Xiaomi memperluas MiMo daripada satu keluaran model kepada barisan tiga model yang disasarkan kepada keperluan produk berbeza. Flash hadir pada 16 Disember 2025 sebagai model MoE sumber terbuka untuk penaakulan, pengekodan dan tugas agenik, manakala Pro dan Omni diperkenalkan secara rasmi pada 18 Mac 2026 masing-masing sebagai model penaakulan mercu dan model multimodal penuh.
Apakah MiMo V2 dan Mengapa Ia Penting?
Siri MiMo V2 daripada Xiaomi mewakili dorongan gergasi teknologi China itu ke dalam model asas AI termaju yang dioptimumkan untuk beban kerja agenik dunia nyata. Dilancarkan secara berfasa (Flash pada akhir 2025/awal 2026, diikuti Pro dan Omni pada 18 Mac 2026), barisan ini memanfaatkan seni bina Mixture-of-Experts (MoE) untuk kecekapan: jumlah parameter yang besar dengan jauh lebih sedikit yang aktif semasa inferens.
MiMo-V2-Omni: “Mata dan telinga” – model multimodal bersatu yang menggabungkan teks, visual, video dan audio lanjutan.
MiMo-V2-Flash: “Pekerja pantas” – ringan, sumber terbuka, amat mampu milik.
MiMo-V2-Pro: “Andalan penaakulan” – “otak” bertrilion parameter untuk tugas kompleks berbilang langkah.
Semua model menekankan pemanggilan alat, penaakulan konteks panjang, dan integrasi dengan rangka kerja agen seperti OpenClaw, OpenCode, dan KiloCode. Model-model ini mencapai semua ini pada harga yang jauh lebih rendah berbanding setara daripada OpenAI, Anthropic atau Google—sering 5–10x lebih murah—sambil berada di kalangan peneraju global dan China pada penanda aras utama.
MiMo V2-Omni vs MiMo V2-Pro vs MiMo V2-Flash: Perbandingan Pantas
| Feature / Metric | MiMo-V2-Flash | MiMo-V2-Pro | MiMo-V2-Omni |
|---|---|---|---|
| Release | Dis 2025 | 18 Mac 2026 | 19 Mac 2026 |
| Parameters | 309B total / 15B active (MoE) | ~1T total / 42B active (MoE) | Multimodal (exact params undisclosed) |
| Context Window | 256K tokens | 1M tokens (tiered pricing) | 256K tokens |
| Primary Strength | Speed & cost (coding/agents) | Reasoning & complex agents | Multimodal perception (vision/audio) |
| Benchmarks (Key Examples) | SWE-Bench: 73.4% (#1 open-source); Artificial Analysis: ~41 | ClawEval: 61.5 (#3 global); PinchBench: 81.0; Global rank #7–8 | Strong in vision/audio tasks (e.g., browser shopping, hazard detection) |
| Official Pricing (per 1M tokens) | $0.09 input / $0.29 output | ≤256K: $1/$3; >256K: $2/$6 | $0.40 input / $2 output |
| Open-Source | Yes (MIT on HF) | No (API only) | No (API only) |
| Best For | High-volume, fast tasks | Production agents & long workflows | Vision/audio + text agents |
| Inference Speed | ~150 tokens/s | High (MTP optimized) | Multimodal latency ~2–5s |
Apakah MiMo V2-Omni, MiMo V2-Pro dan MiMo V2-Flash
Apakah MiMo-V2-Flash? model mementingkan kecekapan
MiMo-V2-Flash ialah ahli awal keluarga yang paling dikenali. Pada kad model di Hugging Face, Xiaomi menerangkannya sebagai model Mixture-of-Experts dengan 309B jumlah parameter dan 15B parameter aktif, menggunakan Perhatian Hibrid dan Multi-Token Prediction untuk meningkatkan kelajuan output dan mengurangkan kos inferens; ia dilatih pada 27T token dengan ketepatan campuran FP8, menyokong sehingga 256K konteks, dan dioptimumkan untuk penaakulan berkelajuan tinggi serta aliran kerja agenik.
Intipati praktikalnya ialah Flash merupakan model MiMo “harian” yang paling seimbang untuk kes penggunaan berasaskan teks. MiMo-V2-Flash kukuh untuk penaakulan konteks panjang, bantuan pengekodan dan aliran kerja agen; ia berada di tempat #1 global sumber terbuka pada SWE-bench Verified dan SWE-bench Multilingual sambil hanya menelan kira-kira 3.5% kos Claude Sonnet 4.5. Gabungan itu menjadikan Flash titik permulaan semula jadi jika anda mahu menguji keluarga ini tanpa membakar bajet.
