（来源：上观新闻）
Clau🦛🗾de、Qw⛹🚉en、Ki💔mi、GLM都在🧫💝往长文本、🧣代码仓库和A💬🤦♀️gen💦🅾t任务👨👨👧上走，D🇬🇬🦖eepSe🇱🇸👨🍳ek这次把主🦄线放在了长文💆♂️💪本场景里最贵的♑🧳部分：计算🐑♉和缓存♍🐼。魔鬼藏在细节🤩里 为了保证考题🆗😍不被大模型本身🦒的先验知🇩🇯识污染，构建这📚🇦🇫个包含800个💰🐊视频的数🖤据集耗费了惊🔚🇬🇬人的3🏐SEO是什么300个人工时❤💜。这类问题一般难以🔭回答的🎐📛原因是，模型并不🏗会默认车一定🏌要开过去才能洗（🛅🥟可能有上❇⛓门洗车的服务🙋😋）🍬🔤。也正因为如此🇱🇦，游戏场景🌓🈴很难被压缩成一🥯🇧🇧条标准化流程，🦈它更接近😎🚢一种开🧟♂️🇳🇺放式、🐩目标驱动式的复杂🐚系统👨🚒。
在大约🎾1小时的闭🐢环迭代中，模型反👲🎮复调用模拟🚢器、读取🤣波形、调整参⌨🇪🇺数，最终产🇸🇮✝生了一⛎🇪🇭个每个🏏🇦🇽目标指标都满足的⚖设计，🇬🇸其中四个指🇯🇵♦标比自己🏡的初始🇧🇯🆖尝试改进🇹🇳✡了一个数量✨级🔥。最长支持1♻00万tok🔌en上下🎫文，agen🕺🕣t性能超过上一代🎲🧒MiMo🚶-V2-Pro🇿🇲。小米强🎅调V2.5-🧸Pro具🚅🚕备“h🇬🇱🧬arn🤼♂️ess aw🍬aren🇹🇹ess”，🤡🇾🇪但这也意味🏌着模型高度📗☯依赖特定har🎲🌫ness（C🇳🇮laude Co📔🚥de、Open👨👨👧👦Claw等☔💙），小米没有🤳🏂自己的har🐑🇧🇮ness工具◾✒。
