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 Conveniente | text-to-text

Specifiche tecniche di Xiaomi MiMo-V2-Pro

Voce	Xiaomi MiMo-V2-Pro
Fornitore	Xiaomi
ID modello	mimo-v2-pro
Famiglia del modello	MiMo-V2
Tipo di modello	Modello di base agentico / modello di ragionamento
Input principale	Testo
Output principale	Testo
Finestra di contesto	Fino a 1,000,000 token
Parametri totali	Oltre 1 trilione
Parametri attivi	42 miliardi
Architettura	MoE con attenzione ibrida
Periodo di rilascio	March 2026
Indicatori di benchmark	Artificial Analysis Intelligence Index: #8 a livello globale; PinchBench: #3 a livello globale

Che cos'è Xiaomi MiMo-V2-Pro?

Xiaomi MiMo-V2-Pro è il modello MiMo di punta di Xiaomi per il lavoro agentico nel mondo reale. Xiaomi lo descrive come il modello alla base di sistemi di agenti che orchestrano flussi di lavoro complessi, gestiscono attività di ingegneria in produzione e continuano a operare in modo affidabile in lavori lunghi e multi-step.

Caratteristiche principali di Xiaomi MiMo-V2-Pro

Progettazione orientata agli agenti: progettato per flussi di lavoro, uso di strumenti ed esecuzione di task piuttosto che solo risposte in stile chat.
Contesto ultra-lungo: supporta fino a 1 milione di token, il che lo rende pratico per enormi codebase, documenti lunghi e tracce di task estese.
Ampia scala MoE: oltre 1T di parametri totali con 42B di parametri attivi, abbinati ad attenzione ibrida per l’efficienza.
Solide capacità di programmazione: Xiaomi afferma che le sue prestazioni nel coding superano Claude 4.6 Sonnet nelle valutazioni interne.
Invocazione di strumenti affidabile: Xiaomi evidenzia una maggiore stabilità e accuratezza nelle chiamate agli strumenti per gli scaffold degli agenti.
Compatibile con i framework: Xiaomi afferma che il modello è abbinato a framework per agenti come OpenClaw, OpenCode, KiloCode, Blackbox e Cline.

Prestazioni nei benchmark di Xiaomi MiMo-V2-Pro

I materiali di Xiaomi di March 2026 collocano MiMo-V2-Pro al #8 a livello mondiale sull’Artificial Analysis Intelligence Index e al #3 a livello globale su PinchBench per il tasso medio di completamento delle attività. Xiaomi riporta anche un punteggio ClawEval di 61.5, che descrive come vicino a Claude Opus 4.6 e davanti a GPT-5.2 su quel benchmark.

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

Modello	Ideale per	Differenza chiave
MiMo-V2-Flash	Ragionamento testuale rapido ed efficiente	Modello MoE più piccolo ottimizzato per l’efficienza; 309B totali / 15B parametri attivi
MiMo-V2-Pro	Ragionamento agentico profondo e flussi di lavoro lunghi	Modello di punta per agenti testuali con contesto da 1M token e oltre 1T di parametri
MiMo-V2-Omni	Comprensione + esecuzione multimodale	Unifica testo, visione e voce per attività multimodali degli agenti

Quando usare Xiaomi MiMo-V2-Pro

Usa MiMo-V2-Pro quando hai bisogno di ragionamento con contesti lunghi, orchestrazione multi-step degli agenti, flussi di lavoro ricchi di codice o esecuzione di task in stile produzione. È più adatto di MiMo-V2-Flash quando la profondità conta più della velocità, e più adatto di MiMo-V2-Omni quando il tuo carico di lavoro è principalmente testuale invece che multimodale.

Limitazioni

MiMo-V2-Pro è posizionato come un modello agentico orientato al testo, quindi il lavoro nativamente multimodale è meglio gestito da MiMo-V2-Omni. Come per qualsiasi modello guidato dai benchmark, i risultati reali dipenderanno comunque dal design del prompt, dalla qualità degli strumenti e da come l’agente è integrato nel tuo stack.

Prezzi per mimo-v2-pro

Esplora i prezzi competitivi per mimo-v2-pro, progettato per adattarsi a vari budget e necessità di utilizzo. I nostri piani flessibili garantiscono che paghi solo per quello che usi, rendendo facile scalare man mano che i tuoi requisiti crescono. Scopri come mimo-v2-pro può migliorare i tuoi progetti mantenendo i costi gestibili.

Prezzo Comet (USD / M Tokens)	Prezzo Ufficiale (USD / M Tokens)	Sconto
Ingresso:$0.8/M Uscita:$2.4/M	Ingresso:$1/M Uscita:$3/M	-20%

Codice di esempio e API per mimo-v2-pro

Accedi a codice di esempio completo e risorse API per mimo-v2-pro per semplificare il tuo processo di integrazione. La nostra documentazione dettagliata fornisce una guida passo dopo passo, aiutandoti a sfruttare appieno il potenziale di mimo-v2-pro nei tuoi progetti.

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"}
  }'