Apakah MiMo-V2-Pro? otak agen mercu
MiMo-V2-Pro ialah model berfokus teks mercu dalam keluarga ini. Xiaomi menyatakan ia mempunyai lebih 1T jumlah parameter, 42B parameter aktif, nisbah Perhatian Hibrid diperluas 7:1, dan tetingkap konteks 1M token; keupayaan pengekodannya mengatasi Claude 4.6 Sonnet, manakala prestasi agen amnya pada ClawEval menghampiri Opus 4.6. Yang penting, Xiaomi menyebut kestabilan dan ketepatan pemanggilan alat telah dipertingkat dengan ketara—tepat isyarat yang dicari pembangun apabila beralih daripada demo kepada produksi.
Apakah MiMo-V2-Omni? model agen multimodal
MiMo-V2-Omni ialah jawapan multimodal Xiaomi terhadap masalah agen. Ia menggabungkan pengekod imej, video dan audio ke dalam rangka tulang belakang bersama tunggal, supaya model boleh melihat, mendengar dan membaca sebagai satu aliran persepsi. Xiaomi juga menyatakan ia menyokong secara asli pemanggilan alat berstruktur, pelaksanaan fungsi dan UI grounding; sebab itulah Omni diposisikan sebagai model agen dan bukannya chatbot multimodal tujuan umum.
Omni melangkaui transkripsi dalam pemahaman audio, mengendalikan audio berterusan yang melebihi 10 jam, dan ia mengatasi Gemini 3 Pro dalam tugas audio sambil melebihi Claude Opus 4.6 dalam pemahaman imej dan mencapai tahap model sumber tertutup teratas seperti Gemini 3. Omni berprestasi kukuh pada aliran kerja pelayar dan mudah alih, dan demo agennya dijalankan dengan OpenClaw yang mengendalikan kawalan pelayar, akses sistem fail, dan interaksi terminal.
Wawasan Kata Kunci Ekor Panjang yang Boleh Diperingkat: Pembangun yang mencari “MiMo V2 Pro vs Flash for agentic coding” memilih Flash untuk kelajuan/kos dan Pro untuk kebolehpercayaan dalam produksi.
Harga API MiMo V2 2026
Perbandingan Harga (per 1M token)
| Model | Harga Input | Harga Output | Nota Peringkat Konteks | Contoh Kos Gabungan (100K Input + 10K Output) |
|---|---|---|---|---|
| Flash | $0.09 – $0.10 | $0.29 – $0.30 | Kadar rata | ~$0.012 – $0.013 |
| Pro | $1.00 (≤256K) $2.00 (256K–1M) | $3.00 (≤256K) $6.00 (256K–1M) | Berperingkat mengikut panjang konteks; harga cache tersedia | ~$0.13 – $0.26 |
| Omni | $0.40 | $2.00 | Kadar rata (token multimodal dibilkan sewajarnya) | ~$0.06 |
Contoh:
- Flash menang untuk tugas mudah volum tinggi (cth., 1M token/hari berharga amat sedikit).
- Omni menawarkan nilai kukuh untuk multimodal (lebih murah daripada setara Gemini 3.1).
- Pro berharga kira-kira 1/5–1/6 daripada Claude Sonnet 4.6 sambil menyamai atau mengatasinya dalam banyak penanda aras agenik/pengekodan. Harga cache mengurangkan lagi kos konteks panjang.
Berapakah harga API siri MiMo V2 di CometAPI?
Di CometAPI, Mimo API menawarkan harga lebih rendah daripada laman rasmi, kira-kira 20% daripada harga rasmi (hampir percuma). MImo-v2 pro, mimo-V2-omni, dan mimo-v2-flash juga boleh digunakan dalam openclaw. Contohnya:
| Comet Price (USD / M Tokens) | Official Price (USD / M Tokens) | Discount |
|---|---|---|
| Input:$0.8/MOutput:$2.4/M | Input:$1/MOutput:$3/M | 20% |
Perkara penting untuk diingat ialah “paling murah” tidak semestinya “nilai terbaik.” Pro boleh menjadi pilihan paling kos-efektif apabila satu panggilan model menggantikan beberapa percubaan semula, panggilan alat, atau campur tangan manusia. Omni boleh menjadi pilihan lebih berbaloi apabila pemaknaan multimodal mengelakkan keperluan membina paip OCR, audio dan visual yang berasingan. Flash ialah peneraju nilai apabila anda memerlukan volum tinggi dan perbelanjaan yang boleh diramal.
