$小米集团-W(HK|01810)$  小米大模型在多个关键领域取得了显著突破，其成功可通过以下具体数据体现（按能力维度分类）：

一、核心推理能力（数学与代码）

1. **数学推理（AIME 24-25竞赛题库）**  

   - **正确率67.8%**，超越OpenAI闭源模型o1-mini（提升12.3%）。  

   - 美国数学邀请赛（AIME 2025）得分55.4分，领先o1-mini 4.7分。

2. 代码生成（LiveCodeBench v5）

   - **通过率89.1%**，力压阿里320亿参数模型QwQ-32B-Preview（领先近5%）。

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二、多模态与音频理解

1. 音频推理（MMAU评测集）

   - **准确率64.5%**，超越GPT-4o近10个百分点，刷新行业纪录。  

   - 覆盖27种技能，包括跨场景推理与专业知识检验。

2. **视频理解（Q-Frame技术）**  

   - 在MLVU评测中，将Qwen2-VL模型准确率从55.5%提升至65.4%；在LongVideoBench上，GPT-4o准确率从53.3%提升至58.6%。

 三、中文语言理解（本土化优势）

1. **C-Eval综合评测**  

   - **平均得分60.2**，排名同参数级第一，超越Qwen-7B（59.6）。

2. **CMMLU中文推理**  

   - **平均得分60.37**，领先百川Baichuan-13B（54.63）和ChatGLM2-6B（50.79）。

四、效率与落地应用

1. 能效与延迟

   - 端侧推理功耗**<5W**，延迟压缩至**300毫秒内**（骁龙8 Gen4芯片）。  

   - 能耗仅为竞品的**1/5。

2. 训练速度优化

   - 自研Seamless Rollout系统提升训练速度2.29倍，验证速度1.96倍。

3. 产品化落地

   - 小米SU7智能座舱决策系统：复杂路口98.7%准确率，响应速度达人类1.5倍。  

   - 小爱同学月活超1.1亿，大模型版本已整合至手机端。

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 总结：成功背后的关键因素

-小而精”路线：仅70亿参数超越320亿模型，证明高质量训练＞参数规模。  

- 技术创新：三阶段训练法、动态奖励机制（TDDR）、多词汇预测技术提升推理效率。  

- 生态整合：深度融入HyperOS、汽车、IoT，实现端-云协同。  

- 开源贡献：25万亿训练日志开放，推动开发者生态（欧洲市占率提升7.2%）。

小米大模型的成功百分比虽因任务而异，但其在**效率突破**（能耗降低80%）、**场景落地**（车载决策98.7%准确率）及**开源影响力**（全球开发者采纳）三大维度均达行业顶尖水平，重新定义了轻量化AI的竞争力边界。