MiMo-V2.5：混合SWA架构的推理极限优化

Inference Optimization for MiMo v2.5: Pushing Hybrid SWA Efficiency to the Limit

我们团队在MiMo-V2.5系列模型中，直面长上下文推理中算力与效率的矛盾。通过混合滑动窗口注意力（Hybrid SWA）架构，我们将KVCache存储压缩至全注意力模式的约七分之一，同时结合稀疏MoE激活和跨模态编码器，显著提升了长文本与多模态场景下的性能。然而，理论优势不等于工程落地。我们重构了KVCache系统，设计了双池化存储、分层缓存及SWA感知的Prefix Cache Tree，解决了传统框架对SWA支持不足的问题。从Prefill到Decode的全链路优化，让MiMo-V2.5在真实生产环境中真正释放了架构潜力，实现了推理效率的质的飞跃。

"理论上的架构优势并不能自动转化为生产环境中的效率，混合滑动窗口注意力带来了新的工程挑战。"