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.

Przystępne cenowo API mimo-v2-pro | text-to-text

Specyfikacje techniczne Xiaomi MiMo-V2-Pro

Pozycja	Xiaomi MiMo-V2-Pro
Dostawca	Xiaomi
ID modelu	mimo-v2-pro
Rodzina modeli	MiMo-V2
Typ modelu	Agentowy model bazowy / model rozumowania
Główne wejście	Tekst
Główne wyjście	Tekst
Okno kontekstowe	Do 1 000 000 tokenów
Łączna liczba parametrów	Ponad 1 bilion
Aktywne parametry	42 miliardy
Architektura	Hybrydowe attention MoE
Okres premiery	Marzec 2026
Sygnał benchmarkowy	Artificial Analysis Intelligence Index: nr 8 na świecie; PinchBench: nr 3 na świecie

Czym jest Xiaomi MiMo-V2-Pro?

Xiaomi MiMo-V2-Pro to flagowy model MiMo firmy Xiaomi przeznaczony do rzeczywistej pracy agentowej. Xiaomi opisuje go jako model stojący za systemami agentowymi, które orkiestrują złożone przepływy pracy, obsługują zadania inżynierii produkcyjnej i działają niezawodnie w długich, wieloetapowych zadaniach.

Główne cechy Xiaomi MiMo-V2-Pro

Projektowanie z myślą o agentach: zbudowany z myślą o przepływach pracy, użyciu narzędzi i wykonywaniu zadań, a nie wyłącznie o odpowiedziach w stylu czatu.
Ultradługi kontekst: obsługuje do 1 miliona tokenów, co czyni go praktycznym w przypadku ogromnych baz kodu, długich dokumentów i rozbudowanych śladów zadań.
Duża skala MoE: ponad 1T łącznych parametrów i 42B aktywnych parametrów, w połączeniu z hybrydowym attention dla większej wydajności.
Silne zdolności kodowania: Xiaomi twierdzi, że jego wydajność w kodowaniu przewyższa Claude 4.6 Sonnet w wewnętrznych ocenach.
Niezawodne wywoływanie narzędzi: Xiaomi podkreśla poprawioną stabilność i dokładność wywołań narzędzi dla szkieletów agentowych.
Przyjazny dla frameworków: Xiaomi twierdzi, że model jest łączony z frameworkami agentowymi, takimi jak OpenClaw, OpenCode, KiloCode, Blackbox i Cline.

Wyniki benchmarków Xiaomi MiMo-V2-Pro

Materiały Xiaomi z marca 2026 plasują MiMo-V2-Pro na 8. miejscu na świecie w Artificial Analysis Intelligence Index oraz na 3. miejscu na świecie w PinchBench pod względem średniego wskaźnika ukończenia zadań. Xiaomi podaje również wynik ClawEval 61.5, który opisuje jako zbliżony do Claude Opus 4.6 i wyprzedzający GPT-5.2 w tym benchmarku.

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

Model	Najlepszy do	Kluczowa różnica
MiMo-V2-Flash	Szybkie, wydajne rozumowanie tekstowe	Mniejszy model MoE dostrojony pod wydajność; 309B łącznie / 15B aktywnych parametrów
MiMo-V2-Pro	Głębokie rozumowanie agentowe i długie przepływy pracy	Flagowy tekstowy model agentowy z kontekstem 1M tokenów i ponad 1T parametrów
MiMo-V2-Omni	Rozumienie multimodalne + wykonywanie	Łączy tekst, obraz i mowę dla multimodalnych zadań agentowych

Kiedy używać Xiaomi MiMo-V2-Pro

Używaj MiMo-V2-Pro, gdy potrzebujesz rozumowania w długim kontekście, wieloetapowej orkiestracji agentów, przepływów pracy opartych głównie na kodzie lub wykonywania zadań w stylu produkcyjnym. Jest lepszym wyborem niż MiMo-V2-Flash, gdy głębia ma większe znaczenie niż szybkość, oraz lepszym wyborem niż MiMo-V2-Omni, gdy Twoje obciążenie robocze jest przede wszystkim tekstowe, a nie multimodalne.

Ograniczenia

MiMo-V2-Pro jest pozycjonowany jako model agentowy zorientowany przede wszystkim na tekst, więc natywna praca multimodalna jest lepiej obsługiwana przez MiMo-V2-Omni. Jak w przypadku każdego modelu opartego na benchmarkach, rzeczywiste wyniki nadal będą zależeć od konstrukcji promptów, jakości narzędzi oraz sposobu, w jaki agent jest zintegrowany z Twoim stosem technologicznym.

Cennik dla mimo-v2-pro

Poznaj konkurencyjne ceny dla mimo-v2-pro, zaprojektowane tak, aby pasowały do różnych budżetów i potrzeb użytkowania. Nasze elastyczne plany zapewniają, że płacisz tylko za to, czego używasz, co ułatwia skalowanie w miarę wzrostu Twoich wymagań. Odkryj, jak mimo-v2-pro może ulepszyć Twoje projekty przy jednoczesnym utrzymaniu kosztów na rozsądnym poziomie.

Cena Comet (USD / M Tokens)	Oficjalna cena (USD / M Tokens)	Zniżka
Wejście:$0.8/M Wyjście:$2.4/M	Wejście:$1/M Wyjście:$3/M	-20%

Przykładowy kod i API dla mimo-v2-pro

Uzyskaj dostęp do kompleksowego przykładowego kodu i zasobów API dla mimo-v2-pro, aby usprawnić proces integracji. Nasza szczegółowa dokumentacja zapewnia wskazówki krok po kroku, pomagając wykorzystać pełny potencjał mimo-v2-pro w Twoich projektach.

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"}
  }'