MiMo-V2.5 API

Tekniske spesifikasjoner for MiMo-V2.5

310B/15B-arkitekturen er spesielt viktig. MiMo-V2.5 er ikke en 15B-modell i konvensjonell forstand; 15B er antallet parametere som aktiveres per token, mens den fullstendige MoE-en inneholder 310B parametere. Modellen bruker 256 dirigerte eksperter og aktiverer åtte eksperter per token.

Hva er MiMo-V2.5?

MiMo-V2.5 er Xiaomis neste generasjons multimodale modell bygget spesifikt for omnimodal persepsjon og agentbaserte applikasjoner.

I motsetning til en konvensjonell tekstbasert LLM forstår MiMo-V2.5 naturlig bilder, videoer, lyd og tekst. Xiaomi posisjonerer den for langkontekst- og multimodale agentscenarier der modellen må oppfatte informasjon, resonnere over den og deretter bruke verktøy eller utføre handlinger.

Det finnes også et viktig hensyn for utviklere i gjeldende versjon: Xiaomi avviklet de eldre MiMo-V2-modellene den 30. juni 2026, og anbefalte migrering til V2.5-serien.

Det gjør mimo-v2.5 til den relevante modell-ID-en for nye integrasjoner i stedet for de eldre mimo-v2-pro, mimo-v2-omni eller mimo-v2-flash.

Hva er hovedfunksjonene i MiMo-V2.5?

Innfødt omnimodal forståelse

Den definerende egenskapen til MiMo-V2.5 er at multimodalitet er integrert direkte i modellen.

Den aksepterer:

• Tekst
• Bilder
• Video
• Lyd

Dette gjør det mulig for utviklere å lage applikasjoner som resonerer på tvers av flere informasjonstyper i stedet for å prosessere hver modalitet uavhengig og sende resultatene til en tekst-LLM. Xiaomi beskriver dette som innfødt full-modal persepsjon.

Et praktisk eksempel er en videoanalyse-agent som mottar en lang video sammen med et lydspor og et tekstlig spørsmål, identifiserer hendelser, forklarer hva som skjedde og produserer et strukturert svar.

Kontekstvindu på 1M tokens

MiMo-V2.5 støtter 1 million tokens med kontekst og opptil 128K utdata-tokens.

Dette gjør modellen særlig interessant for:

• Analyse av store dokumenter
• Forståelse av lange videoer
• Koding på repository-nivå
• Lange forskningsøkter
• Flertrinns agenter
• Utvidede samtaler
• Store bedriftskunnskapsbaser

1M-konteksten er ikke bare et markedsføringstall. Xiaomi identifiserer spesielt sporing i lange videoer, omfattende dokumentanalyse og utvidet tidsmessig resonnering som mål-arbeidslaster.

Agentiske verktøybruk

MiMo-V2.5 støtter funksjonskall, nettsøk, strukturert utdata og strømming.

Det gjør den vesentlig mer nyttig for agentapplikasjoner enn en modell som er begrenset til tekstgenerering.

En typisk arbeidsflyt kan se slik ut:

Oppfatte → Resonere → Søke → Kalle verktøy → Analysere resultat → Fortsette

Dette er særlig nyttig for forskningsagenter, kodeassistenter, kundestøtteagenter og multimodal automasjon.

Effektivitet med sparsom MoE

MiMo-V2.5 bruker en 310B-parameters sparsom MoE-arkitektur med kun 15B aktiverte parametere per token.

Ryggraden inneholder 48 lag, inkludert 39 lag med glidende-vindu-oppmerksomhet og ni lag med full oppmerksomhet. Den hybride utformingen er ment å gjøre svært lang kontekst mer håndterlig beregningsmessig.

Det viktige skillet for utviklere er at antall aktiverte parametere ikke skal tolkes som totale minnekrav. Egendrift av en modell med 310B parametere er fortsatt en betydelig infrastrukturutfordring.