Perbandingan Penanda Aras Prestasi
Penanda Aras Kecerdasan Umum & Penaakulan
| Benchmark | MiMo-V2-Flash | MiMo-V2-Pro | MiMo-V2-Omni | Notes / Comparison Context |
|---|---|---|---|---|
| Artificial Analysis Intelligence Index | 39–41 | 49 (Global #8, Chinese #2) | Not primary focus | Pro shows significant leap over Flash |
| AIME 2025 (Math) | 94.1% | ~94.0% | N/A | Flash highly competitive for its size |
| Hallucination Rate | ~48% | ~30% | N/A | Pro demonstrates improved reliability |
| LongBench V2 (Long Context) | 60.6 | Strong (1M context advantage) | N/A | Pro excels in ultra-long tasks |
Penanda Aras Pengekodan & Agenik
| Benchmark | MiMo-V2-Flash | MiMo-V2-Pro | MiMo-V2-Omni | Comparison Highlights |
|---|---|---|---|---|
| SWE-Bench Verified | 73.4% (Top open-source) | 78.0% | ~74.8% | Pro leads; Flash #1 among open models |
| SWE-Bench Multilingual | 71.7% | 57.1% (multilingual variant) | N/A | Flash particularly strong here |
| ClawEval (Agentic Tool Use) | 48.1 – 62.1 | 61.5 – 81.0 | 52.0 – 54.8 | Pro often matches/exceeds Claude Sonnet 4.6 in coding scenarios |
| GDPVal-AA / PinchBench | 1040 – 1426 range | 1426 | 81.2 (variant) | Pro strong in real-world agent tasks |
| OmniGAIA / Multi-Modal Agent | N/A | N/A | 54.8 | Omni competitive in multimodal agents |
Penanda Aras Multimodal (Fokus Omni)
| Benchmark | MiMo-V2-Omni Score | Notable Competitors | Highlights |
|---|---|---|---|
| MMAU-Pro (Audio) | 76.8 | Claude Opus 4.6 (73.9) | Omni leads |
| BigBench Audio / Speech Reasoning | Up to 80.1 – 94.0 | Varies | Strong long-audio capability (10+ hours) |
| MMMU-Pro (Image) | 85.3 | Varies (edges some leaders) | Excellent chart & visual understanding |
| Video-MME | 94.0 | Strong vs. Gemini 3 Pro in select areas | High video event forecasting |
| CharXiv (Charts) | 66.7 | Beats Gemini 3 Pro in some reports | Solid structured visual reasoning |
Perbandingan Prestasi: Mana Lebih Baik?
Untuk penaakulan dan pengekodan, Mimo-V2-Flash kelihatan amat kukuh pada kertas. Mimo-V2-Flash berada pada peringkat teratas untuk AIME 2025, GPQA-Diamond, SWE-bench Verified dan SWE-bench Multilingual, serta merupakan model sumber terbuka teratas secara global pada SWE-bench Verified dan setanding dengan Claude Sonnet 4.5 sambil menelan kira-kira 3.5% daripada kosnya. Itu menjadikan Flash menonjol bagi pembangun yang mementingkan throughput dan kecekapan kos.
Untuk kawalan agen tulen, Pro ialah andalan. Xiaomi menekankan kestabilan pemanggilan alat, perancangan tugas jangka panjang, dan aliran kerja kejuruteraan produksi, dengan tetingkap konteks 1M token yang amat berguna dalam pangkalan kod besar, analisis berbilang dokumen, serta rantaian pelayar atau alat yang berjalan lama.
Untuk persepsi multimodal, Omni jelas mengubah bentuk produk. Pembezanya bukan “sekadar sedikit lebih baik dalam sembang”; sebaliknya pemahaman imej, video dan audio asli yang digabungkan dengan penggunaan alat dan UI grounding. Jika produk anda perlu melihat tangkapan skrin, menghuraikan carta, memeriksa video, mendengar audio, atau memacu antara muka, Omni ialah satu-satunya model dalam trio ini yang dibina khusus untuk timbunan tersebut.
Merentasi kecerdasan, pengekodan, agenik, dan metrik multimodal, model-model ini membentuk ceruk berbeza:
- Reasoning/Intelligence: Pro mendahului (AA Index 49); Flash kompetitif untuk saiznya; Omni kukuh merentas modaliti.
