在人工智能领域，随着Agent模型与应用的迅速崛起，如何高效精准地处理超长文本已成为行业面临的关键挑战。Agent不仅需要在海量上下文中实现稳定的检索、推理和多轮规划，还必须保证推理阶段的响应速度，这使得“计算成本”问题愈发突出。当前，行业关注的焦点已从“能否实现计算”转向“能否以可承受的成本完成计算”。
针对这一难题，小米MiMo大模型团队近日推出了一项名为HySparse的创新技术架构。该架构采用“极少量全注意力（Full Attention）与稀疏注意力（Sparse Attention）相结合”的设计理念，为超长文本处理提供了兼具效果与效率的解决方案。这一突破不仅为Agent时代的大模型研究提供了新的技术路径，也为实际场景中的落地应用奠定了基础。
HySparse的核心优势在于其独特的混合稀疏结构。在80B-A3B MoE模型的实验中，研究团队仅保留了5层全注意力层，却实现了模型能力的稳定提升甚至超越。实验数据显示，这种设计带来了近10倍的KV Cache存储优化，显著降低了计算资源消耗。同时，在RULER长文测试中，即使全注意力层数量大幅减少，HySparse仍能保持对长距离关键信息的高效访问，展现了其结构的鲁棒性。
作为小米MiMo在混合注意力架构领域的又一次重要迭代，HySparse是对此前MiMo-V2-Flash中Hybrid SWA结构的全面升级。新架构通过引入全局重要token信息的补充机制，实现了与原有结构的兼容与互补。这一改进在提升性能的同时，未增加KV Cache存储需求，也未显著提高计算开销，体现了技术优化的精准性。
在通用能力、数学推理、代码生成和中文理解等多项评测中，HySparse在7B Dense和80B MoE两种规模下均表现出稳定提升。这一成果验证了其架构设计的普适性和有效性，为不同规模模型的优化提供了可复制的技术范式。
目前，小米MiMo团队正计划在更大规模的模型中进一步探索HySparse的潜力，重点研究如何进一步减少全注意力层数量，以实现更高效的超长上下文处理。这一研究方向不仅关乎技术极限的突破，也为学术界和工业界在混合稀疏注意力领域的研究提供了新的参考方向。
