MiMo-V2.5 API

Tekniske specifikationer for MiMo-V2.5

310B/15B-arkitekturen er særligt vigtig. MiMo-V2.5 er ikke en 15B-model i traditionel forstand; 15B er antallet af parametre, der aktiveres pr. token, mens den komplette MoE indeholder 310B parametre. Modellen bruger 256 dirigerede eksperter og aktiverer otte eksperter pr. token.

Hvad er MiMo-V2.5?

MiMo-V2.5 er Xiaomis næste generation af multimodal modeller bygget specifikt omkring omnimodal perception og agentiske applikationer.

I modsætning til en konventionel, tekst-only LLM forstår MiMo-V2.5 billeder, videoer, lyd og tekst naturligt. Xiaomi positionerer den til lang-kontekst- og multimodale agent-scenarier, hvor modellen skal perciperere information, ræsonnere over den og efterfølgende bruge værktøjer eller udføre handlinger.

Der er også en vigtig versionsbemærkning for udviklere: Xiaomi afviklede de ældre MiMo-V2-modeller den 30. juni 2026 og anbefaler migration til V2.5-serien.

Det gør mimo-v2.5 til den relevante model-ID for nye integrationer frem for de ældre mimo-v2-pro, mimo-v2-omni eller mimo-v2-flash.

Hvad er de vigtigste funktioner i MiMo-V2.5?

Indbygget omnimodal forståelse

Den definerende funktion ved MiMo-V2.5 er, at multimodalitet er integreret direkte i modellen.

Den accepterer:

• Tekst
• Billeder
• Video
• Lyd

Dette gør det muligt for udviklere at skabe applikationer, der ræsonnerer på tværs af flere informationstyper i stedet for at behandle hver modalitet uafhængigt og sende resultaterne til en tekst-LLM. Xiaomi beskriver dette som indbygget fuld-modal perception.

Et praktisk eksempel er en videoanalyse-agent, der modtager en lang video sammen med et lydspor og et tekstligt spørgsmål, identificerer hændelser, forklarer hvad der skete og producerer et struktureret svar.

1M-token kontekstvindue

MiMo-V2.5 understøtter 1 million tokens i konteksten og op til 128K outputtokens.

Dette gør modellen særligt interessant til:

• Analyse af store dokumenter
• Forståelse af lange videoer
• Kodning på repository-niveau
• Lange forskningssessioner
• Multi-step agenter
• Udvidede samtaler
• Store virksomheds-vidensbaser

1M-konteksten er ikke blot et marketingtal. Xiaomi identificerer specifikt lang-video-sporing, lange dokumentanalyser og udvidet tidsmæssig ræsonnering som mål-arbejdsbelastninger.

Agentisk værktøjsbrug

MiMo-V2.5 understøtter funktionskald, websøgning, struktureret output og streaming.

Det gør den væsentligt mere nyttig til agent-applikationer end en model, der er begrænset til tekstgenerering.

Et typisk workflow kan se sådan ud:

Opfat → Ræsonnér → Søg → Kald værktøj → Analyser resultat → Fortsæt

Dette er særligt nyttigt for forskningsagenter, kodeassistenter, kundesupportagenter og multimodal automatisering.

Sparsom MoE-effektivitet

MiMo-V2.5 bruger en 310B-parameter sparsom MoE-arkitektur med kun 15B aktiverede parametre pr. token.

Ryggraden indeholder 48 lag, herunder 39 lag med sliding-window attention og ni lag med fuld opmærksomhed. Det hybride design er tiltænkt at gøre meget lang kontekst mere beregningsmæssigt håndterbar.

Den vigtige skelnen for udviklere er, at antallet af aktiverede parametre ikke skal fortolkes som samlede hukommelseskrav. Selvhosting af en 310B-parameter model forbliver en betydelig infrastruktur-indsats.

Hybrid glidevinduesopmærksomhed

MiMo-V2.5 kombinerer glidevinduesopmærksomhed med global opmærksomhed.

Dens arkitektur bruger et 128-token SWA-vindue med 39 SWA-lag og ni lag med fuld opmærksomhed.

Dette arkitekturvalg er særligt relevant for modellens 1M-token kontekstkapabilitet, fordi opretholdelse af fuld opmærksomhed i hvert lag ville gøre inferens med lang kontekst betydeligt dyrere.

Multi-token-prædiktion

MiMo-V2.5 inkluderer tre MTP-lag med cirka 329M parametre. MTP-designet er tiltænkt at forbedre inferenseffektivitet gennem spekulativ dekodning og understøtte mere effektiv træning med forstærkningslæring.

---

Hvordan klarer MiMo-V2.5 sig på benchmarks?

MiMo-V2.5 har offentliggjort benchmarkresultater, der dækker kodning, terminalagenter, forskningsagenter og multimodale agentopgaver. Det nuværende modelkort på Hugging Face rapporterer følgende resultater:

Disse tal skal fortolkes omhyggeligt.

Resultatet 56.1 på SWE-Bench Pro indikerer meningsfulde softwareingeniør-evner, mens 65.8 på Terminal-Bench 2.0 er særligt relevant for agenter, der interagerer med terminaler og udviklingsmiljøer.

Samtidig er forskellen mellem den generelle Claw-Eval-score (62.1) og den multimodale score (23.8) en nyttig advarsel: stærk generel agentpræstation betyder ikke automatisk lige stærk præstation på alle multimodale agentopgaver.

Til produktionsevaluering bør udviklere derfor teste deres egen arbejdsbyrde frem for at stole på et enkelt ranglistetal.

---

Hvordan sammenlignes MiMo-V2.5 med MiMo-V2.5-Pro?

MiMo-V2.5 og MiMo-V2.5-Pro tilhører samme V2.5-generation, men har forskellige optimeringsmål.

