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.

Rimelig mimo-v2-pro API | text-to-text

Tekniske spesifikasjoner for Xiaomi MiMo-V2-Pro

Element	Xiaomi MiMo-V2-Pro
Leverandør	Xiaomi
Modell-ID	mimo-v2-pro
Modellfamilie	MiMo-V2
Modelltype	Agentorientert grunnmodell / resonneringsmodell
Primær input	Tekst
Primær output	Tekst
Kontekstvindu	Opptil 1,000,000 tokens
Totale parametere	Over 1 billion
Aktive parametere	42 milliarder
Arkitektur	Hybrid-attention MoE
Lanseringsvindu	Mars 2026
Benchmark-signal	Artificial Analysis Intelligence Index: #8 globalt; PinchBench: #3 globalt

Hva er Xiaomi MiMo-V2-Pro?

Xiaomi MiMo-V2-Pro er Xiaomis flaggskip MiMo-modell for agentarbeid i den virkelige verden. Xiaomi beskriver den som modellen bak agentsystemer som orkestrerer komplekse arbeidsflyter, håndterer produksjonsnære ingeniøroppgaver og opererer pålitelig over lange, flertrinns jobber.

Hovedfunksjoner i Xiaomi MiMo-V2-Pro

Agent-først-design: bygget for arbeidsflyter, verktøybruk og oppgaveutførelse fremfor kun svar i samtalestil.
Ultralang kontekst: støtter opptil 1 million tokens, noe som gjør den praktisk for enorme kodebaser, lange dokumenter og utvidede oppgavespor.
Stor MoE-skala: mer enn 1T totale parametere med 42B aktive parametere, kombinert med hybrid attention for effektivitet.
Sterk kodingsevne: Xiaomi sier at kodeytelsen overgår Claude 4.6 Sonnet i interne evalueringer.
Pålitelige verktøykall: Xiaomi fremhever forbedret stabilitet og nøyaktighet for verktøykall i agentoppsett.
Rammeverksvennlig: Xiaomi sier at modellen kobles til agentrammeverk som OpenClaw, OpenCode, KiloCode, Blackbox og Cline.

Benchmark-ytelse for Xiaomi MiMo-V2-Pro

Xiaomis materiell fra mars 2026 plasserer MiMo-V2-Pro som nr. 8 globalt på Artificial Analysis Intelligence Index og nr. 3 globalt på PinchBench for gjennomsnittlig oppgavefullføringsrate. Xiaomi rapporterer også en ClawEval-score på 61.5, som de beskriver som nær Claude Opus 4.6 og foran GPT-5.2 på den benchmarken.

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

Modell	Best egnet for	Viktigste forskjell
MiMo-V2-Flash	Rask, effektiv tekstlig resonnering	Mindre MoE-modell tunet for effektivitet; 309B total / 15B aktive parametere
MiMo-V2-Pro	Dyp agentorientert resonnering og lange arbeidsflyter	Flaggskip tekstagent-modell med 1M-token kontekst og 1T+ parametere
MiMo-V2-Omni	Multimodal forståelse + utførelse	Forener tekst, bilde og tale for multimodale agentoppgaver

Når bør du bruke Xiaomi MiMo-V2-Pro

Bruk MiMo-V2-Pro når du trenger resonnering med lang kontekst, flertrinns agentorkestrering, kodetunge arbeidsflyter eller produksjonslignende oppgaveutførelse. Den passer bedre enn MiMo-V2-Flash når dybde betyr mer enn hastighet, og bedre enn MiMo-V2-Omni når arbeidslasten din er tekst-først i stedet for multimodal.

Begrensninger

MiMo-V2-Pro er posisjonert som en tekst-først agentmodell, så native multimodale oppgaver håndteres bedre av MiMo-V2-Omni. Som med enhver benchmark-drevet modell vil de reelle resultatene fortsatt avhenge av promptdesign, verktøykvalitet og hvordan agenten er koblet inn i stakken din.

Priser for mimo-v2-pro

Utforsk konkurransedyktige priser for mimo-v2-pro, designet for å passe ulike budsjetter og bruksbehov. Våre fleksible planer sikrer at du bare betaler for det du bruker, noe som gjør det enkelt å skalere etter hvert som kravene dine vokser. Oppdag hvordan mimo-v2-pro kan forbedre prosjektene dine samtidig som kostnadene holdes håndterbare.

Komet-pris (USD / M Tokens)	Offisiell pris (USD / M Tokens)	Rabatt
Inndata:$0.8/M Utdata:$2.4/M	Inndata:$1/M Utdata:$3/M	-20%

Eksempelkode og API for mimo-v2-pro

Få tilgang til omfattende eksempelkode og API-ressurser for mimo-v2-pro for å effektivisere integreringsprosessen din. Vår detaljerte dokumentasjon gir trinn-for-trinn-veiledning som hjelper deg med å utnytte det fulle potensialet til mimo-v2-pro i prosjektene dine.

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"}
  }'