What makes Xiaomi MiMo-V2-Pro API different from MiMo-V2-Flash?

MiMo-V2-Pro is Xiaomi’s flagship agentic model for deeper workflows, while MiMo-V2-Flash is the efficiency-focused sibling. Xiaomi says Pro is built for real-world agent tasks, with over 1 trillion total parameters, 42 billion active parameters, and a 1 million-token context window.

How large is the Xiaomi MiMo-V2-Pro API context window?

Xiaomi says MiMo-V2-Pro supports up to 1 million tokens of context. That is the key spec to know if you need to keep huge codebases, long documents, or extended task histories in one run.

Can Xiaomi MiMo-V2-Pro API handle coding and multi-step agent workflows?

Yes. Xiaomi positions MiMo-V2-Pro as a model for production engineering tasks, complex workflows, and agent scaffolds. The company also says its coding ability surpasses Claude 4.6 Sonnet in internal evaluations.

When should I use Xiaomi MiMo-V2-Pro API instead of MiMo-V2-Omni?

Use MiMo-V2-Pro when your workload is text-first and centered on reasoning, code, or tool orchestration. Use MiMo-V2-Omni when you need native multimodal understanding across text, vision, and speech.

How does Xiaomi MiMo-V2-Pro API compare with Claude Opus 4.6 and GPT-5.2?

Xiaomi reports MiMo-V2-Pro at 61.5 on ClawEval, compared with 66.3 for Claude Opus 4.6 and 50.0 for GPT-5.2 on the same chart. Xiaomi also says Pro is close to Opus 4.6 on general agent performance and ranks #8 globally on the Artificial Analysis Intelligence Index.

What are the known limitations of Xiaomi MiMo-V2-Pro API?

MiMo-V2-Pro is optimized for agentic text workflows, so it is not the family member to choose for native multimodal input. For image, video, or speech-heavy jobs, Xiaomi’s MiMo-V2-Omni is the better match.

How do I integrate Xiaomi MiMo-V2-Pro API with an OpenAI-compatible client?

OpenClaw documents the Xiaomi provider as OpenAI-compatible, which means you can use an OpenAI-style client with Xiaomi’s base URL and model ID. In practice, that makes it straightforward to swap in `mimo-v2-pro` as the model name while keeping your existing chat-completions flow.

Is Xiaomi MiMo-V2-Pro API suitable for long document analysis?

Yes. The 1 million-token context window makes MiMo-V2-Pro a strong fit for very long source documents, support tickets, policy packs, or repository-scale analysis where smaller-context models would truncate too early.

Overkommelig mimo-v2-pro API | text-to-text

Tekniske specifikationer for Xiaomi MiMo-V2-Pro

Punkt	Xiaomi MiMo-V2-Pro
Udbyder	Xiaomi
Model-ID	mimo-v2-pro
Modelfamilie	MiMo-V2
Modeltype	Agentbaseret grundmodel / ræsonneringsmodel
Primært input	Tekst
Primært output	Tekst
Kontekstvindue	Op til 1,000,000 tokens
Samlede parametre	Over 1 billion
Aktive parametre	42 milliarder
Arkitektur	Hybrid-opmærksomhed MoE
Udgivelsesvindue	Marts 2026
Benchmark-signal	Artificial Analysis Intelligence Index: #8 globalt; PinchBench: #3 globalt

Hvad er Xiaomi MiMo-V2-Pro?

Xiaomi MiMo-V2-Pro er Xiaomis flagskibs-MiMo-model til agentbaseret arbejde i den virkelige verden. Xiaomi beskriver den som modellen bag agentsystemer, der orkestrerer komplekse arbejdsgange, håndterer produktionsingeniøropgaver og fortsætter med at fungere pålideligt på tværs af lange, flertrinsopgaver.

Hovedfunktioner for Xiaomi MiMo-V2-Pro

Agent-først-design: bygget til arbejdsgange, værktøjsbrug og opgaveudførelse frem for kun svar i chat-stil.
Ultralang kontekst: understøtter op til 1 million tokens, hvilket gør den praktisk til enorme kodebaser, lange dokumenter og udvidede opgavespor.
Stor MoE-skala: mere end 1T samlede parametre med 42B aktive parametre, kombineret med hybrid opmærksomhed for effektivitet.
Stærke kodeevner: Xiaomi siger, at dens kodningsydelse overgår Claude 4.6 Sonnet i interne evalueringer.
Pålidelige værktøjskald: Xiaomi fremhæver forbedret stabilitet og nøjagtighed for værktøjskald i agentrammer.
Rammeværksvenlig: Xiaomi siger, at modellen kobles med agent-rammeværk som OpenClaw, OpenCode, KiloCode, Blackbox og Cline.

Benchmark-ydeevne for Xiaomi MiMo-V2-Pro

Xiaomis materialer fra marts 2026 placerer MiMo-V2-Pro som #8 på verdensplan på Artificial Analysis Intelligence Index og som #3 globalt på PinchBench i gennemsnitlig opgavefuldførelsesrate. Xiaomi rapporterer også en ClawEval-score på 61.5, som Xiaomi beskriver som tæt på Claude Opus 4.6 og foran GPT-5.2 på den benchmark.