Skelnen er enkel:

Vælg MiMo-V2.5 til indbygget multimodal forståelse og effektive general-purpose agenter. Vælg MiMo-V2.5-Pro til den hårdeste ræsonnering, kodning og agentarbejdsbelastninger med lang horisont.

Xiaomis egen modeludvælgelsesguide anbefaler mimo-v2.5 specifikt til forståelse af billede-, lyd- og videoindhold, mens mimo-v2.5-pro anbefales til kompleks ræsonnering og behandling af lange dokumenter.

Anvendelsesområder for MiMo-V2.5

Multimodale AI-agenter

MiMo-V2.5 kan fungere som den centrale model for agenter, der skal inspicere dokumenter, billeder, videoer og lyd, før de beslutter, hvilken handling der skal tages.

Dokumentanalyse med lang kontekst

1M-token konteksten gør den velegnet til at analysere:

• Store samlinger af juridiske dokumenter
• Teknisk dokumentation
• Forskningsarkiver
• Store kodebaser
• Virksomheds-vidensbaser

Kodningsagenter

Modellens agent-benchmarks og værktøjsfunktioner gør den velegnet til kodeassistenter, der skal inspicere repositories, ræsonnere om fejl, eksekvere værktøjer og iterere over løsninger.

Videoforståelse

I stedet for at betragte videogenerering som sit primære formål bruger MiMo-V2.5 video som en inputmodalitet til forståelse.

Potentielle anvendelser inkluderer:

• Videosammendrag
• Spørgsmål-svar på lange videoer
• Videosøgning
• Hændelsesdetektion
• Analyse af undervisningsvideoer
• Analyse af overvågningsoptagelser

Audiovisuelle assistenter

Fordi modellen accepterer både lyd og visuel information, kan udviklere bygge assistenter, der er i stand til at fortolke talte instruktioner sammen med visuel kontekst.

Langvarige autonome agenter

Kombinationen af lang kontekst og agentisk træning gør MiMo-V2.5 velegnet til workflows, hvor modellen skal opretholde tilstand over mange mellemliggende trin frem for at fuldføre en opgave i et enkelt svar.

Begrænsninger ved MiMo-V2.5

MiMo-V2.5's specifikationer er imponerende, men flere praktiske begrænsninger fortjener opmærksomhed.

For det første betyder 1M-kontekst ikke, at enhver applikation vil opnå optimal ydeevne ved det maksimale vindue. Inferens med lang kontekst involverer stadig betydelige krav til hukommelse, båndbredde og latenstid.

For det andet er modellen et meget stort MoE-system. Selvom kun 15B parametre aktiveres pr. token, indeholder den komplette model cirka 310B parametre, hvilket gør selvhosting væsentligt mere krævende end at køre en lille, tæt model.

For det tredje kan multimodale benchmarkpræstationer variere betydeligt efter opgave. Claw-Eval-resultaterne viser en meget lavere multimodal score end den generelle agentscore, hvilket understreger behovet for applikationsspecifik testning.

Endelig er økosystemet omkring modellen stadig nyere end de modne økosystemer omkring GPT, Claude og Gemini. Udviklere bør derfor evaluere tooling, udbyderkompatibilitet, adfærd for struktureret output og værktøjskalds-pålidelighed, før den bruges i missionskritiske produktionssystemer.

Sådan bruger du MiMo-V2.5 API på CometAPI

MiMo-V2.5 er særligt velegnet til en API-aggregeringsplatform, fordi den følger API-mønstre, der er kompatible med etablerede LLM-økosystemer. Xiaomi leverer selv API-adgang, der er kompatibel med OpenAI og Anthropic.

Med CometAPI kan integrationen følge samme grundlæggende workflow som for andre understøttede modeller.

Trin 1: Hent en CometAPI API-nøgle

Opret eller log ind på din CometAPI-konto og hent din API-nøgle.

import os

COMETAPI_KEY = os.environ["COMETAPI_KEY"]

Trin 2: Konfigurér MiMo-V2.5-modellen

Indstil modellen til:

mimo-v2.5

og brug CometAPI's kompatible API-endpoint.

Det præcise endpoint og anmodningsskema bør kontrolleres mod den aktuelle CometAPI model-/API-dokumentation før deployment.

Trin 3: Opbyg multimodale og agentiske arbejdsgange

Den mere interessante brug af mimo-v2.5 er ikke almindelig tekstchat. Udviklere kan kombinere dens multimodale ræsonnering med eksterne værktøjer for at skabe arbejdsgange såsom:

Brugerinput → billede-/video-/lydforståelse → ræsonnement → værktøjskald → resultatanalyse → næste handling

Dette gør modellen særligt attraktiv for autonome forskningsagenter, kodningsagenter, multimodale kundesupportsystemer og enterprise-assistenter med lang kontekst.

Hvorfor bruge MiMo-V2.5 via CometAPI?

MiMo-V2.5 er særligt nyttig i et multi-model API-miljø, fordi udviklere kan ønske at sammenligne den med GPT, Claude, Gemini, DeepSeek eller andre agentmodeller uden at opbygge en separat infrastrukturstack for hver udbyder.

CometAPI kan være nyttigt, når din applikation har brug for:

• Et samlet API-lag
• Adgang til flere AI-modelfamilier
• Nemmere modelswitching
• Centraliseret API-nøglehåndtering
• Hurtig modelsammenligning
• Et enkelt integrationslag til eksperimenter og produktion

For teams, der evaluerer agentpræstation kontra inferensomkostning, er MiMo-V2.5 værd at teste sammen med de dyrere flagskibsmodeller frem for at antage, at den største proprietære model automatisk vil være det bedste valg.