- Coding/Agentic: Pro sering mengatasi Claude Sonnet 4.6 (SWE-Bench, ClawEval); Omni hampir di belakang dalam agen multimodal; Flash teratas dalam sumber terbuka.
- Speed: Flash terpantas kerana parameter aktif lebih kecil.
- Context: Pro mendominasi pada 1M token.
- Multimodal: Omni tiada tandingan dalam keluarga.
Pro dan Omni memberikan penjimatan kos 5–10x berbanding model termaju A.S. sambil berada di kelompok 10 teratas global. Flash menawarkan prestasi sumber terbuka hampir setara pada 1/10 harga banyak model tertutup.
Bagaimana Patut Anda Memilih?
Pilih MiMo V2 Pro jika…
anda memerlukan peluang terbaik untuk kerja agen jangka panjang berisiko tinggi: tugas perisian besar, orkestrasi aliran kerja mendalam, tetingkap konteks besar, dan penggunaan alat yang mantap. Pro ialah pilihan tepat apabila prestasi lebih penting daripada kos per token dan apabila tugas kebanyakannya teks atau interaksi alat berstruktur dan bukannya imej serta audio.
Pilih MiMo V2 Omni jika…
produk anda memerlukan persepsi multimodal sebagai ciri kelas pertama: tangkapan skrin, papan pemuka, foto, video, audio, keadaan pelayar, atau tindakan rentas peranti. Omni ialah titik manis untuk aplikasi “lihat, dengar, bertindak” dan lebih mudah untuk dijustifikasikan berbanding Pro jika anda tidak memerlukan tetingkap konteks 1M token andalan.
Pilih MiMo V2 Flash jika…
anda mahukan nilai terbaik. Flash ialah calon terbaik untuk kopilot pengekodan, agen kelompok, sokongan volum tinggi, automasi dalaman, dan eksperimen di mana pemberat sumber terbuka, kelajuan, dan kos rendah menjadi keutamaan. Ia juga model yang paling mudah dipertahankan dalam semakan bajet, kerana harga token yang diterbitkan jauh lebih rendah daripada dua yang lain.
Perbezaan Utama & Masa Setiap Model Menonjol
| Factor | Flash (Best For) | Pro (Best For) | Omni (Best For) |
|---|---|---|---|
| Budget | Extreme low-cost / high volume | High-value reasoning | Multimodal value |
| Task Type | Simple queries, local deploy | Complex agents, coding, planning | Vision/video/audio + agents |
| Context | Medium | Longest (1M) | Medium |
| Open-Source | Yes | No | No |
| Speed | Fastest | Balanced | Balanced (multimodal overhead) |
Rangka Kerja Keputusan
Step 1: Adakah anda memerlukan multimodal (imej/video/audio)? → Omni ($0.40/$2.00).
Step 2: Teks tulen + kuasa penaakulan/agenik maksimum? → Pro ($1–2/$3–6).
Step 3: Bajet, kelajuan, atau pengehosan sendiri kritikal? → Flash ($0.09/$0.29, sumber terbuka).
Hybrid Strategy (disyorkan oleh penyedia API): Gunakan Flash untuk 80% tugas rutin, halakan penaakulan kompleks ke Pro, dan multimodal ke Omni melalui satu kunci API (cth., melalui CometAPI). Ini mengoptimumkan kos sambil mengakses seluruh keluarga.
Keputusan Akhir: Cadangan Dipersonalisasi Anda
MiMo V2 ialah cara Xiaomi menyatakan ia mahukan timbunan AI penuh, bukan sekadar satu model hero. Pro ialah enjin penaakulan andalan, Omni ialah operator multimodal, dan Flash ialah kuda kerja sumber terbuka yang cekap. Pilihan terbaik kurang bergantung pada bangga penanda aras mentah dan lebih pada bentuk beban kerja anda: agen berasaskan teks condong kepada Flash atau Pro, sistem multimodal condong kepada Omni, dan aliran kerja produksi konteks gergasi condong kepada Pro.
Keluarga MiMo V2 membuktikan AI berprestasi tinggi tidak lagi memerlukan harga premium Barat. Mulakan dengan Flash atau Omni untuk kebanyakan pengguna, skala ke Pro apabila keperluan meningkat, dan pantau pelan hala tuju Xiaomi untuk lebih banyak terobosan.
Ready to test? Akses ketiga-tiganya melalui platform seperti CometAPI dengan satu kunci. Bereksperimen hari ini—pilihan yang tepat boleh mengubah produktiviti AI anda dalam sekelip mata.