Technische specificaties van MiMo-V2.5
| Specificatie | MiMo-V2.5 |
|---|---|
| Model-ID | mimo-v2.5 |
| Provider | Xiaomi MiMo |
| Modeltype | Natief omni-modaal foundationmodel |
| Architectuur | Sparse Mixture-of-Experts |
| Totaal aantal parameters | 310B |
| Geactiveerde parameters | 15B |
| Contextvenster | 1M tokens |
| Maximale uitvoer | 128K tokens |
| Invoermodaliteiten | Tekst, Afbeelding, Video, Audio |
| Uitvoer | Tekst |
| Visuele encoder | ViT met 729M parameters |
| Audio-encoder | Audio Transformer met 261M parameters |
| Tool-aanroepen, webzoekopdrachten, gestructureerde uitvoer, streaming, contextcaching | Ja |
| Licentie | MIT |
De 310B/15B-architectuur is bijzonder belangrijk. MiMo-V2.5 is geen 15B-model in de conventionele zin; 15B is het aantal geactiveerde parameters per token, terwijl het volledige MoE 310B parameters bevat. Het model gebruikt 256 gerouteerde experts en activeert acht experts per token.
Wat is MiMo-V2.5?
MiMo-V2.5 is Xiaomi’s next-gen multimodaal model, specifiek gebouwd rond omni-modale perceptie en agentische toepassingen.
In tegenstelling tot een conventioneel tekst-only LLM begrijpt MiMo-V2.5 van nature afbeeldingen, video’s, audio en tekst. Xiaomi positioneert het voor lang-context- en multimodale agent-scenario’s waarin het model informatie moet waarnemen, hierover redeneren, en vervolgens tools gebruiken of acties uitvoeren.
Er is ook een belangrijke overweging voor ontwikkelaars in de huidige versie: Xiaomi heeft de oudere MiMo-V2-modellen op 30 juni 2026 buiten gebruik gesteld en raadt aan te migreren naar de V2.5-serie.
Dat maakt mimo-v2.5 de relevante model-ID voor nieuwe integraties, in plaats van de oudere mimo-v2-pro, mimo-v2-omni of mimo-v2-flash.
Wat zijn de belangrijkste functies van MiMo-V2.5?
Natuurlijke omni-modale begrip
De bepalende eigenschap van MiMo-V2.5 is dat multimodaliteit direct in het model is geïntegreerd.
Het accepteert:
- Tekst
- Afbeeldingen
- Video
- Audio
Dit stelt ontwikkelaars in staat toepassingen te bouwen die over meerdere informatietypen redeneren, in plaats van elke modaliteit onafhankelijk te verwerken en de resultaten door te geven aan een tekst-LLM. Xiaomi beschrijft dit als native full-modale perceptie.
Een praktisch voorbeeld is een videoanalyse-agent die een lange video ontvangt, samen met een audiotrack en een tekstuele vraag, vervolgens gebeurtenissen identificeert, uitlegt wat er is gebeurd, en een gestructureerd antwoord produceert.
1M-token contextvenster
MiMo-V2.5 ondersteunt 1 miljoen tokens context en tot 128K outputtokens.
Dit maakt het model bijzonder interessant voor:
- Analyse van grote documenten
- Begrip van lange video’s
- Coderen op repositoryniveau
- Lange onderzoekssessies
- Meerstaps-agents
- Uitgebreide gesprekken
- Grote bedrijfskennisbanken
De 1M-context is niet slechts een marketingcijfer. Xiaomi identificeert specifiek lang-videotracking, langdurige documentanalyse en uitgebreide temporele redenering als doelwerklasten.
Agentmatig gebruik van tools
MiMo-V2.5 ondersteunt functieaanroepen, webzoekopdrachten, gestructureerde uitvoer en streaming.
Dat maakt het aanzienlijk nuttiger voor agenttoepassingen dan een model dat beperkt is tot tekstgeneratie.
Een typische workflow kan er als volgt uitzien:
Waarnemen → Redeneren → Zoeken → Tool aanroepen → Resultaat analyseren → Doorgaan
Dit is vooral nuttig voor onderzoeksagents, codeerassistenten, klantenservice-agents en multimodale automatisering.
Efficiëntie van Sparse MoE
MiMo-V2.5 gebruikt een sparse MoE-architectuur met 310B parameters en slechts 15B geactiveerde parameters per token.
De ruggengraat bevat 48 lagen, waaronder 39 sliding-window-attention-lagen en negen full-attention-lagen. Het hybride ontwerp is bedoeld om zeer lange context computationeel beheersbaarder te maken.