Hybrid oppmerksomhet med glidende vindu

MiMo-V2.5 kombinerer glidende-vindu-oppmerksomhet med global oppmerksomhet.

Arkitekturen bruker et SWA-vindu på 128 tokens, med 39 SWA-lag og ni full-oppmerksomhetslag.

Dette arkitekturvalget er særlig relevant for modellens 1M-token-kontekstevne fordi å opprettholde full oppmerksomhet i hvert lag ville gjort inferens med lang kontekst betydelig dyrere.

Multi-Token Prediction

MiMo-V2.5 inkluderer tre MTP-lag med omtrent 329M parametere. MTP-designet er ment å forbedre inferenseffektiviteten via spekulativ dekoding og støtte mer effektiv trening med forsterkningslæring.

---

Hvordan presterer MiMo-V2.5 på benchmarks?

MiMo-V2.5 har publiserte benchmark-resultater som dekker koding, terminalagenter, forskningsagenter og multimodale agentoppgaver. Det nåværende Hugging Face-modellkortet rapporterer følgende resultater:

Disse tallene må tolkes nøye.

Resultatet 56.1 på SWE-Bench Pro indikerer meningsfull programvareteknisk kapasitet, mens 65.8 på Terminal-Bench 2.0 er særlig relevant for agenter som interagerer med terminaler og utviklingsmiljøer.

Samtidig er forskjellen mellom den generelle Claw-Eval-scoren (62.1) og den multimodale scoren (23.8) en nyttig advarsel: sterk generell agentytelse betyr ikke automatisk like sterk ytelse på hver multimodale agentoppgave.

For produksjonsevaluering bør utviklere derfor teste egen arbeidslast i stedet for å stole på ett enkelt topplistetal.

---

Hvordan sammenlignes MiMo-V2.5 med MiMo-V2.5-Pro?

MiMo-V2.5 og MiMo-V2.5-Pro tilhører samme V2.5-generasjon, men har ulike optimaliseringsmål.

Skillet er enkelt:

Velg MiMo-V2.5 for innfødt multimodal forståelse og effektive, generelle agenter. Velg MiMo-V2.5-Pro for de vanskeligste resonnerings-, kode- og langhorisont-agentarbeidslastene.

Xiaomis egen modellvalgsguide anbefaler mimo-v2.5 spesielt for å forstå bilde-, lyd- og videoinnhold, mens mimo-v2.5-pro anbefales for kompleks resonnering og prosessering av lange dokumenter.

Bruksområder for MiMo-V2.5

Multimodale AI-agenter

MiMo-V2.5 kan fungere som den sentrale modellen for agenter som må inspisere dokumenter, bilder, videoer og lyd før de bestemmer hvilken handling som skal tas.

Dokumentanalyse med lang kontekst

1M-token-konteksten gjør den egnet til å analysere:

• Store juridiske dokument­samlinger
• Teknisk dokumentasjon
• Forskningsarkiver
• Store kodebaser
• Bedriftskunnskapsbaser

Kodeagenter

Modellens agentbenchmarks og verktøybruksevner gjør den egnet for kodeassistenter som må inspisere repositories, resonnerer om feil, kjøre verktøy og iterere over løsninger.

Videoforståelse

I stedet for å behandle videogenerering som sitt primære formål, bruker MiMo-V2.5 video som en inndatamodalitet for forståelse.

Potensielle anvendelser inkluderer:

• Videosammendrag
• Spørsmål og svar om lange videoer
• Videosøk
• Hendelsesdeteksjon
• Analyse av undervisningsvideoer
• Analyse av sikkerhetsopptak

Audiovisuelle assistenter

Fordi modellen aksepterer både lyd og visuell informasjon, kan utviklere bygge assistenter som tolker muntlige instruksjoner sammen med visuell kontekst.

