ModelHargaPerusahaan
500+ API Model AI, Semua Dalam Satu API. Hanya Di CometAPI
API Model
Pembangun
Mula PantasDokumentasiPapan Pemuka API
Syarikat
Tentang kamiPerusahaan
Sumber
Model AIBlogLog PerubahanSokongan
Terma PerkhidmatanDasar Privasi
© 2026 CometAPI · All rights reserved
Home/Models/Xiaomi/mimo-v2-pro
X

mimo-v2-pro

Masukan:$0.8/M
Keluaran:$2.4/M
MiMo-V2-Pro ialah model asas perdana daripada Xiaomi, menampilkan lebih daripada 1T jumlah parameter dan panjang konteks 1M, yang dioptimumkan secara mendalam untuk senario berasaskan agen. Ia sangat mudah disesuaikan dengan rangka kerja agen umum seperti OpenClaw. Ia berada pada peringkat teratas global dalam penanda aras standard PinchBench dan ClawBench, dengan prestasi yang diperhatikan menghampiri Opus 4.6. MiMo-V2-Pro direka untuk berperanan sebagai otak sistem agen, menyelaras aliran kerja yang kompleks, memacu tugasan kejuruteraan pengeluaran, dan menyampaikan hasil secara boleh dipercayai.
Baru
Penggunaan komersial
Playground
Gambaran Keseluruhan
Ciri-ciri
Harga
API

Spesifikasi teknikal Xiaomi MiMo-V2-Pro

ItemXiaomi MiMo-V2-Pro
ProviderXiaomi
Model IDmimo-v2-pro
Model familyMiMo-V2
Model typeModel asas agen / model penaakulan
Primary inputTeks
Primary outputTeks
Context windowSehingga 1,000,000 token
Total parametersLebih 1 trilion
Active parameters42 bilion
ArchitecturePerhatian hibrid MoE
Release windowMac 2026
Benchmark signalArtificial Analysis Intelligence Index: #8 di peringkat global; PinchBench: #3 di peringkat global

Apakah Xiaomi MiMo-V2-Pro?

Xiaomi MiMo-V2-Pro ialah model MiMo perdana Xiaomi untuk kerja agen di dunia sebenar. Xiaomi menerangkannya sebagai model di sebalik sistem agen yang menyelaras aliran kerja kompleks, menangani tugasan kejuruteraan pengeluaran, dan terus beroperasi dengan boleh dipercayai merentasi kerja panjang yang berbilang langkah.

Ciri utama Xiaomi MiMo-V2-Pro

  • Reka bentuk berorientasikan agen: dibina untuk aliran kerja, penggunaan alat, dan pelaksanaan tugas dan bukan hanya jawapan gaya sembang.
  • Konteks ultra-panjang: menyokong sehingga 1 juta token, menjadikannya praktikal untuk asas kod yang besar, dokumen panjang, dan jejak tugas yang berlanjutan.
  • Skala MoE yang besar: lebih daripada 1T jumlah parameter dengan 42B parameter aktif, digandingkan dengan perhatian hibrid untuk kecekapan.
  • Keupayaan pengkodan yang kukuh: Xiaomi menyatakan prestasi pengkodannya mengatasi Claude 4.6 Sonnet dalam penilaian dalaman.
  • Panggilan alat yang boleh dipercayai: Xiaomi menonjolkan penambahbaikan kestabilan dan ketepatan panggilan alat untuk rangka kerja agen.
  • Mesra rangka kerja: Xiaomi mengatakan model ini dipadankan dengan rangka kerja agen seperti OpenClaw, OpenCode, KiloCode, Blackbox, dan Cline.

Prestasi penanda aras Xiaomi MiMo-V2-Pro

Bahan Xiaomi pada Mac 2026 meletakkan MiMo-V2-Pro di #8 di seluruh dunia pada Artificial Analysis Intelligence Index dan #3 di peringkat global pada kadar penyiapan tugas purata PinchBench. Xiaomi juga melaporkan skor ClawEval sebanyak 61.5, yang digambarkannya sebagai hampir dengan Claude Opus 4.6 dan mendahului GPT-5.2 pada penanda aras tersebut.

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

ModelTerbaik untukPerbezaan utama
MiMo-V2-FlashPenaakulan teks yang pantas dan cekapModel MoE yang lebih kecil ditala untuk kecekapan; 309B jumlah / 15B parameter aktif
MiMo-V2-ProPenaakulan agen yang mendalam dan aliran kerja panjangModel agen teks perdana dengan konteks 1M token dan 1T+ parameter
MiMo-V2-OmniPemahaman + pelaksanaan multimodalMenyatukan teks, visual, dan pertuturan untuk tugas agen multimodal

Bilakah perlu menggunakan Xiaomi MiMo-V2-Pro

Gunakan MiMo-V2-Pro apabila anda memerlukan penaakulan konteks panjang, orkestrasi agen berbilang langkah, aliran kerja yang banyak kod, atau pelaksanaan tugas gaya produksi. Ia lebih sesuai berbanding MiMo-V2-Flash apabila kedalaman lebih penting daripada kelajuan, dan lebih sesuai berbanding MiMo-V2-Omni apabila beban kerja anda berasaskan teks dan bukannya multimodal.

Had

MiMo-V2-Pro diposisikan sebagai model agen berasaskan teks, jadi kerja multimodal asli lebih baik ditangani oleh MiMo-V2-Omni. Seperti mana-mana model yang dipacu penanda aras, keputusan sebenar masih bergantung pada reka bentuk prompt, kualiti alat, dan cara agen disepadukan ke dalam stak anda.

Soalan Lazim

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.

Harga untuk mimo-v2-pro

Terokai harga yang kompetitif untuk mimo-v2-pro, direka bentuk untuk memenuhi pelbagai bajet dan keperluan penggunaan. Pelan fleksibel kami memastikan anda hanya membayar untuk apa yang anda gunakan, menjadikannya mudah untuk meningkatkan skala apabila keperluan anda berkembang. Temui bagaimana mimo-v2-pro boleh meningkatkan projek anda sambil mengekalkan kos yang terurus.
Harga Comet (USD / M Tokens)Harga Rasmi (USD / M Tokens)Diskaun
Masukan:$0.8/M
Keluaran:$2.4/M
Masukan:$1/M
Keluaran:$3/M
-20%

Kod contoh dan API untuk mimo-v2-pro

Akses kod sampel yang komprehensif dan sumber API untuk mimo-v2-pro bagi memperlancar proses integrasi anda. Dokumentasi terperinci kami menyediakan panduan langkah demi langkah, membantu anda memanfaatkan potensi penuh mimo-v2-pro dalam projek anda.
POST
/v1/chat/completions
POST
/v1/messages
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"}
  }'