MiMo-V2.5 API

Технические характеристики MiMo-V2.5

Архитектура 310B/15B особенно важна. MiMo-V2.5 не является моделью 15B в обычном понимании; 15B — это число параметров, активируемых для каждого токена, тогда как полный MoE содержит 310B параметров. Модель использует 256 маршрутизируемых экспертов и активирует восемь экспертов на токен.

Что такое MiMo-V2.5?

MiMo-V2.5 — это мультимодальная модель следующего поколения от Xiaomi, специально созданная вокруг омни-модального восприятия и агентных приложений.

В отличие от обычной LLM, работающей только с текстом, MiMo-V2.5 нативно понимает изображения, видео, аудио и текст. Xiaomi позиционирует её для сценариев с длинным контекстом и мультимодальными агентами, где модели нужно воспринимать информацию, рассуждать о ней, а затем использовать инструменты или выполнять действия.

Есть и важный момент для разработчиков: 30 июня 2026 года Xiaomi объявила устаревшими более ранние модели MiMo-V2 и рекомендовала перейти на серию V2.5.

Это делает mimo-v2.5 актуальным идентификатором модели для новых интеграций вместо прежних mimo-v2-pro, mimo-v2-omni или mimo-v2-flash.

Каковы основные возможности MiMo-V2.5?

Нативное омни-модальное понимание

Ключевая особенность MiMo-V2.5 — интеграция мультимодальности непосредственно в модель.

Она принимает:

• Текст
• Изображения
• Видео
• Аудио

Это позволяет разработчикам создавать приложения, которые рассуждают на основе нескольких типов информации, а не обрабатывают каждую модальность отдельно и передают результаты в текстовую LLM. Xiaomi описывает это как нативное полно-модальное восприятие.

Практический пример — агент для анализа видео, который получает длинное видео вместе с аудиодорожкой и текстовым вопросом, затем выявляет события, объясняет, что произошло, и формирует структурированный ответ.

Контекстное окно на 1M токенов

MiMo-V2.5 поддерживает контекст до 1 миллиона токенов и до 128K выходных токенов.

Это делает модель особенно интересной для:

• Анализа больших документов
• Понимания длинных видео
• Программирования на уровне репозитория
• Длительных исследовательских сессий
• Многошаговых агентов
• Длительных диалогов
• Крупных корпоративных баз знаний

Контекст 1M — это не просто маркетинговая цифра. Xiaomi прямо указывает отслеживание длинных видео, анализ объёмных документов и длительное временное рассуждение как целевые нагрузки.

Агентное использование инструментов

MiMo-V2.5 поддерживает вызов функций, веб-поиск, структурированный вывод и потоковую генерацию.

Это значительно повышает полезность для агентных приложений по сравнению с моделью, ограниченной генерацией текста.

Типичный рабочий процесс может выглядеть так:

Воспринимать → Рассуждать → Искать → Вызывать инструмент → Анализировать результат → Продолжать

Это особенно полезно для исследовательских агентов, ассистентов по программированию, агентов поддержки клиентов и мультимодальной автоматизации.

Эффективность разреженного MoE

MiMo-V2.5 использует разреженную архитектуру MoE на 310B параметров с активируемыми на токен лишь 15B параметров.

Её базовая часть содержит 48 слоёв, включая 39 слоёв внимания со скользящим окном и девять слоёв полного внимания. Гибридный дизайн призван сделать обработку очень длинного контекста вычислительно управляемой.

Важный момент для разработчиков: количество активируемых параметров не следует интерпретировать как общие требования к памяти. Самостоятельный хостинг модели на 310B параметров остаётся серьёзной инфраструктурной задачей.

Гибридное внимание со скользящим окном

MiMo-V2.5 сочетает внимание со скользящим окном и глобальное внимание.

Её архитектура использует окно SWA на 128 токенов, с 39 слоями SWA и девятью слоями полного внимания.

Этот архитектурный выбор особенно важен для возможности контекста на 1M токенов, поскольку поддержание полного внимания на каждом слое сделало бы инференс с длинным контекстом значительно более дорогим.

Предсказание нескольких токенов

MiMo-V2.5 включает три слоя MTP с примерно 329M параметров. Дизайн MTP нацелен на повышение эффективности инференса через спекулятивное декодирование и поддержку более эффективного обучения с подкреплением.

---

Как MiMo-V2.5 показывает себя в бенчмарках?

MiMo-V2.5 опубликовала результаты бенчмарков, охватывающих кодирование, терминальные агенты, исследовательские агенты и мультимодальные агентные задачи. Текущий model card на Hugging Face сообщает следующие результаты:

Эти цифры следует интерпретировать осторожно.

Результат 56.1 на SWE-Bench Pro указывает на заметные способности в программной инженерии, а результат 65.8 на Terminal-Bench 2.0 особенно релевантен для агентов, взаимодействующих с терминалами и средами разработки.

В то же время разница между общим результатом Claw-Eval (62.1) и мультимодальным результатом (23.8) служит полезным предупреждением: сильная общая агентная производительность не означает автоматически столь же сильные результаты по каждой мультимодальной агентной задаче.

Для продакшн-оценки разработчикам следует тестировать собственные рабочие нагрузки, а не полагаться на один показатель в таблице лидеров.

---

Как MiMo-V2.5 сравнивается с MiMo-V2.5-Pro?

MiMo-V2.5 и MiMo-V2.5-Pro относятся к одному поколению V2.5, но имеют разные цели оптимизации.