Autonome agenter som kjører lenge

Kombinasjonen av lang kontekst og agenttrening gjør MiMo-V2.5 egnet for arbeidsflyter der modellen må opprettholde tilstand over mange mellomliggende steg i stedet for å fullføre en oppgave i ett enkelt svar.

Begrensninger ved MiMo-V2.5

Spesifikasjonene til MiMo-V2.5 er imponerende, men flere praktiske begrensninger fortjener oppmerksomhet.

For det første betyr 1M kontekst ikke at alle applikasjoner vil oppnå optimal ytelse på maksimal vindusstørrelse. Inferens med lang kontekst innebærer fortsatt betydelig minne-, båndbredde- og latenshensyn.

For det andre er modellen et svært stort MoE-system. Selv om kun 15B parametere aktiveres per token, inneholder den fullstendige modellen omtrent 310B parametere, noe som gjør egendrift vesentlig mer krevende enn å kjøre en liten, tett modell.

For det tredje kan multimodal benchmark-ytelse variere betydelig etter oppgave. Claw-Eval-resultatene viser en langt lavere multimodal score enn den generelle agentscoren, noe som understreker behovet for applikasjonsspesifikk testing.

Til slutt er økosystemet rundt modellen fortsatt nyere enn de modne økosystemene rundt GPT, Claude og Gemini. Utviklere bør derfor evaluere verktøy, leverandørkompatibilitet, oppførsel for strukturert utdata og pålitelighet for verktøykall før bruk i forretningskritiske produksjonssystemer.

Hvordan bruke MiMo-V2.5 API på CometAPI

MiMo-V2.5 er særlig egnet for en API-aggregasjonsplattform fordi den følger API-mønstre som er kompatible med etablerte LLM-økosystemer. Xiaomi tilbyr selv OpenAI- og Anthropic-kompatibel API-tilgang.

Med CometAPI kan integrasjonen følge samme grunnleggende arbeidsflyt som brukes for andre støttede modeller.

Trinn 1: Skaff en CometAPI API-nøkkel

Opprett eller logg inn på CometAPI-kontoen din og hent API-nøkkelen.

import os

COMETAPI_KEY = os.environ["COMETAPI_KEY"]

Trinn 2: Konfigurer MiMo-V2.5-modellen

Sett modellen til:

mimo-v2.5

og bruk CometAPIs kompatible API-endepunkt.

Det eksakte endepunktet og forespørselsskjemaet bør sjekkes mot gjeldende CometAPI-modell-/API-dokumentasjon før produksjonssetting.

Trinn 3: Bygg multimodale og agentiske arbeidsflyter

Den mer interessante bruken av mimo-v2.5 er ikke ordinær tekstchat. Utviklere kan kombinere modellens multimodale resonnering med eksterne verktøy for å skape arbeidsflyter som:

Brukerinput → bilde-/video-/lydforståelse → resonnering → verktøykall → resultatanalyse → neste handling

Dette gjør modellen særlig attraktiv for autonome forskningsagenter, kodeagenter, multimodale kundestøttesystemer og langkontekst bedriftsassistenter.

Hvorfor bruke MiMo-V2.5 gjennom CometAPI?

MiMo-V2.5 er spesielt nyttig i et multimodell API-miljø fordi utviklere kan ønske å sammenligne den mot GPT, Claude, Gemini, DeepSeek eller andre agentmodeller uten å bygge en separat infrastrukturstack for hver leverandør.

CometAPI kan være nyttig når applikasjonen din trenger:

• Et enhetlig API-lag
• Tilgang til flere AI-modellfamilier
• Enklere modellbytte
• Sentralisert håndtering av API-nøkler
• Rask modell­sam­men­ligning
• Ett integrasjonslag for eksperimentering og produksjon

For team som vurderer agentytelse opp mot inferenskostnad, er MiMo-V2.5 verdt å teste side om side med de dyrere flaggskipsmodellene i stedet for å anta at den største proprietære modellen automatisk vil være det beste valget.