Xiaomi MiMo-7B: Model AI Open-Source Canggih untuk Penalaran dan Coding

Ilustrasi Xiaomi MiMo - 7B

Xiaomi, perusahaan teknologi asal Tiongkok yang dikenal dengan inovasi smartphonenya, kini merambah dunia kecerdasan buatan dengan meluncurkan MiMo-7B. Model bahasa besar (Large Language Model/LLM) open-source pertama dari Xiaomi ini dirancang untuk menangani tugas-tugas kompleks seperti penalaran matematis dan pemrograman, menawarkan performa yang mampu bersaing dengan model AI ternama seperti o1-mini dari OpenAI dan Qwen-32B dari Alibaba.

Apa Itu MiMo-7B?

MiMo-7B adalah model AI dengan 7 miliar parameter yang dikembangkan oleh Xiaomi Big Model Core Team. Meski memiliki ukuran parameter yang relatif kecil dibandingkan model lain seperti yang memiliki 32 miliar parameter, MiMo-7B menunjukkan performa luar biasa dalam benchmark penalaran dan coding. Model ini dilatih dengan dataset masif sebanyak 25 triliun token, termasuk 200 miliar token khusus untuk penalaran, memungkinkannya untuk "berpikir" sebelum memberikan jawaban yang akurat dan terperinci.

Keunggulan utama MiMo-7B terletak pada pendekatan pelatihannya yang inovatif. Xiaomi menggunakan teknik Multiple-Token Prediction, yang memungkinkan model memprediksi beberapa token sekaligus, berbeda dari metode prediksi token tunggal yang umum digunakan. Teknik ini tidak hanya meningkatkan kecepatan inferensi, tetapi juga menjaga akurasi hasil. Selain itu, pelatihan model ini memanfaatkan Reinforcement Learning dengan pendekatan Test Difficulty Driven Reward, yang membuat MiMo-7B semakin andal dalam menyelesaikan masalah kompleks.

Fitur dan Performa Unggulan

MiMo-7B hadir dalam empat varian:

1. MiMo-7B-Base: Model dasar tanpa pelatihan tambahan.
2. MiMo-7B-SFT: Versi dengan peningkatan data melalui supervised fine-tuning.
3. MiMo-7B-RL-Zero: Model awal yang telah dilatih dengan reinforcement learning.
4. MiMo-7B-RL: Varian paling canggih dengan optimasi penuh.

Dalam pengujian, MiMo-7B-RL mencatat skor 55,4 pada benchmark AIME 2025, mengungguli o1-mini dari OpenAI sebesar 4,7 poin. Pada tugas pembuatan kode, model ini bahkan melampaui model yang jauh lebih besar seperti DeepSeek-R1-Zero-32B dan Qwen2.5-32B-RL di LiveCodeBench v5 dan v6. Skor 75,2 pada Big-Bench Hard (BBH) juga menegaskan kemampuan penalaran tingkat lanjutnya, menjadikannya salah satu model 7 miliar parameter terbaik yang tersedia secara open-source.

Inovasi di Balik MiMo-7B

Keberhasilan MiMo-7B tidak lepas dari strategi pelatihan yang cermat. Xiaomi menerapkan Easy Data Re-Sampling untuk menjaga stabilitas selama pelatihan dan Seamless Rollout untuk meminimalkan waktu idle GPU, sehingga proses pelatihan menjadi lebih efisien. Selain itu, Xiaomi mengkurasi 130 ribu soal matematika dan coding sebagai data pelatihan reinforcement learning, yang diverifikasi dengan alat berbasis aturan untuk memastikan kualitas.

Model ini juga dioptimalkan untuk kecepatan inferensi dengan integrasi pada platform seperti vLLM dan SGLang, memungkinkan pengguna untuk menjalankannya dengan mudah. MiMo-7B tersedia secara gratis di bawah lisensi MIT, dapat diunduh melalui GitHub dan Hugging Face, menjadikannya aksesibel bagi komunitas pengembang dan peneliti di seluruh dunia.

Dampak bagi Komunitas AI

Peluncuran MiMo-7B menandai langkah besar Xiaomi dalam mendemokratisasi kecerdasan buatan. Dengan merilis model ini secara open-source, Xiaomi tidak hanya memberikan alat canggih bagi pengembang, tetapi juga membuktikan bahwa model dengan parameter lebih kecil dapat bersaing dengan raksasa AI melalui optimasi yang tepat. Ini membuka peluang bagi inovasi di berbagai bidang, mulai dari pendidikan hingga pengembangan perangkat lunak.

Kesimpulan

MiMo-7B adalah bukti nyata bahwa ukuran bukanlah satu-satunya penentu performa dalam dunia AI. Dengan pendekatan pelatihan yang inovatif dan fokus pada penalaran serta coding, Xiaomi telah menghadirkan model yang tidak hanya kompetitif, tetapi juga mudah diakses oleh semua orang. Bagi Anda yang ingin menjelajahi potensi AI untuk proyek penalaran atau pemrograman, MiMo-7B adalah pilihan yang patut dicoba.

FAQ tentang Xiaomi MiMo-7B