码仓库：

https://github.com/XiaomiMiMo/MiMo-VL

技术报告：

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

🛤️ 在这个过程中，研究团队发现在预训练阶段纳入高质量、广泛覆盖的推理数据对于提升模型性能至关重要

研究团队通过识别多样化的查询，使用大型推理模型重新生成带有长CoT的响应，并应用拒绝采样以确保质量，从而策划高质量的推理数据。
研究团队将大量这种合成推理数据直接纳入后期预训练阶段，而不是将其视为补充微调数据。延长训练时间可以持续提高性能而不会饱和。

混合在线策略强化学习进一步增强了模型性能，但同时实现稳定改进仍然具有挑战性

研究团队在多种能力上应用RL，包括推理、感知、接地和人类偏好对齐，涵盖文本、图像和视频等多种模态。虽然这种混合训练方法进一步释放了模型的潜力，但跨数据域的干扰仍然是一个挑战。

02.模型评估

通用能力

在通用视觉语言理解中，MiMo-VL-7B 达到了当前开源模型性能的SOTA水平

推理任务

在多模态推理中，SFT和RL模型在这几个基准测试中都显著优于所有比较的开源基线。

标有 * 的结果是使用研究团队的评估框架获得的。带有 †{\dagger}† 的任务由 GPT-4o 评估。

GUI 任务

MiMo-VL-7B-RL 具备卓越的 GUI 理解和定位能力。作为一个通用的视觉语言模型，MiMo-VL 在性能上与专门针对 GUI 的模型相当，甚至更优。

Elo 评分

通过研究团队内部的评估数据集和 GPT-4o 的评判，MiMo-VL-7B-RL 在所有被评估的开源视觉语言模型中获得了最高的 Elo 评分，在从 7B 到 72B 参数范围内的模型中排名第一。

03.模型推理

MiMo-VL-7B 系列在部署和推理时完全兼容 Qwen2_5_VLForConditionalGeneration 架构。

使用transformers推理


from modelscope import Qwen2_5_VLForConditionalGeneration, AutoTokenizer, AutoProcessor
from qwen_vl_utils import process_vision_info
# default: Load the model on the available device(s)
model = Qwen2_5_VLForConditionalGeneration.from_pretrained(
    "XiaomiMiMo/MiMo-VL-7B-SFT", torch_dtype="auto", device_map="auto"
)
# default processer
processor = AutoProcessor.from_pretrained("XiaomiMiMo/MiMo-VL-7B-SFT")
messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {
                "type": "image",
                "image": "https://qianwen-res.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/Qwen-VL/assets/demo.jpeg",
            },
            {"type": "text", "text": "Describe this image."},
        ],
    }
]
# Preparation for inference
text = processor.apply_chat_template(
    messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True
)
image_inputs, video_inputs = process_vision_info(messages)
inputs = processor(
    text=[text],
    images=image_inputs,
    videos=video_inputs,
    padding=True,
    return_tensors="pt",
)
inputs = inputs.to("cuda")
# Inference: Generation of the output
generated_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=128)
generated_ids_trimmed = [
    out_ids[len(in_ids) :] for in_ids, out_ids in zip(inputs.input_ids, generated_ids)
]
output_text = processor.batch_decode(
    generated_ids_trimmed, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False
)
print(output_text)

04.模型微调

我们介绍使用ms-swift对XiaomiMiMo/MiMo-VL-7B-RL进行微调。ms-swift是魔搭社区官方提供的大模型与多模态大模型训练部署框架。

ms-swift开源地址：

https://github.com/modelscope/ms-swift

我们将展示可运行的微调demo，并给出自定义数据集的格式。

在开始微调之前，请确保您的环境已准备妥当。

git clone https://github.com/modelscope/ms-swift.git
cd ms-swift
pip install -e .
pip install "transformers<4.52" liger_kernel -U

图像OCR微调脚本如下。更多任务可以参考这里：https://github.com/modelscope/ms-swift/tree/main/examples/train/multimodal


MAX_PIXELS=1003520 \
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 \
swift sft \
    --model XiaomiMiMo/MiMo-VL-7B-RL \
    --dataset AI-ModelScope/LaTeX_OCR:human_handwrite#20000 \
    --train_type lora \
    --torch_dtype bfloat16 \
    --num_train_epochs 2 \
    --per_device_train_batch_size 16 \
    --per_device_eval_batch_size 16 \
    --learning_rate 1e-4 \
    --lora_rank 8 \
    --lora_alpha 32 \
    --target_modules all-linear \
    --freeze_vit true \
    --gradient_accumulation_steps 1 \
    --eval_steps 50 \
    --save_steps 50 \
    --save_total_limit 2 \
    --logging_steps 5 \
    --max_length 2048 \
    --output_dir output \
    --warmup_ratio 0.05 \
    --padding_free true \
    --attn_impl flash_attn \
    --use_liger_kernel true \
    --dataloader_num_workers 4

训练显存资源：

自定义数据集格式如下（system字段可选），只需要指定`--dataset <dataset_path>`即可：

{"messages": [{"role": "user", "content": "浙江的省会在哪？"}, {"role": "assistant", "content": "浙江的省会在杭州。"}]}
{"messages": [{"role": "user", "content": "<image><image>两张图片有什么区别"}, {"role": "assistant", "content": "前一张是小猫，后一张是小狗"}], "images": ["/xxx/x.jpg", "/xxx/x.png"]}

训练完成后，使用以下命令对训练时的验证集进行推理：


CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 \
swift infer \
    --adapters output/vx-xxx/checkpoint-xxx \
    --stream false \
    --max_batch_size 1 \
    --load_data_args true \
    --max_new_tokens 2048

推送模型到ModelScope：


CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 \
swift export \
    --adapters output/vx-xxx/checkpoint-xxx \
    --push_to_hub true \
    --hub_model_id '<your-model-id>' \
    --hub_token '<your-sdk-token>'

点击阅读原文，即可跳转模型~

https://modelscope.cn/models/XiaomiMiMo/MiMo-VL-7B-SFT