MiMo-V2.5 API

MiMo-V2.5 техникалық сипаттамалары

310B/15B архитектурасы ерекше маңызды. MiMo-V2.5 дәстүрлі мағынада 15B модель емес; 15B — әр токен үшін белсендірілетін параметрлер саны, ал толық MoE 310B параметрден тұрады. Модель 256 бағытталатын сарапшыны пайдаланады және әр токен үшін сегіз сарапшыны белсендіреді.

MiMo-V2.5 деген не?

MiMo-V2.5 — Xiaomi-дің келесі ұрпақ мультимодальды моделі, ол арнайы омни-модальды қабылдау мен агенттік қолданбалар төңірегінде құрылған.

Дәстүрлі тек мәтіндік LLM-дерден айырмашылығы, MiMo-V2.5 бастапқыдан-ақ суреттерді, бейнені, аудионы және мәтінді түсінеді. Xiaomi оны ұзын контекст және мультимодальды агент сценарийлеріне бағыттайды, мұнда модель ақпаратты қабылдап, оны негіздеп, кейін құралдарды қолдануы немесе әрекет орындауы керек.

Дамытушылар үшін тағы бір маңызды нұсқа: Xiaomi ескі MiMo-V2 модельдерін 2026 жылғы 30 маусымда қолдаудан шығарды, V2.5 сериясына көшу ұсынылады.

Бұл mimo-v2.5 жаңа интеграциялар үшін, ал mimo-v2-pro, mimo-v2-omni немесе mimo-v2-flash — ескі, орынсыз модель ID екенін білдіреді.

MiMo-V2.5 негізгі мүмкіндіктері қандай?

Нативті омни-модальды түсіну

MiMo-V2.5-тің айқындаушы ерекшелігі — мультимодалдылықтың модельдің өзіне тікелей біріктірілуі.

Ол қабылдайды:

• Мәтін
• Суреттер
• Бейне
• Дыбыс

Бұл әзірлеушілерге әр модальдылықты бөлек өңдеп, нәтижені мәтіндік LLM-ге беру орнына, бірнеше ақпарат түрін бірлестіріп негіздейтін қолданбалар жасауға мүмкіндік береді. Xiaomi мұны нативті толық-модальды қабылдау деп сипаттайды.

Практикалық мысал — ұзын бейнені, оның аудио жолын және мәтіндік сұрақты қабылдап, оқиғаларды анықтап, не болғанын түсіндіріп, құрылымданған жауап шығаратын бейне-талдау агенті.

1M-токендік контекстік терезе

MiMo-V2.5 1 миллион токенге дейін контексті және 128K токенге дейін шығысты қолдайды.

Бұл модельді мына үшін ерекше тартымды етеді:

• Ірі құжаттар талдауы
• Ұзын бейнені түсіну
• Репозиторий деңгейіндегі кодтау
• Ұзақ зерттеу сессиялары
• Көпқадамды агенттер
• Ұзақ диалогтар
• Ірі кәсіпорын білім базалары

1M контекст жай ғана маркетинг саны емес. Xiaomi ұзын бейнелерді бақылауды, көлемді құжаттарды талдауды және ұзақ уақыттық негіздеуді мақсатты жүктемелер ретінде нақты көрсетеді.

Агенттік құралдарды пайдалану

MiMo-V2.5 функция шақыруды, веб іздеуді, құрылымданған шығысты және ағындық беруді қолдайды.

Бұл оны тек мәтін генерациясымен шектелген модельге қарағанда агент қолданбалары үшін едәуір пайдалы етеді.

Әдеттегі жұмыс үрдісі бұлай көрінуі мүмкін:

Қабылдау → Негіздеу → Іздеу → Құрал шақыру → Нәтижені талдау → Жалғастыру

Бұл зерттеу агенттері, кодтау көмекшілері, тұтынушыларды қолдау агенттері және мультимодальды автоматтандыру үшін әсіресе пайдалы.

Сиретілген MoE тиімділігі

MiMo-V2.5 310B параметрлі сиретілген MoE архитектурасын, әр токенге тек 15B белсендірілген параметрмен пайдаланады.

Негізі 48 қабаттан тұрады, соның ішінде 39 сырғымалы терезелі назар (SWA) қабаты және тоғыз толық назар қабаты. Бұл гибридті дизайн өте ұзын контекстті есептеуді қолжетімдірек етуге бағытталған.

Дамытушылар үшін маңызды айырма: белсендірілген параметр саны жалпы жад талаптары ретінде түсіндірілмеуі тиіс. 310B параметрлі модельді өз инфрақұрылымында орналастыру әлі де ауқымды міндет.

