小米 MiMo 团队通过 Hybrid SWA 架构、KVCache 管理和调度优化，将推理成本大幅降低，支撑了 API 降价。
📝 详细摘要
该推文引用小米 MiMo 团队罗福莉的技术博客，详细解析了 MiMo-V2.5 系列 API 降价背后的技术原因。核心是采用 Hybrid Sliding Window Attention 架构，将 KVCache 压缩至全注意力的约 1/7。团队进一步通过重新设计 KVCache 管理、层级缓存和 prefix-cache tree，并结合调度和流水线优化，使有效 KVCache 容量提升近 5 倍，缓存命中率达 93%-95%。最终叠加 MoE 和多模态优化，实现了低成本长上下文推理。
📊 文章信息
AI 初评：87
来源：Berryxia.AI(@berryxia)
作者：Berryxia.AI
分类：人工智能
语言：中文
阅读时间：2 分钟
字数：453
标签： 小米, MiMo, 推理优化, KVCache, Sliding Window Attention