小米具身大模型MiMo-Embodied开源：业内首通自动驾驶与具身智能

11月21日，小米集团正式宣布，其具身大模型 MiMo-Embodied 已完成发布并全面开源。

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据小米集团介绍，随着具身智能技术逐步落地智能家居场景、自动驾驶技术迈向规模化应用，行业内一个关键问题日益凸显：如何让机器人与车辆更好地实现认知与能力的互通？室内作业智能与户外驾驶智能能否相互促进？为此，小米正式推出了具身大模型“MiMo-Embodied”。

MiMo-Embodied 被定位为业界首个成功打通自动驾驶与具身智能的跨域具身基座模型。它不仅实现了两大领域任务的统一建模，更标志着通用具身智能研究从“垂直领域专用”向“跨域能力协同”迈出了关键一步。

三大核心技术亮点

1. 跨领域能力覆盖：该模型同步支持具身智能三大核心任务——可供性推理、任务规划与空间理解，同时涵盖自动驾驶三大关键任务——环境感知、状态预测与驾驶规划，形成全场景智能支撑；

2. 双向协同赋能：实验验证了室内交互能力与道路决策能力之间的知识转移具有协同效应，为跨场景智能融合提供了新思路；

3. 全链路优化可靠：采用“具身 / 自驾驶能力学习 → CoT 推理增强 → RL 精细强化”多阶段训练策略，有力提升了模型在真实环境中的部署可靠性。

小米指出，在涵盖感知、决策与规划的 29 项核心基准测试中，MiMo-Embodied 树立了开源基座模型的性能新标杆，全面优于现有的开源、闭源及专用模型：

在具身智能领域：模型在17个Benchmarks中取得SOTA成绩，重新定义了任务规划、可供性预测及空间理解的能力边界；

在自动驾驶领域：于12个Benchmarks上表现卓越，实现了环境感知、状态预测与驾驶规划的全链路性能突破；

在通用视觉语言领域：在夯实通用感知与理解能力的同时，进一步在多项关键基准上实现了显著性能跃升，展现出卓越的泛化性能。

MiMo-Embodied 模型与代码现已开源，相关资源可通过以下地址获取：

https://huggingface.co/XiaomiMiMo/MiMo-Embodied-7B

https://arxiv.org/abs/2511.16518