Гибридті сырғымалы терезелі назар

MiMo-V2.5 сырғымалы терезелі назарды жаһандық назармен біріктіреді.

Архитектурасы 128 токендік SWA терезесін, 39 SWA қабатын және тоғыз толық назар қабатын қолданады.

Бұл таңдау модельдің 1M-токендік контекст қабілеті үшін маңызды, өйткені әр қабатта толық назарды сақтау ұзын контексттік инференсті едәуір қымбаттатады.

Көп-токенді болжау

MiMo-V2.5 құрамында шамамен 329M параметрі бар үш MTP қабаты бар. MTP дизайны спекулятивті декодтау арқылы инференс тиімділігін арттыру және нығайтумен оқытуды тиімдірек қолдау үшін жасалған.

---

MiMo-V2.5 бенчмарктерде қалай өнер көрсетеді?

MiMo-V2.5 кодтау, терминал агенттері, зерттеу агенттері және мультимодальды агент тапсырмаларын қамтитын бенчмарк нәтижелерін жариялады. Қазіргі Hugging Face модель картасында келесі нәтижелер көрсетілген:

Бұл сандарды мұқият түсіндіру керек.

56.1 SWE-Bench Pro нәтижесі мәнді бағдарламалық-инженерлік қабілетті көрсетеді, ал 65.8 Terminal-Bench 2.0 нәтижесі терминалдармен және әзірлеу орталарымен әрекеттесетін агенттер үшін ерекше маңызды.

Сонымен қатар, жалпы Claw-Eval ұпайы (62.1) мен мультимодальды ұпай (23.8) арасындағы айырма маңызды ескерту болып табылады: күшті жалпы агент өнімділігі әрбір мультимодальды агент тапсырмасында бірдей күшті өнімділікті автоматты түрде білдірмейді.

Өндірістік бағалау үшін әзірлеушілер бір ғана кесте ұпайына сүйенбей, өз жүктемелерін сынақтан өткізуі қажет.

---

MiMo-V2.5 MiMo-V2.5-Pro моделінен несімен ерекшеленеді?

MiMo-V2.5 және MiMo-V2.5-Pro бір V2.5 буынына жатады, бірақ оңтайландыру мақсаттары әртүрлі.

Айырмашылық айқын:

Нативті мультимодальды түсіну мен тиімді жалпы мақсаттағы агенттер үшін MiMo-V2.5 таңдаңыз. Ең күрделі негіздеу, кодтау және ұзақ көкжиекті агент жүктемелері үшін MiMo-V2.5-Pro таңдаңыз.

Xiaomi-дің модель таңдау нұсқаулығы сурет, аудио және бейне мазмұнын түсіну үшін mimo-v2.5 моделін, ал күрделі негіздеу мен ұзын құжаттарды өңдеу үшін mimo-v2.5-pro моделін ұсынады.

MiMo-V2.5 қолдану сценарийлері

Мультимодальды AI агенттері

MiMo-V2.5 құжаттарды, суреттерді, бейнелерді және аудионы қарап шығып, содан кейін қандай әрекет жасау керегін шешетін агенттер үшін орталық модель бола алады.

Ұзын контексті құжат талдауы

1M-токендік контекст мынадай талдауларға лайық:

• Ірі заңды құжат жинақтары
• Техникалық құжаттама
• Зерттеу мұрағаттары
• Ірі код базалары
• Кәсіпорын білім базалары

Кодтау агенттері

Модельдің агент бенчмарктары мен құралдарды пайдалану мүмкіндіктері репозиторийлерді қарап, ақауларды негіздеп, құралдарды орындап, шешімдерді итерациялайтын кодтау көмекшілеріне сай келеді.

Бейнені түсіну

Бейне генерациясын негізгі мақсат етудің орнына, MiMo-V2.5 бейнені түсіну үшін енгізу модальдылығы ретінде пайдаланады.

Ықтимал қолданбалар:

• Бейне мазмұнын түйіндеу
• Ұзын бейнелер бойынша сұрақ-жауап
• Бейне іздеу
• Оқиғаларды анықтау
• Білім беру бейнелерін талдау
• Бақылау жазбаларын талдау

Аудио-визуалды көмекшілер

Модель аудио мен визуалды ақпаратты қабылдайтындықтан, әзірлеушілер ауызша нұсқауларды визуалды контекстпен бірге түсіндіре алатын көмекшілер құра алады.

Ұзақ жұмыс істейтін автономды агенттер

Ұзын контекст пен агенттік оқытудың үйлесімі модельге тапсырманы бір жауаппен емес, көптеген аралық қадамдар бойына күйді сақтай отырып орындау қажет болатын жұмыс үрдістеріне сай келеді.

