MiMo-V2.5 API

Specyfikacja techniczna MiMo‑V2.5

Architektura 310B/15B jest szczególnie istotna. MiMo‑V2.5 nie jest modelem 15B w konwencjonalnym sensie; 15B to liczba parametrów aktywowanych na token, podczas gdy pełny MoE zawiera 310B parametrów. Model wykorzystuje 256 kierowanych ekspertów i aktywuje ośmiu ekspertów na token.

Czym jest MiMo‑V2.5?

MiMo‑V2.5 to następnej generacji model multimodalny Xiaomi, zbudowany specjalnie wokół omnimodalnej percepcji i aplikacji agentowych.

W przeciwieństwie do konwencjonalnego LLM opartego wyłącznie na tekście, MiMo‑V2.5 natywnie rozumie obrazy, wideo, audio i tekst. Xiaomi pozycjonuje go do scenariuszy długiego kontekstu i agentów multimodalnych, gdzie model musi postrzegać informacje, rozumować na ich temat, a następnie używać narzędzi lub wykonywać działania.

Istotna uwaga dla deweloperów w bieżącej wersji: Xiaomi wycofało starsze modele MiMo‑V2 dnia 30 czerwca 2026 r., zalecając migrację do serii V2.5.

Oznacza to, że mimo-v2.5 to właściwy identyfikator modelu dla nowych integracji zamiast starszych mimo-v2-pro, mimo-v2-omni czy mimo-v2-flash.

Jakie są najważniejsze cechy MiMo‑V2.5?

Natywne omnimodalne rozumienie

Cechą definiującą MiMo‑V2.5 jest to, że multimodalność jest zintegrowana bezpośrednio w modelu.

Obsługuje:

• Text
• Images
• Video
• Audio

Pozwala to programistom tworzyć aplikacje, które rozumują w poprzek wielu typów informacji, zamiast niezależnie przetwarzać każdą modalność i przekazywać wyniki do tekstowego LLM. Xiaomi określa to jako natywną pełnomodalną percepcję.

Praktyczny przykład to agent analizujący wideo, który otrzymuje długi materiał wideo wraz ze ścieżką dźwiękową i pytaniem tekstowym, następnie identyfikuje zdarzenia, wyjaśnia, co się wydarzyło, i generuje ustrukturyzowaną odpowiedź.

Okno kontekstu 1M tokenów

MiMo‑V2.5 obsługuje 1 milion tokenów kontekstu i do 128K tokenów wyjścia.

To czyni model szczególnie interesującym dla:

• Analizy dużych dokumentów
• Rozumienia długich materiałów wideo
• Kodowania na poziomie repozytorium
• Długich sesji badawczych
• Agentów wieloetapowych
• Rozszerzonych rozmów
• Dużych korporacyjnych baz wiedzy

1M kontekstu to nie tylko liczba marketingowa. Xiaomi wskazuje wprost śledzenie długich wideo, analizę obszernych dokumentów i rozumowanie w długich horyzontach czasowych jako docelowe obciążenia.

Agentowe wykorzystanie narzędzi

MiMo‑V2.5 obsługuje wywoływanie funkcji, wyszukiwanie w sieci, ustrukturyzowane wyjście i strumieniowanie.

To czyni go znacznie bardziej użytecznym dla aplikacji agentowych niż model ograniczony do generowania tekstu.

Typowy przepływ może wyglądać tak:

Postrzeganie → Rozumowanie → Wyszukiwanie → Wywołanie narzędzia → Analiza wyniku → Kontynuacja

Jest to szczególnie przydatne dla agentów badawczych, asystentów programistycznych, agentów wsparcia klienta i automatyzacji multimodalnej.

Wydajność rzadkiego MoE

MiMo‑V2.5 wykorzystuje architekturę rzadkiego MoE z 310B parametrami i tylko 15B aktywowanymi parametrami na token.

Jego rdzeń zawiera 48 warstw, w tym 39 warstw uwagi z przesuwanym oknem i dziewięć warstw pełnej uwagi. Hybrydowy projekt ma na celu uczynienie bardzo długiego kontekstu bardziej obliczeniowo przystępnym.

Ważne rozróżnienie dla deweloperów polega na tym, że liczby aktywowanych parametrów nie należy interpretować jako całkowitych wymagań pamięciowych. Samodzielne hostowanie modelu z 310B parametrami pozostaje przedsięwzięciem infrastrukturalnym na dużą skalę.