Het belangrijke onderscheid voor ontwikkelaars is dat het aantal geactiveerde parameters niet moet worden geïnterpreteerd als de totale geheugenvereisten. Het zelf hosten van een model met 310B parameters blijft een aanzienlijke infrastructuuropgave.
Hybride sliding-window attention
MiMo-V2.5 combineert sliding-window attention met globale aandacht.
De architectuur gebruikt een SWA-venster van 128 tokens, met 39 SWA-lagen en negen full-attention-lagen.
Deze architecturale keuze is bijzonder relevant voor de 1M-token contextcapaciteit van het model, omdat het handhaven van volledige aandacht in elke laag inferentie met lange context aanzienlijk duurder zou maken.
Voorspelling met meerdere tokens
MiMo-V2.5 bevat drie MTP-lagen met ongeveer 329M parameters. Het MTP-ontwerp is bedoeld om de inferentie-efficiëntie te verbeteren via speculatieve decodering en efficiëntere reinforcement-learningtraining te ondersteunen.
Hoe presteert MiMo-V2.5 op benchmarks?
MiMo-V2.5 heeft benchmarkresultaten gepubliceerd voor codering, terminal-agents, onderzoeksagents en multimodale agenttaken. De huidige modelkaart op Hugging Face rapporteert de volgende resultaten:
| Benchmark | MiMo-V2.5 | Evaluatiefocus |
|---|---|---|
| SWE-Bench Pro | 56.1 | Software-engineering |
| Terminal-Bench 2.0 | 65.8 | Terminal-/agenttaken |
| Claw-Eval General | 62.1 Pass³% | Algemene agentcapaciteit |
| Claw-Eval Multimodal | 23.8 Pass³% | Multimodale agentcapaciteit |
| Claw-Eval Multi-Turn | 63.2 Pass³% | Meerbeurtagents |
| ResearchClawBench | 16.91 | Onderzoeksagenttaken |
Deze cijfers moeten zorgvuldig worden geïnterpreteerd.
Het 56.1 SWE-Bench Pro-resultaat wijst op betekenisvolle software-engineeringcapaciteit, terwijl het 65.8 Terminal-Bench 2.0-resultaat vooral relevant is voor agents die met terminals en ontwikkelomgevingen interacteren.
Tegelijkertijd is het verschil tussen de algemene Claw-Eval-score (62.1) en de multimodale score (23.8) een nuttige waarschuwing: sterke algemene agentprestaties betekenen niet automatisch even sterke prestaties op elke multimodale agenttaak.
Voor productie-evaluatie moeten ontwikkelaars daarom hun eigen werklast testen in plaats van te vertrouwen op één leaderboardcijfer.
Hoe verhoudt MiMo-V2.5 zich tot MiMo-V2.5-Pro?
MiMo-V2.5 en MiMo-V2.5-Pro behoren tot dezelfde V2.5-generatie, maar hebben verschillende optimalisatiedoelen.
| Specificatie | MiMo-V2.5 | MiMo-V2.5-Pro |
|---|---|---|
| Totaal aantal parameters | 310B | 1.02T |
| Geactiveerde parameters | 15B | 42B |
| Context | 1M | 1M |
| Multimodale invoer | Tekst/Afbeelding/Video/Audio | Agentgericht |
| Hoofdpositionering | Omni-modale agents | Complexe agents & codering |
| Gerouteerde experts | 256 | 384 |
| Experts per token | 8 | 8 |
| LLM-lagen | 48 | 70 |
| MTP-lagen | 3 | 3 |
Het onderscheid is eenvoudig:
Kies MiMo-V2.5 voor native multimodaal begrip en efficiënte, algemene agents. Kies MiMo-V2.5-Pro voor de zwaarste redeneer-, codeer- en langetermijnagent-werklasten.
Xiaomi’s eigen modelkeuzegids raadt mimo-v2.5 specifiek aan voor begrip van beeld-, audio- en videocontent, en mimo-v2.5-pro voor complexe redenering en langdocumentverwerking.
Gebruiksscenario’s voor MiMo-V2.5
Multimodale AI-agents
MiMo-V2.5 kan dienen als het centrale model voor agents die documenten, afbeeldingen, video’s en audio moeten inspecteren voordat ze beslissen welke actie ze ondernemen.
Documentanalyse met lange context
Het 1M-token contextvenster maakt het geschikt voor het analyseren van:
- Grote juridische documentverzamelingen
- Technische documentatie
- Onderzoeksarchieven
- Grote codebases
- Bedrijfskennisbanken
Codeeragents
De agentbenchmarks en toolgebruiksfuncties van het model maken het geschikt voor codeerassistenten die repositories moeten inspecteren, over bugs redeneren, tools uitvoeren en itereren over oplossingen.
