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.

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

Xiaomi MiMo-V2-Pro техникалық сипаттамалары

Тармақ	Xiaomi MiMo-V2-Pro
Провайдер	Xiaomi
Модель ID	mimo-v2-pro
Модель тобы	MiMo-V2
Модель түрі	Агенттік іргелі модель / пайымдау моделі
Негізгі енгізу	Мәтін
Негізгі шығару	Мәтін
Контекст терезесі	1,000,000 токенге дейін
Жалпы параметрлер	1 триллионнан астам
Белсенді параметрлер	42 миллиард
Архитектура	Гибридті назар аудару MoE
Шығарылу мерзімі	2026 жылғы наурыз
Бенчмарк көрсеткіші	Artificial Analysis Intelligence Index: жаһандық #8; PinchBench: жаһандық #3

Xiaomi MiMo-V2-Pro деген не?

Xiaomi MiMo-V2-Pro — Xiaomi компаниясының нақты агенттік жұмысқа арналған флагмандық MiMo моделі. Xiaomi оны күрделі жұмыс үдерістерін үйлестіретін, өндірістік инженерлік тапсырмаларды орындайтын және ұзақ, көпқадамды тапсырмалар барысында сенімді жұмысын сақтайтын агент жүйелерінің негізіндегі модель ретінде сипаттайды.

Xiaomi MiMo-V2-Pro негізгі мүмкіндіктері

Агентке басымдық берілген дизайн: тек чат стиліндегі жауаптар үшін емес, жұмыс үдерістері, құралдарды пайдалану және тапсырмаларды орындау үшін жасалған.
Өте ұзын контекст: 1 миллион токенге дейін қолдайды, бұл оны өте үлкен код базалары, ұзын құжаттар және кеңейтілген тапсырма іздері үшін практикалық етеді.
Үлкен MoE ауқымы: 42B белсенді параметрмен бірге 1T-ден астам жалпы параметр, тиімділік үшін гибридті назар аударумен үйлестірілген.
Күшті кодтау қабілеті: Xiaomi ішкі бағалауларда оның кодтау өнімділігі Claude 4.6 Sonnet-тен асып түсетінін айтады.
Сенімді құрал шақыру: Xiaomi агент қаңқалары үшін құрал шақыру тұрақтылығы мен дәлдігінің жақсарғанын атап өтеді.
Фреймворкпен үйлесімді: Xiaomi модель OpenClaw, OpenCode, KiloCode, Blackbox және Cline сияқты агент фреймворктарымен жұптастырылып жатқанын айтады.

Xiaomi MiMo-V2-Pro бенчмарк өнімділігі

Xiaomi-дың 2026 жылғы наурыз материалдарында MiMo-V2-Pro Artificial Analysis Intelligence Index бойынша әлемде #8, ал PinchBench орташа тапсырманы аяқтау көрсеткіші бойынша жаһандық #3 орынға қойылған. Xiaomi сондай-ақ ClawEval 61.5 ұпайын хабарлайды, оны компания Claude Opus 4.6-ға жақын және осы бенчмаркта GPT-5.2-ден алда деп сипаттайды.

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

Модель	Ең қолайлысы үшін	Негізгі айырмашылығы
MiMo-V2-Flash	Жылдам, тиімді мәтіндік пайымдау	Тиімділікке бапталған кішірек MoE моделі; 309B жалпы / 15B белсенді параметр
MiMo-V2-Pro	Терең агенттік пайымдау және ұзақ жұмыс үдерістері	1M-токендік контексті және 1T+ параметрлері бар флагмандық мәтіндік агент моделі
MiMo-V2-Omni	Мультимодальды түсіну + орындау	Мультимодальды агент тапсырмалары үшін мәтін, көру және сөйлеуді біріктіреді

Xiaomi MiMo-V2-Pro қашан қолдану керек

MiMo-V2-Pro моделін ұзын контексті пайымдау, көпқадамды агенттік оркестрация, кодқа бай жұмыс үдерістері немесе өндірістік стильдегі тапсырмаларды орындау қажет болғанда пайдаланыңыз. Тереңдік жылдамдықтан маңыздырақ болғанда, ол MiMo-V2-Flash-қа қарағанда қолайлырақ, ал жүктемеңіз мультимодальды емес, ең алдымен мәтінге бағытталған болса, MiMo-V2-Omni-ге қарағанда қолайлырақ.

Шектеулер

MiMo-V2-Pro ең алдымен мәтінге бағытталған агент моделі ретінде позицияланған, сондықтан табиғи мультимодальды жұмыс MiMo-V2-Omni арқылы жақсырақ орындалады. Кез келген бенчмаркке сүйенетін модель сияқты, нақты нәтижелер бәрібір промпт дизайнына, құралдардың сапасына және агенттің сіздің стекке қалай біріктірілгеніне байланысты болады.

mimo-v2-pro үшін баға белгілеу

[Модель атауы] үшін әртүрлі бюджеттер мен пайдалану қажеттіліктеріне сәйкес келетін бәсекеге қабілетті баға белгілеуді зерттеңіз. Біздің икемді жоспарларымыз сіз тек пайдаланған нәрсеңіз үшін ғана төлеуіңізді қамтамасыз етеді, бұл сіздің талаптарыңыз өскен сайын масштабтауды жеңілдетеді. [Модель атауы] шығындарды басқарылатын деңгейде ұстай отырып, сіздің жобаларыңызды қалай жақсарта алатынын біліңіз.

Комета бағасы (USD / M Tokens)	Ресми баға (USD / M Tokens)	Жеңілдік
Енгізу:$0.8/M Шығыс:$2.4/M	Енгізу:$1/M Шығыс:$3/M	-20%

mimo-v2-pro үшін үлгі код және API

[Модель атауы] үшін кешенді үлгі кодтары мен API ресурстарына қол жеткізіп, интеграция процесіңізді жеңілдетіңіз. Біздің толық құжаттама қадам-қадаммен нұсқаулық береді, жобаларыңызда [Модель атауы] мүмкіндіктерін толық пайдалануға көмектеседі.

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"}
  }'