Hybrydowy mechanizm uwagi z przesuwanym oknem

MiMo‑V2.5 łączy uwagę z przesuwanym oknem z globalną uwagą.

Jego architektura wykorzystuje 128‑tokenowe okno SWA, z 39 warstwami SWA i dziewięcioma warstwami pełnej uwagi.

Ten wybór architektoniczny jest szczególnie istotny dla możliwości 1M‑tokenowego kontekstu, ponieważ utrzymywanie pełnej uwagi we wszystkich warstwach znacząco zwiększyłoby koszt wnioskowania dla długiego kontekstu.

Predykcja wielotokenowa

MiMo‑V2.5 zawiera trzy warstwy MTP o łącznej liczbie około 329M parametrów. Projekt MTP ma na celu poprawę efektywności wnioskowania poprzez dekodowanie spekulatywne i wsparcie bardziej wydajnego treningu ze wzmocnieniem.

---

Jak MiMo‑V2.5 wypada w benchmarkach?

MiMo‑V2.5 opublikował wyniki benchmarków obejmujące kodowanie, agentów terminalowych, agentów badawczych i zadania agentów multimodalnych. Aktualna karta modelu na Hugging Face raportuje następujące wyniki:

Te liczby należy interpretować ostrożnie.

Wynik 56.1 na SWE‑Bench Pro wskazuje na istotne kompetencje w inżynierii oprogramowania, podczas gdy wynik 65.8 na Terminal‑Bench 2.0 jest szczególnie istotny dla agentów wchodzących w interakcje z terminalami i środowiskami deweloperskimi.

Jednocześnie różnica między ogólnym wynikiem Claw‑Eval (62.1) a wynikiem multimodalnym (23.8) stanowi użyteczne ostrzeżenie: silna ogólna wydajność agenta nie oznacza automatycznie równie mocnej wydajności we wszystkich zadaniach agenta multimodalnego.

Do oceny produkcyjnej deweloperzy powinni zatem testować własne obciążenia, zamiast polegać na jednym numerze z tablicy liderów.

---

Jak MiMo‑V2.5 wypada w porównaniu z MiMo‑V2.5‑Pro?

MiMo‑V2.5 i MiMo‑V2.5‑Pro należą do tej samej generacji V2.5, ale mają różne cele optymalizacji.

Różnica jest prosta:

Wybierz MiMo‑V2.5 dla natywnego rozumienia multimodalnego i wydajnych agentów ogólnego przeznaczenia. Wybierz MiMo‑V2.5‑Pro dla najtrudniejszego rozumowania, kodowania i zadań agentowych o długim horyzoncie.

Własny przewodnik Xiaomi dotyczący wyboru modelu rekomenduje mimo-v2.5 specjalnie do rozumienia treści obrazowych, audio i wideo, natomiast mimo-v2.5-pro do złożonego rozumowania i przetwarzania długich dokumentów.

Przykłady użycia MiMo‑V2.5

Multimodalni agenci AI

MiMo‑V2.5 może służyć jako centralny model dla agentów, którzy muszą przejrzeć dokumenty, obrazy, wideo i audio, zanim zdecydują o dalszym działaniu.

Analiza dokumentów z długim kontekstem

Kontekst 1M tokenów sprawia, że model nadaje się do analizy:

• Dużych zbiorów dokumentów prawnych
• Dokumentacji technicznej
• Archiwów badawczych
• Dużych baz kodu
• Korporacyjnych baz wiedzy

Agenci do kodowania

Benchmarki agentowe modelu i możliwości użycia narzędzi sprawiają, że nadaje się on do asystentów programistycznych, którzy muszą przeglądać repozytoria, rozumować o błędach, wykonywać narzędzia i iterować rozwiązania.

Rozumienie wideo

Zamiast traktować generowanie wideo jako główny cel, MiMo‑V2.5 wykorzystuje wideo jako modalność wejściową do rozumienia.

Potencjalne zastosowania obejmują:

• Streszczanie wideo
• Odpowiadanie na pytania dotyczące długich wideo
• Wyszukiwanie wideo
• Wykrywanie zdarzeń
• Analizę edukacyjnych materiałów wideo
• Analizę nagrań z monitoringu

Asystenci audiowizualni

Ponieważ model przyjmuje zarówno informacje dźwiękowe, jak i wizualne, deweloperzy mogą budować asystentów zdolnych do interpretowania mówionych instrukcji wraz z kontekstem wizualnym.