Xiaomi MiMo-V2-Pro vs MiMo-V2-Flash vs MiMo-V2-Omni

Model	Bedst til	Nøgleforskel
MiMo-V2-Flash	Hurtig, effektiv tekstbaseret ræsonnering	Mindre MoE-model tunet til effektivitet; 309B samlet / 15B aktive parametre
MiMo-V2-Pro	Dyb agentbaseret ræsonnering og lange arbejdsgange	Flagskibs tekst-agentmodel med 1M-token kontekst og 1T+ parametre
MiMo-V2-Omni	Multimodal forståelse + eksekvering	Forener tekst, vision og tale til multimodale agentopgaver

Hvornår du skal bruge Xiaomi MiMo-V2-Pro

Brug MiMo-V2-Pro, når du har brug for ræsonnering med lang kontekst, flertrins agentorkestrering, kode-tunge arbejdsgange eller opgaveudførelse i produktionsstil. Den er et bedre valg end MiMo-V2-Flash, når dybde er vigtigere end hastighed, og et bedre valg end MiMo-V2-Omni, når din arbejdsbelastning er tekst-først frem for multimodal.

Begrænsninger

MiMo-V2-Pro er positioneret som en tekst-først agentmodel, så indbygget multimodalt arbejde håndteres bedre af MiMo-V2-Omni. Som med enhver benchmark-drevet model vil de faktiske resultater stadig afhænge af promptdesign, værktøjskvalitet og hvordan agenten er koblet til din stack.

Priser for mimo-v2-pro

Udforsk konkurrencedygtige priser for mimo-v2-pro, designet til at passe til forskellige budgetter og brugsbehov. Vores fleksible planer sikrer, at du kun betaler for det, du bruger, hvilket gør det nemt at skalere, efterhånden som dine krav vokser. Opdag hvordan mimo-v2-pro kan forbedre dine projekter, mens omkostningerne holdes håndterbare.

Comet-pris (USD / M Tokens)	Officiel Pris (USD / M Tokens)	Rabat
Indtast:$0.8/M Output:$2.4/M	Indtast:$1/M Output:$3/M	-20%

Eksempelkode og API til mimo-v2-pro

Få adgang til omfattende eksempelkode og API-ressourcer for mimo-v2-pro for at strømline din integrationsproces. Vores detaljerede dokumentation giver trin-for-trin vejledning, der hjælper dig med at udnytte det fulde potentiale af mimo-v2-pro i dine projekter.

Python
JavaScript
Curl

from openai import OpenAI
import os

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"

client = OpenAI(api_key=COMETAPI_KEY, base_url="https://api.cometapi.com/v1")

stream = client.chat.completions.create(
    model="mimo-v2-pro",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Explain the Monty Hall problem step by step."},
    ],
    stream=True,
    extra_body={"thinking": {"type": "enabled"}},
)

thinking = False
for chunk in stream:
    delta = chunk.choices[0].delta
    reasoning = (delta.model_extra or {}).get("reasoning_content")
    if reasoning:
        if not thinking:
            print("<thinking>")
            thinking = True
        print(reasoning, end="", flush=True)
    elif thinking and delta.content:
        print("
</thinking>
")
        thinking = False
        print(delta.content, end="", flush=True)
    elif delta.content:
        print(delta.content, end="", flush=True)

Python Code Example

from openai import OpenAI
import os

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"

client = OpenAI(api_key=COMETAPI_KEY, base_url="https://api.cometapi.com/v1")

stream = client.chat.completions.create(
    model="mimo-v2-pro",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Explain the Monty Hall problem step by step."},
    ],
    stream=True,
    extra_body={"thinking": {"type": "enabled"}},
)

thinking = False
for chunk in stream:
    delta = chunk.choices[0].delta
    reasoning = (delta.model_extra or {}).get("reasoning_content")
    if reasoning:
        if not thinking:
            print("<thinking>")
            thinking = True
        print(reasoning, end="", flush=True)
    elif thinking and delta.content:
        print("\n</thinking>\n")
        thinking = False
        print(delta.content, end="", flush=True)
    elif delta.content:
        print(delta.content, end="", flush=True)

JavaScript Code Example

import OpenAI from "openai";

// Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
const api_key = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";

const client = new OpenAI({ apiKey: api_key, baseURL: "https://api.cometapi.com/v1" });

const stream = await client.chat.completions.create({
  model: "mimo-v2-pro",
  messages: [
    { role: "system", content: "You are a helpful assistant." },
    { role: "user", content: "Explain the Monty Hall problem step by step." },
  ],
  stream: true,
  thinking: { type: "enabled" },
});

let thinking = false;
for await (const chunk of stream) {
  const delta = chunk.choices[0]?.delta ?? {};
  const reasoning = delta.reasoning_content;
  if (reasoning) {
    if (!thinking) { process.stdout.write("<thinking>\n"); thinking = true; }
    process.stdout.write(reasoning);
  } else if (thinking && delta.content) {
    process.stdout.write("\n</thinking>\n\n");
    thinking = false;
    process.stdout.write(delta.content);
  } else if (delta.content) {
    process.stdout.write(delta.content);
  }
}

Curl Code Example

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token
# Export it as: export COMETAPI_KEY="your-key-here"

curl https://api.cometapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "mimo-v2-pro",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
      {"role": "user", "content": "Explain the Monty Hall problem step by step."}
    ],
    "stream": true,
    "thinking": {"type": "enabled"}
  }'