論文の概要: MiMo-VL Technical Report

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.03569v1
• Date: Wed, 04 Jun 2025 04:32:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-05 21:20:14.154923
• Title: MiMo-VL Technical Report
• Title（参考訳）: MiMo-VL技術報告
• Abstract要約: 我々は、2つの強力なビジョン言語モデルであるMiMo-VL-7B-SFTとMiMo-VL-7B-RLをオープンソース化した。 MiMo-VL-7B-RLは40タスク中35タスクでQwen2.5-VL-7Bを上回っ、OlympiadBenchでは59.4得点を記録した。 GUIグラウンディングアプリケーションでは、OSWorld-G上で56.1の新しい標準を設定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.47820531501678
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We open-source MiMo-VL-7B-SFT and MiMo-VL-7B-RL, two powerful vision-language models delivering state-of-the-art performance in both general visual understanding and multimodal reasoning. MiMo-VL-7B-RL outperforms Qwen2.5-VL-7B on 35 out of 40 evaluated tasks, and scores 59.4 on OlympiadBench, surpassing models with up to 78B parameters. For GUI grounding applications, it sets a new standard with 56.1 on OSWorld-G, even outperforming specialized models such as UI-TARS. Our training combines four-stage pre-training (2.4 trillion tokens) with Mixed On-policy Reinforcement Learning (MORL) integrating diverse reward signals. We identify the importance of incorporating high-quality reasoning data with long Chain-of-Thought into pre-training stages, and the benefits of mixed RL despite challenges in simultaneous multi-domain optimization. We also contribute a comprehensive evaluation suite covering 50+ tasks to promote reproducibility and advance the field. The model checkpoints and full evaluation suite are available at https://github.com/XiaomiMiMo/MiMo-VL.
• Abstract（参考訳）: MiMo-VL-7B-SFTとMiMo-VL-7B-RLをオープンソースとして公開した。 MiMo-VL-7B-RLは40タスク中35タスクでQwen2.5-VL-7Bを上回っ、OlympiadBenchでは59.4得点、最大78Bパラメータのモデルを上回った。 GUIグラウンディングアプリケーションでは、OSWorld-G上で56.1の新しい標準が設定され、UI-TARSのような特殊なモデルよりも優れている。 トレーニングでは,4段階の事前トレーニング(2.4兆トークン)と,多様な報酬信号を統合するMORL(Mixed On-policy Reinforcement Learning)を組み合わせる。 複数ドメインの同時最適化の課題にも拘わらず,高品質な推論データと長時間のチェーン・オブ・サートを事前学習段階に組み込むことの重要性と混合RLの利点を明らかにした。 また,再現性を向上し,現場を前進させるために,50以上のタスクをカバーする総合的な評価スイートも提供した。 モデルチェックポイントと完全な評価スイートはhttps://github.com/XiaomiMiMo/MiMo-VLで公開されている。

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