Technische Spezifikationen von Xiaomi MiMo-V2-Pro
| Item | Xiaomi MiMo-V2-Pro |
|---|---|
| Provider | Xiaomi |
| Model ID | mimo-v2-pro |
| Model family | MiMo-V2 |
| Model type | Agentisches Foundation-Modell / Reasoning-Modell |
| Primary input | Text |
| Primary output | Text |
| Context window | Bis zu 1,000,000 tokens |
| Total parameters | Über 1 trillion |
| Active parameters | 42 billion |
| Architecture | Hybrid-Attention MoE |
| Release window | März 2026 |
| Benchmark signal | Artificial Analysis Intelligence Index: #8 weltweit; PinchBench: #3 weltweit |
Was ist Xiaomi MiMo-V2-Pro?
Xiaomi MiMo-V2-Pro ist Xiaomis Flaggschiff-MiMo-Modell für agentische Arbeit in der realen Welt. Xiaomi beschreibt es als das Modell hinter Agentensystemen, die komplexe Workflows orchestrieren, Produktions-Engineering-Aufgaben bewältigen und über lange, mehrstufige Jobs hinweg zuverlässig weiterarbeiten.
Hauptmerkmale von Xiaomi MiMo-V2-Pro
- Agent-First-Design: entwickelt für Workflows, Toolnutzung und Aufgabenausführung statt nur Chat-ähnlicher Antworten.
- Ultralanger Kontext: unterstützt bis zu 1 million tokens, was es für riesige Codebasen, lange Dokumente und ausgedehnte Task-Traces praktikabel macht.
- Großes MoE-Scale: mehr als 1T Gesamtparameter mit 42B aktiven Parametern, kombiniert mit Hybrid-Attention für Effizienz.
- Starke Programmierfähigkeiten: Xiaomi sagt, die Code-Performance übertreffe Claude 4.6 Sonnet in internen Evaluierungen.
- Zuverlässige Tool-Aufrufe: Xiaomi hebt verbesserte Stabilität und Genauigkeit von Tool-Aufrufen für Agent-Gerüste hervor.
- Framework-freundlich: Xiaomi gibt an, dass das Modell mit Agent-Frameworks wie OpenClaw, OpenCode, KiloCode, Blackbox und Cline kombiniert wird.
Benchmark-Leistung von Xiaomi MiMo-V2-Pro
Xiaomis Materialien vom März 2026 verorten MiMo-V2-Pro auf dem Artificial Analysis Intelligence Index weltweit auf Platz #8 und bei PinchBench nach durchschnittlicher Aufgabenerfüllungsrate auf Platz #3. Xiaomi berichtet außerdem von einem ClawEval-Score von 61.5, den es als nahe an Claude Opus 4.6 und vor GPT-5.2 auf diesem Benchmark beschreibt.
Xiaomi MiMo-V2-Pro vs MiMo-V2-Flash vs MiMo-V2-Omni
| Model | Best for | Key difference |
|---|---|---|
| MiMo-V2-Flash | Schnelles, effizientes Text-Reasoning | Kleineres MoE-Modell, auf Effizienz getrimmt; 309B total / 15B aktive Parameter |
| MiMo-V2-Pro | Tiefes agentisches Reasoning und lange Workflows | Flaggschiff-Text-Agentenmodell mit 1M-token Kontext und 1T+ Parametern |
| MiMo-V2-Omni | Multimodales Verständnis + Ausführung | Vereint Text, Vision und Sprache für multimodale Agentenaufgaben |
Wann Xiaomi MiMo-V2-Pro einsetzen
Verwenden Sie MiMo-V2-Pro, wenn Sie Long-Context-Reasoning, mehrschrittige Agent-Orchestrierung, codeintensive Workflows oder produktionsnahe Aufgabenausführung benötigen. Es ist die bessere Wahl als MiMo-V2-Flash, wenn Tiefe wichtiger ist als Geschwindigkeit, und die bessere Wahl als MiMo-V2-Omni, wenn Ihre Workloads text-first statt multimodal sind.
Einschränkungen
MiMo-V2-Pro ist als text-first Agentenmodell positioniert, daher eignet sich native multimodale Arbeit besser für MiMo-V2-Omni. Wie bei jedem benchmarkgetriebenen Modell hängen die realen Ergebnisse weiterhin von Prompt-Design, Tool-Qualität und der Einbindung des Agenten in Ihren Stack ab.