Długodziałające autonomiczne agenty

Połączenie długiego kontekstu i treningu agentowego sprawia, że MiMo‑V2.5 nadaje się do przepływów pracy, w których model musi utrzymywać stan przez wiele kroków pośrednich, zamiast kończyć zadanie w jednej odpowiedzi.

Ograniczenia MiMo‑V2.5

Specyfikacja MiMo‑V2.5 jest imponująca, ale warto zwrócić uwagę na kilka praktycznych ograniczeń.

Po pierwsze, 1M kontekstu nie oznacza, że każda aplikacja osiągnie optymalną wydajność przy maksymalnym oknie. Wnioskowanie z długim kontekstem wciąż wiąże się ze znacznymi wymaganiami dotyczącymi pamięci, przepustowości i opóźnień.

Po drugie, model jest bardzo dużym systemem MoE. Chociaż na token aktywowanych jest tylko 15B parametrów, kompletny model zawiera około 310B parametrów, co sprawia, że samodzielne hostowanie jest znacznie bardziej wymagające niż uruchamianie małego gęstego modelu.

Po trzecie, wydajność w benchmarkach multimodalnych może znacząco różnić się w zależności od zadania. Wyniki Claw‑Eval pokazują znacznie niższy wynik multimodalny niż ogólny, co wzmacnia potrzebę testów specyficznych dla aplikacji.

Wreszcie, ekosystem modelu jest nadal młodszy niż dojrzałe ekosystemy otaczające GPT, Claude i Gemini. Dlatego deweloperzy powinni ocenić narzędzia, kompatybilność dostawców, zachowanie ustrukturyzowanego wyjścia i niezawodność wywoływania narzędzi przed użyciem w systemach o krytycznym znaczeniu.

Jak korzystać z API MiMo‑V2.5 w CometAPI

MiMo‑V2.5 szczególnie dobrze nadaje się do platform agregujących API, ponieważ podąża za wzorcami API zgodnymi z ugruntowanymi ekosystemami LLM. Xiaomi samo zapewnia dostęp do API kompatybilny z OpenAI i Anthropic.

Z CometAPI integracja może przebiegać według tego samego podstawowego schematu używanego dla innych obsługiwanych modeli.

Krok 1: Uzyskaj klucz API CometAPI

Utwórz konto lub zaloguj się do CometAPI i uzyskaj swój klucz API.

import os

COMETAPI_KEY = os.environ["COMETAPI_KEY"]

Krok 2: Skonfiguruj model MiMo‑V2.5

Ustaw model na:

mimo-v2.5

i użyj kompatybilnego punktu końcowego API CometAPI.

Dokładny punkt końcowy i schemat żądania należy sprawdzić w aktualnej dokumentacji modelu/API CometAPI przed wdrożeniem.

Krok 3: Zbuduj multimodalne i agentowe przepływy pracy

Bardziej interesujące wykorzystanie mimo-v2.5 to nie zwykły czat tekstowy. Deweloperzy mogą połączyć jego multimodalne rozumowanie z narzędziami zewnętrznymi, aby tworzyć przepływy takie jak:

Wejście użytkownika → rozumienie obrazu/wideo/audio → rozumowanie → wywołanie narzędzia → analiza wyniku → kolejny krok

To czyni model szczególnie atrakcyjnym dla autonomicznych agentów badawczych, agentów do kodowania, multimodalnych systemów wsparcia klienta i asystentów korporacyjnych z długim kontekstem.

Dlaczego używać MiMo‑V2.5 poprzez CometAPI?

MiMo‑V2.5 jest szczególnie użyteczny w środowisku wielomodelowego API, ponieważ deweloperzy mogą chcieć porównać go z GPT, Claude, Gemini, DeepSeek lub innymi modelami agentowymi bez budowania oddzielnego stosu infrastruktury dla każdego dostawcy.

CometAPI może być przydatne, gdy Twoja aplikacja potrzebuje:

• Ujednoliconej warstwy API
• Dostępu do wielu rodzin modeli AI
• Łatwiejszej zmiany modelu
• Scentralizowanego zarządzania kluczami API
• Szybkiego porównywania modeli
• Jednej warstwy integracyjnej do eksperymentów i produkcji

Dla zespołów oceniających wydajność agentów względem kosztu wnioskowania, MiMo‑V2.5 warto testować obok droższych flagowych modeli, zamiast zakładać, że największy model własnościowy automatycznie będzie najlepszym wyborem.