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.

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

Spesifikasi teknis Xiaomi MiMo-V2-Pro

Item	Xiaomi MiMo-V2-Pro
Penyedia	Xiaomi
ID model	mimo-v2-pro
Keluarga model	MiMo-V2
Tipe model	Model dasar agentik / model penalaran
Masukan utama	Teks
Keluaran utama	Teks
Jendela konteks	Hingga 1,000,000 token
Total parameter	Lebih dari 1 triliun
Parameter aktif	42 miliar
Arsitektur	MoE atensi hibrida
Periode rilis	Maret 2026
Sinyal tolok ukur	Artificial Analysis Intelligence Index: #8 global; PinchBench: #3 global

Apa itu Xiaomi MiMo-V2-Pro?

Xiaomi MiMo-V2-Pro adalah model MiMo andalan Xiaomi untuk pekerjaan agentik di dunia nyata. Xiaomi menggambarkannya sebagai model di balik sistem agen yang mengorkestrasi alur kerja kompleks, menangani tugas rekayasa produksi, dan tetap beroperasi andal sepanjang pekerjaan multi-langkah yang panjang.

Fitur utama Xiaomi MiMo-V2-Pro

Desain berorientasi agen: dibangun untuk alur kerja, penggunaan alat, dan eksekusi tugas, bukan sekadar jawaban ala chat.
Konteks ultra-panjang: mendukung hingga 1 juta token, sehingga praktis untuk basis kode besar, dokumen panjang, dan jejak tugas yang diperluas.
Skala MoE besar: lebih dari 1T total parameter dengan 42B parameter aktif, dipadukan dengan atensi hibrida untuk efisiensi.
Kemampuan pemrograman yang kuat: Xiaomi mengatakan performa pemrogramannya melampaui Claude 4.6 Sonnet dalam evaluasi internal.
Pemanggilan alat yang andal: Xiaomi menyoroti peningkatan stabilitas dan akurasi pemanggilan alat untuk kerangka agen.
Ramah kerangka kerja: Xiaomi mengatakan model ini dipasangkan dengan kerangka agen seperti OpenClaw, OpenCode, KiloCode, Blackbox, dan Cline.

Performa benchmark Xiaomi MiMo-V2-Pro

Materi Xiaomi bulan Maret 2026 menempatkan MiMo-V2-Pro di #8 dunia pada Artificial Analysis Intelligence Index dan #3 global pada rata-rata tingkat penyelesaian tugas PinchBench. Xiaomi juga melaporkan skor ClawEval sebesar 61.5, yang digambarkannya mendekati Claude Opus 4.6 dan di depan GPT-5.2 pada tolok ukur tersebut.

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

Model	Terbaik untuk	Perbedaan kunci
MiMo-V2-Flash	Penalaran teks yang cepat dan efisien	Model MoE yang lebih kecil disetel untuk efisiensi; 309B total / 15B parameter aktif
MiMo-V2-Pro	Penalaran agentik mendalam dan alur kerja panjang	Model agen teks andalan dengan konteks 1M-token dan parameter 1T+
MiMo-V2-Omni	Pemahaman + eksekusi multimodal	Menyatukan teks, visi, dan ucapan untuk tugas agen multimodal

Kapan menggunakan Xiaomi MiMo-V2-Pro

Gunakan MiMo-V2-Pro saat Anda memerlukan penalaran konteks panjang, orkestrasi agen multi-langkah, alur kerja yang sarat kode, atau eksekusi tugas bergaya produksi. Ini lebih cocok daripada MiMo-V2-Flash ketika kedalaman lebih penting daripada kecepatan, dan lebih cocok daripada MiMo-V2-Omni ketika beban kerja Anda berorientasi teks alih-alih multimodal.

Keterbatasan

MiMo-V2-Pro diposisikan sebagai model agen berbasis teks, sehingga pekerjaan multimodal secara native lebih baik ditangani oleh MiMo-V2-Omni. Seperti model yang dipandu tolok ukur pada umumnya, hasil nyata tetap bergantung pada desain prompt, kualitas alat, dan bagaimana agen diintegrasikan ke dalam tumpukan Anda.

Harga untuk mimo-v2-pro

Jelajahi harga kompetitif untuk mimo-v2-pro, dirancang untuk berbagai anggaran dan kebutuhan penggunaan. Paket fleksibel kami memastikan Anda hanya membayar untuk apa yang Anda gunakan, memudahkan untuk meningkatkan skala seiring berkembangnya kebutuhan Anda. Temukan bagaimana mimo-v2-pro dapat meningkatkan proyek Anda sambil menjaga biaya tetap terkendali.

Harga Comet (USD / M Tokens)	Harga Resmi (USD / M Tokens)	Diskon
Masukan:$0.8/M Keluaran:$2.4/M	Masukan:$1/M Keluaran:$3/M	-20%

Kode contoh dan API untuk mimo-v2-pro

Akses kode sampel komprehensif dan sumber daya API untuk mimo-v2-pro guna mempermudah proses integrasi Anda. Dokumentasi terperinci kami menyediakan panduan langkah demi langkah, membantu Anda memanfaatkan potensi penuh mimo-v2-pro dalam proyek Anda.

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"}
  }'