Technische specificaties van Xiaomi MiMo-V2-Pro
| Item | Xiaomi MiMo-V2-Pro |
|---|---|
| Provider | Xiaomi |
| Model ID | mimo-v2-pro |
| Model family | MiMo-V2 |
| Model type | Agentisch fundamenteel model / redeneermodel |
| Primary input | Tekst |
| Primary output | Tekst |
| Context window | Tot 1.000.000 tokens |
| Total parameters | Meer dan 1 biljoen |
| Active parameters | 42 miljard |
| Architecture | Hybride-attention MoE |
| Release window | Maart 2026 |
| Benchmark signal | Artificial Analysis Intelligence Index: #8 wereldwijd; PinchBench: #3 wereldwijd |
Wat is Xiaomi MiMo-V2-Pro?
Xiaomi MiMo-V2-Pro is Xiaomi’s vlaggenschip-MiMo-model voor agentisch werk in de praktijk. Xiaomi beschrijft het als het model achter agentsystemen die complexe workflows orkestreren, production engineering-taken afhandelen en betrouwbaar blijven werken tijdens lange, meerstapsopdrachten.
Belangrijkste kenmerken van Xiaomi MiMo-V2-Pro
- Agent-first ontwerp: gebouwd voor workflows, toolgebruik en taakuitvoering in plaats van alleen antwoorden in chatstijl.
- Ultralange context: ondersteunt tot 1 miljoen tokens, wat het praktisch maakt voor enorme codebases, lange documenten en uitgebreide taaktraces.
- Grote MoE-schaal: meer dan 1T totale parameters met 42B actieve parameters, gecombineerd met hybride attention voor efficiëntie.
- Sterke codeervaardigheid: Xiaomi zegt dat de codeerprestaties in interne evaluaties beter zijn dan die van Claude 4.6 Sonnet.
- Betrouwbare tool-calling: Xiaomi benadrukt verbeterde stabiliteit en nauwkeurigheid van tool-calls voor agentscaffolds.
- Framework-vriendelijk: Xiaomi zegt dat het model wordt gekoppeld aan agentframeworks zoals OpenClaw, OpenCode, KiloCode, Blackbox en Cline.
Benchmarkprestaties van Xiaomi MiMo-V2-Pro
In Xiaomi’s materiaal van maart 2026 staat MiMo-V2-Pro op #8 wereldwijd in de Artificial Analysis Intelligence Index en op #3 wereldwijd in de gemiddelde taakvoltooiingsgraad van PinchBench. Xiaomi meldt ook een ClawEval-score van 61,5, die volgens het bedrijf dicht bij Claude Opus 4.6 ligt en GPT-5.2 op die benchmark overtreft.
Xiaomi MiMo-V2-Pro vs MiMo-V2-Flash vs MiMo-V2-Omni
| Model | Best for | Key difference |
|---|---|---|
| MiMo-V2-Flash | Snel en efficiënt tekstredeneren | Kleiner MoE-model afgestemd op efficiëntie; 309B totaal / 15B actieve parameters |
| MiMo-V2-Pro | Diep agentisch redeneren en lange workflows | Vlaggenschip tekst-agentmodel met 1M-token context en 1T+ parameters |
| MiMo-V2-Omni | Multimodaal begrip + uitvoering | Verenigt tekst, visie en spraak voor multimodale agenttaken |
Wanneer gebruik je Xiaomi MiMo-V2-Pro?
Gebruik MiMo-V2-Pro wanneer je long-context-redeneren, meerstaps agentorkestratie, codezware workflows of productieachtige taakuitvoering nodig hebt. Het past beter dan MiMo-V2-Flash wanneer diepgang belangrijker is dan snelheid, en beter dan MiMo-V2-Omni wanneer je workload tekstgericht is in plaats van multimodaal.
Beperkingen
MiMo-V2-Pro is gepositioneerd als een tekstgericht agentmodel, dus native multimodaal werk kan beter worden afgehandeld door MiMo-V2-Omni. Zoals bij elk benchmarkgedreven model zullen de werkelijke resultaten nog steeds afhangen van het promptontwerp, de kwaliteit van de tools en hoe de agent in je stack is geïntegreerd.