Различие простое:

Выбирайте MiMo-V2.5 для нативного мультимодального понимания и эффективных универсальных агентов. Выбирайте MiMo-V2.5-Pro для самых сложных задач рассуждения, программирования и долгосрочных агентных рабочих процессов.

Собственный гид Xiaomi по выбору моделей рекомендует mimo-v2.5 специально для понимания изображений, аудио и видео, а mimo-v2.5-pro — для сложного рассуждения и обработки длинных документов.

Сценарии использования MiMo-V2.5

Мультимодальные ИИ-агенты

MiMo-V2.5 может служить центральной моделью для агентов, которым нужно изучать документы, изображения, видео и аудио, прежде чем решать, какие действия предпринять.

Анализ документов с длинным контекстом

Контекст на 1M токенов делает модель подходящей для анализа:

• Крупных подборок юридических документов
• Технической документации
• Исследовательских архивов
• Крупных кодовых баз
• Корпоративных баз знаний

Агенты для программирования

Бенчмарки агентных задач и возможности работы с инструментами делают модель подходящей для ассистентов по программированию, которым нужно исследовать репозитории, рассуждать о багах, выполнять инструменты и итеративно улучшать решения.

Понимание видео

Вместо того чтобы рассматривать генерацию видео как основную цель, MiMo-V2.5 использует видео как входную модальность для понимания.

Потенциальные приложения включают:

• Суммирование видео
• Ответы на вопросы по длинным видео
• Поиск по видео
• Обнаружение событий
• Анализ образовательных видео
• Анализ записей с систем безопасности

Аудиовизуальные ассистенты

Поскольку модель принимает как аудио, так и визуальную информацию, разработчики могут создавать ассистентов, способных интерпретировать голосовые инструкции вместе с визуальным контекстом.

Длительно работающие автономные агенты

Сочетание длинного контекста и агентного обучения делает MiMo-V2.5 подходящей для рабочих процессов, где модель должна поддерживать состояние на протяжении многих промежуточных шагов, а не завершать задачу одним ответом.

Ограничения MiMo-V2.5

Характеристики MiMo-V2.5 впечатляют, но стоит учитывать ряд практических ограничений.

Во-первых, контекст 1M не означает, что каждое приложение будет оптимально работать на максимальном окне. Инференс с длинным контекстом всё ещё требует значительных ресурсов памяти, пропускной способности и терпит дополнительные задержки.

Во-вторых, модель — это очень крупная система MoE. Хотя на токен активируется лишь 15B параметров, полная модель содержит около 310B параметров, что делает самостоятельный хостинг значительно более требовательным, чем запуск небольшой плотной модели.

В-третьих, производительность на мультимодальных бенчмарках может сильно варьироваться в зависимости от задачи. Результаты Claw-Eval показывают гораздо более низкую мультимодальную оценку по сравнению с общей, что подчёркивает необходимость прикладного тестирования.

Наконец, экосистема модели пока новее, чем зрелые экосистемы вокруг GPT, Claude и Gemini. Поэтому разработчикам следует оценить инструменты, совместимость с провайдерами, поведение структурированного вывода и надёжность вызова инструментов перед использованием в критичных для бизнеса системах.

Как использовать API MiMo-V2.5 в CometAPI

MiMo-V2.5 особенно хорошо подходит для платформы агрегации API, поскольку следует шаблонам API, совместимым с устоявшимися экосистемами LLM. Xiaomi предоставляет API-доступ, совместимый с OpenAI и Anthropic.

С CometAPI интеграция может следовать той же базовой схеме, что и для других поддерживаемых моделей.

Шаг 1: Получите ключ API CometAPI

Создайте учётную запись CometAPI или войдите в неё и получите ключ API.

import os

COMETAPI_KEY = os.environ["COMETAPI_KEY"]

Шаг 2: Настройте модель MiMo-V2.5

Установите модель на:

mimo-v2.5

и используйте совместимую конечную точку API CometAPI.

Точную конечную точку и схему запроса следует сверить с актуальной документацией по моделям/API CometAPI перед развёртыванием.

Шаг 3: Постройте мультимодальные и агентные конвейеры

Наиболее интересное применение mimo-v2.5 — не обычный текстовый чат. Разработчики могут сочетать её мультимодальное рассуждение с внешними инструментами, создавая конвейеры вроде:

Ввод пользователя → понимание изображений/видео/аудио → рассуждение → вызов инструмента → анализ результата → следующее действие

Это делает модель особенно привлекательной для автономных исследовательских агентов, агентов по программированию, мультимодальных систем поддержки клиентов и корпоративных ассистентов с длинным контекстом.

Зачем использовать MiMo-V2.5 через CometAPI?

MiMo-V2.5 особенно полезна в среде многомодельного API, поскольку разработчикам может понадобиться сравнить её с GPT, Claude, Gemini, DeepSeek или другими агентными моделями без создания отдельной инфраструктуры для каждого провайдера.

CometAPI может быть полезен, когда вашему приложению нужны:

• Единый API-слой
• Доступ к нескольким семействам моделей ИИ
• Упрощённая смена моделей
• Централизованное управление API-ключами
• Быстрое сравнение моделей
• Единый слой интеграции для экспериментов и продакшена

Для команд, оценивающих баланс между производительностью агентов и стоимостью инференса, MiMo-V2.5 стоит тестировать наряду с более дорогими флагманскими моделями, а не предполагать, что самая крупная проприетарная модель автоматически будет лучшим выбором.