MiMo-V2.5 шектеулері

MiMo-V2.5 сипаттамалары әсерлі болғанымен, бірнеше практикалық шектеулерге назар аударған жөн.

Біріншіден, 1M контекст әр қолданба максималды терезеде оңтайлы өнімділік береді дегенді білдірмейді. Ұзын контекстпен инференс әлі де айтарлықтай жад, өткізу қабілеті және кідіріс шығындарын талап етеді.

Екіншіден, модель өте үлкен MoE жүйесі. Әр токенге тек 15B параметр белсендірілсе де, толық модель шамамен 310B параметрден тұрады, бұл оны шағын тығыз модельге қарағанда өзінше орналастыруды әлдеқайда талапшыл етеді.

Үшіншіден, мультимодальды бенчмарк көрсеткіштері тапсырмаға қарай едәуір өзгеруі мүмкін. Claw-Eval нәтижелері мультимодальды ұпайдың жалпы агент ұпайынан әлдеқайда төмен екенін көрсетеді, бұл қолданбаға тән тестілеудің қажеттілігін тағы да растаaydi.

Ақырында, модель экожүйесі GPT, Claude және Gemini айналасындағы піскен экожүйелермен салыстырғанда әлі жас. Сондықтан, дамытушылар миссиялық маңызды өндірістік жүйелерде қолданбас бұрын, құралдар, провайдермен үйлесімділік, құрылымданған шығыс мінез-құлқы және құрал шақыру сенімділігін бағалауы тиіс.

CometAPI-де MiMo-V2.5 API-ын қалай пайдалану керек

MiMo-V2.5 API агрегация платформасы үшін ерекше қолайлы, өйткені ол орныққан LLM экожүйелеріне үйлесімді API үлгілерін ұстанады. Xiaomi OpenAI және Anthropic-ке үйлесімді API қолжетімділігін ұсынады.

CometAPI арқылы интеграция басқа қолдау көрсетілетін модельдерге қолданылатын негізгі жұмыс үрдісімен бірдей бола алады.

1-қадам: CometAPI API кілтін алыңыз

CometAPI тіркелгіңізді жасаңыз немесе кіріңіз және API кілтіңізді алыңыз.

import os

COMETAPI_KEY = os.environ["COMETAPI_KEY"]

2-қадам: MiMo-V2.5 моделін теңшеңіз

Модельді мынаға орнатыңыз:

mimo-v2.5

және CometAPI-дің үйлесімді API endpoint-ін пайдаланыңыз.

Нақты endpoint пен сұрау сұлбасын ендірмеден бұрын ағымдағы CometAPI модель/API құжаттамасымен тексеріңіз.

3-қадам: Мультимодальды және агенттік жұмыс үрдістерін құрыңыз

mimo-v2.5-тің қызығы — жай мәтіндік чат емес. Әзірлеушілер оның мультимодальды негіздеуін сыртқы құралдармен біріктіріп, мынадай жұмыс үрдістерін жасай алады:

Пайдаланушы енгізуі → бейне/сурет/аудионы түсіну → негіздеу → құрал шақыру → нәтижені талдау → келесі әрекет

Бұл модельді автономды зерттеу агенттері, кодтау агенттері, мультимодальды тұтынушы қолдау жүйелері және ұзын контексті кәсіпорын көмекшілері үшін ерекше тартымды етеді.

Неліктен MiMo-V2.5-ті CometAPI арқылы пайдалану керек?

MiMo-V2.5 көп-модельдік API ортада әсіресе пайдалы, өйткені әзірлеушілер әр провайдер үшін бөлек инфрақұрылым жинағын құрмай-ақ, оны GPT, Claude, Gemini, DeepSeek немесе басқа агент модельдерімен салыстырғысы келуі мүмкін.

CometAPI пайдалы болуы мүмкін, егер қолданбаңызға:

• Біріктірілген API қабаты қажет болса
• Бірнеше AI модель жанұяларына қолжетімділік керек болса
• Модельдерді жеңіл ауыстыру қажет болса
• API кілттерін орталықтандырылған басқару керек болса
• Модельдерді жылдам салыстыру керек болса
• Эксперимент пен өндіріс үшін бір интеграция қабаты қажет болса

Агент өнімділігін инференс құнымен салыстыратын командалар үшін MiMo-V2.5 ең қымбат флагман модельдермен қатар тестілеуге тұрарлық, ең үлкен меншікті модель автоматты түрде ең жақсы таңдау болады деп ойламаңыз.