Videobegrip
In plaats van videogeneratie als primaire doel te beschouwen, gebruikt MiMo-V2.5 video als invoermodaliteit voor begrip.
Mogelijke toepassingen omvatten:
- Videosamenvatting
- Vraag-en-antwoord over lange video’s
- Videozoekopdrachten
- Gebeurtenisdetectie
- Analyse van educatieve video’s
- Analyse van beveiligingsbeelden
Audiovisuele assistenten
Omdat het model zowel audio- als visuele informatie accepteert, kunnen ontwikkelaars assistenten bouwen die gesproken instructies samen met visuele context interpreteren.
Langlopende autonome agents
De combinatie van lange context en agentische training maakt MiMo-V2.5 geschikt voor workflows waarin het model over veel tussenstappen heen status moet behouden in plaats van een taak in één antwoord te voltooien.
Beperkingen van MiMo-V2.5
De specificaties van MiMo-V2.5 zijn indrukwekkend, maar verschillende praktische beperkingen verdienen aandacht.
Ten eerste betekent 1M context niet dat elke toepassing optimale prestaties zal bereiken op het maximale venster. Inferentie met lange context brengt nog steeds aanzienlijke geheugen-, bandbreedte- en latentiekwesties met zich mee.
Ten tweede is het model een zeer groot MoE-systeem. Hoewel slechts 15B parameters per token worden geactiveerd, bevat het volledige model ongeveer 310B parameters, wat zelfhosting aanzienlijk veeleisender maakt dan het draaien van een klein dense model.
Ten derde kan de multimodale benchmarkprestatie aanzienlijk variëren per taak. De Claw-Eval-resultaten laten een veel lagere multimodale score zien dan de algemene agentscore, wat de noodzaak van toepassingsspecifiek testen onderstreept.
Tot slot is het modelecosysteem nog nieuwer dan de volwassen ecosystemen rond GPT, Claude en Gemini. Ontwikkelaars moeten daarom tooling, providercompatibiliteit, gedrag van gestructureerde uitvoer en betrouwbaarheid van toolaanroepen evalueren voordat ze het in missiekritische productie inzetten.
MiMo-V2.5-API gebruiken op CometAPI
MiMo-V2.5 is bijzonder geschikt voor een API-aggregatieplatform omdat het API-patronen volgt die compatibel zijn met gevestigde LLM-ecosystemen. Xiaomi biedt zelf OpenAI- en Anthropic-compatibele API-toegang.
Met CometAPI kan de integratie dezelfde basisworkflow volgen als bij andere ondersteunde modellen.
Stap 1: Verkrijg een CometAPI API-sleutel
Maak een CometAPI-account aan of log in en verkrijg je API-sleutel.
import os
COMETAPI_KEY = os.environ["COMETAPI_KEY"]
Stap 2: Configureer het MiMo-V2.5-model
Stel het model in op:
mimo-v2.5
en gebruik het compatibele API-endpoint van CometAPI.
Controleer het exacte endpoint en het verzoekschema aan de hand van de actuele CometAPI-model-/API-documentatie voordat je uitrolt.
Stap 3: Bouw multimodale en agent-workflows
Het interessantere gebruik van mimo-v2.5 is niet gewoon tekstchat. Ontwikkelaars kunnen de multimodale redenering combineren met externe tools om workflows te creëren zoals:
Gebruikersinvoer → beeld-/video-/audio-begrip → redeneren → toolaanroep → resultaatsanalyse → volgende actie
Dit maakt het model bijzonder aantrekkelijk voor autonome onderzoeksagents, codeeragents, multimodale klantenservice-systemen en lang-context enterprise-assistenten.
Waarom MiMo-V2.5 via CometAPI gebruiken?
MiMo-V2.5 is vooral nuttig in een multi-model API-omgeving omdat ontwikkelaars het willen vergelijken met GPT, Claude, Gemini, DeepSeek of andere agentmodellen zonder voor elke provider een aparte infrastructuurstack te bouwen.
CometAPI kan nuttig zijn wanneer je applicatie behoefte heeft aan:
- Een uniforme API-laag
- Toegang tot meerdere AI-modelfamilies
- Eenvoudiger modelswitching
- Gecentraliseerd beheer van API-sleutels
- Snelle modelvergelijking
- Eén integratielaag voor experimenten en productie
Voor teams die agentprestaties afzetten tegen inferentiekosten, is MiMo-V2.5 het testen waard naast de duurdere vlaggenschipmodellen, in plaats van aan te nemen dat het grootste propriëtaire model automatisch de beste keuze is.