Xiaomi MiMo-V2-Pro의 기술 사양
| 항목 | Xiaomi MiMo-V2-Pro |
|---|---|
| 제공사 | Xiaomi |
| 모델 ID | mimo-v2-pro |
| 모델 패밀리 | MiMo-V2 |
| 모델 유형 | 에이전트형 기초 모델 / 추론 모델 |
| 주요 입력 | Text |
| 주요 출력 | Text |
| 컨텍스트 윈도우 | 최대 1,000,000 토큰 |
| 총 파라미터 | Over 1 trillion |
| 활성 파라미터 | 42 billion |
| 아키텍처 | Hybrid-attention MoE |
| 출시 시기 | 2026년 3월 |
| 벤치마크 지표 | Artificial Analysis Intelligence Index: 전 세계 #8; PinchBench: 전 세계 #3 |
Xiaomi MiMo-V2-Pro란 무엇인가?
Xiaomi MiMo-V2-Pro는 실제 환경의 에이전트형 작업을 위한 Xiaomi의 플래그십 MiMo 모델입니다. Xiaomi는 이 모델을 복잡한 워크플로를 오케스트레이션하고, 프로덕션 엔지니어링 작업을 처리하며, 길고 다단계의 작업에서도 안정적으로 운영되도록 하는 에이전트 시스템의 기반 모델로 설명합니다.
Xiaomi MiMo-V2-Pro의 주요 기능
- 에이전트 우선 설계: 단순한 채팅형 답변이 아니라 워크플로, 도구 사용, 작업 실행에 맞춰 구축되었습니다.
- 초장문 컨텍스트: 최대 1 million 토큰을 지원하여 방대한 코드베이스, 장문의 문서, 장기 작업 추적에 실용적입니다.
- 대규모 MoE 규모: 총 1T+ 파라미터와 42B 활성 파라미터를 갖추고, 효율성을 위한 하이브리드 어텐션을 결합했습니다.
- 강력한 코딩 능력: 내부 평가에서 코딩 성능이 Claude 4.6 Sonnet을 상회한다고 Xiaomi는 밝혔습니다.
- 신뢰할 수 있는 도구 호출: 에이전트 스캐폴드에서의 도구 호출 안정성과 정확성이 향상되었습니다.
- 프레임워크 친화적: OpenClaw, OpenCode, KiloCode, Blackbox, Cline 등의 에이전트 프레임워크와의 결합이 이루어지고 있습니다.
Xiaomi MiMo-V2-Pro의 벤치마크 성능
Xiaomi의 2026년 3월 자료에 따르면 MiMo-V2-Pro는 Artificial Analysis Intelligence Index에서 전 세계 #8, PinchBench 평균 작업 완료율에서 전 세계 #3를 기록했습니다. 또한 ClawEval 점수 61.5로, 해당 벤치마크에서 Claude Opus 4.6에 근접하고 GPT-5.2를 앞선다고 보고합니다.
Xiaomi MiMo-V2-Pro vs MiMo-V2-Flash vs MiMo-V2-Omni
| 모델 | 적합한 용도 | 핵심 차이점 |
|---|---|---|
| MiMo-V2-Flash | 빠르고 효율적인 텍스트 추론 | 효율성에 맞춰 튜닝된 소형 MoE 모델; 총 309B / 활성 15B 파라미터 |
| MiMo-V2-Pro | 심층 에이전트형 추論과 장기 워크플로 | 1M 토큰 컨텍스트와 1T+ 파라미터를 갖춘 플래그십 텍스트 에이전트 모델 |
| MiMo-V2-Omni | 멀티모달 이해 + 실행 | 멀티모달 에이전트 작업을 위해 텍스트, 비전, 음성을 통합 |
Xiaomi MiMo-V2-Pro를 언제 사용할지
긴 컨텍스트 추론, 다단계 에이전트 오케스트레이션, 코드 중심 워크플로, 프로덕션 스타일의 작업 실행이 필요할 때 MiMo-V2-Pro를 사용하세요. 속도보다 깊이가 더 중요할 때는 MiMo-V2-Flash보다 적합하며, 작업이 멀티모달이 아니라 텍스트 우선일 때는 MiMo-V2-Omni보다 더 좋은 선택입니다.
제한사항
MiMo-V2-Pro는 텍스트 우선의 에이전트 모델로 포지셔닝되어 있어, 네이티브 멀티모달 작업은 MiMo-V2-Omni가 더 적합합니다. 다른 벤치마크 주도 모델과 마찬가지로, 실제 결과는 프롬프트 설계, 도구 품질, 에이전트를 스택에 어떻게 연결하는지에 따라 달라질 수 있습니다.