小米MiMo團隊中，每天Agent對話次數少于100次的，就離職吧。

前腳，小米MiMo-V2-Pro模型剛登上OpenRouter調用量榜單第一。

后腳，羅福莉就發(fā)文分享了自己對于團隊管理的思考。

熱度幾乎無縫銜接，網友們的目光也紛紛從模型本身轉到小米MiMo團隊身上。

滿打滿算，從發(fā)布首個推理大模型MiMo-7B到現在不到的一年時間，MiMo的能力曲線卻呈現出明顯陡升——

短短時間內已沖到全球一線梯隊。

相比之下，同樣花重金組建的Meta超級智能實驗室，近期卻頻頻跳票，被爆模型性能遠不如早前發(fā)布的前沿模型。

于是，不少人開始好奇：

小米MiMo，究竟是一支怎樣的團隊，竟能在幾個月時間打造出讓全球關注的模型？

眾所周知，大模型開發(fā)向來是集團軍作戰(zhàn)，model card的背后往往是多位作者的集體智慧。

而且據內部消息透露，小米的LLM團隊在內部也相當神秘，但通過整理近半年的模型發(fā)布記錄和論文，仍能捕捉到一些蛛絲馬跡——

核心作者大多來自北京大學，其中甚至還有羅福莉本人的師弟。

更值得注意的是，北京大學也是羅福莉的老東家DeepSeek的策源地。

關于小米MiMo團隊

小米MiMo團隊近期的動作引發(fā)了外界廣泛好奇，而這種關注與團隊在產品側和論文發(fā)表的「高節(jié)奏推進」密不可分。

隨著多篇研究成果陸續(xù)曝光，小米MiMo團隊核心成員也浮出水面。

MiMo-7B技術報告核心貢獻者

肖邦駿（Bangjun Xiao），MiMo-V2-Flash 的首作，本科及博士均就讀于北京大學。

博士生導師為北京大學人工智能研究院副院長黃罡教授。

他的研究方向聚焦于邊緣計算和聯邦學習，之前也短暫涉獵過計算機視覺和擴散模型。

Bingquan Xia，MiMo-V2-Flash 核心作者之一，中科院計算技術研究所2021屆研究生。

馬文晗（Wenhan Ma），自2025年9月起在北京大學計算機科學學院攻讀博士，由穗志方教授指導。

△公眾號：大信科

他的研究方向為大語言模型，近期主要關注提升大語言模型的推理能力。

本科畢業(yè)于北京大學電子工程與計算機科學學院，專業(yè)為計算機科學與技術。

值得一提的是，穗志方教授正是羅福莉在北大的導師，而馬文晗則是羅的同門師弟。

△公眾號「北京大學」羅福莉（后排左二）與導師穗志方教授（前排右二）合影

朱大為（Dawei Zhu），北京大學三年級博士生，導師為李素建教授，本科畢業(yè)于北京大學電子工程與計算機科學學院。

研究方向為長上下文建模，他認為高效處理超長上下文是未來語言模型和多模態(tài)模型的關鍵能力，也對智能體（Agent）、對齊（Alignment）以及多模態(tài)模型的進展感興趣。

此前，他參與的《paperbanana》項目曾引起較大關注，并被量子位關注。

董謹豪，中國人民大學信息學院/數據工程與知識工程教育部重點實驗室講師，同時也是小米大語言模型（LLM）核心團隊技術顧問，主要負責與代碼相關的LLM開發(fā)，包括預訓練、強化學習及智能體方向。

他主導建立了人大發(fā)–小米基礎大語言模型聯合重點實驗室，并擔任技術委員會成員。

他博士畢業(yè)于北京大學計算機科學學院，本科畢業(yè)于西安電子科技大學計算機科學與技術專業(yè)。

張海林，小米MiMo團隊成員，專注于AI基礎設施建設，為MiMo系列模型打造高效、可擴展且穩(wěn)定的強化學習（RL）基礎設施。

他2025年獲得北京大學計算機科學博士學位，導師為崔斌教授，并曾獲北京大學優(yōu)秀博士論文獎。

研究重點包括大規(guī)模大語言模型（LLMs）、深度學習推薦模型（DLRMs）、信息檢索（IR）及通用分布式計算。

此外，還有諸多核心作者，但公開信息較少，部分谷歌主頁如下：

小米MiMo是一支怎樣的團隊

一支成立才一兩年的團隊，能一路沖到頂尖模型研發(fā)的前列，靠的絕不只是產品節(jié)奏和核心成員這么簡單。

仔細梳理團隊的背景，我們也會發(fā)現一個明顯的共性——北大背景濃厚。

從核心成員到技術骨干，很多團隊成員本科或博士均來自北京大學計算機學院。

一方面，北大的同門關系、導師體系和院系傳承，使得小米在大模型工業(yè)界作為后起之秀，能夠源源不斷地吸納新鮮血液；

另一方面，學生們也能迅速接觸工業(yè)界，借助豐富的算力和資源，將科研想法高效落地與迭代。

而在這個過程中，羅福莉則成為團隊與北大學術背景之間的重要橋梁。

圖源：北京大學公眾號

除了院校對于成員產品理念的影響外，小米MiMo團隊的技術理念也深受小米企業(yè)產品基因的驅動——

核心就是產品層面的「性價比」和公司一貫的「互聯網生態(tài)」思維。

放到MiMo模型上，最直觀的體現就是7B參數規(guī)模、開源策略以及端側部署方向，也算是清楚地展現了小米的戰(zhàn)略布局和生態(tài)思路。

所以回過頭看，MiMo的成功并非偶然，而是多重因素疊加的結果：

北大科研背景的厚度、核心成員的技術經驗，以及小米產品與工程的基因驅動，共同鑄就了這支年輕團隊的迅速崛起。

對了，還有一個頗有緣分的小細節(jié)值得一提——

不久前從阿里離職的通義實驗室Qwen大模型負責人林俊旸，正是羅福莉的師兄。

兩人碩士階段均在北京大學語從事自然語言處理相關學習研究，學術路徑高度同源。

畢業(yè)后又先后加入阿里達摩院，在大模型研發(fā)上有著相近的技術底色與行業(yè)視野。

一個曾做Qwen，一個帶MiMo。

兩條國內頭部模型線的關鍵人物，曾經在同一套學術和產業(yè)體系中成長出來，這層關系本身也讓不少業(yè)內人多看了一眼。

參考鏈接：
[1]https://arxiv.org/pdf/2505.07608
[2]https://github.com/CuteNPC

文章來源：量子位。