Технические характеристики MiMo-V2.5
| Характеристика | MiMo-V2.5 |
|---|---|
| Идентификатор модели | mimo-v2.5 |
| Поставщик | Xiaomi MiMo |
| Тип модели | Нативная омни-модальная базовая модель |
| Архитектура | Разреженная смесь экспертов |
| Общее число параметров | 310B |
| Активируемых параметров | 15B |
| Окно контекста | 1M токенов |
| Максимальный вывод | 128K токенов |
| Входные модальности | Текст, Изображения, Видео, Аудио |
| Вывод | Текст |
| Визуальный энкодер | ViT с 729M параметров |
| Аудио-энкодер | Audio Transformer с 261M параметров |
| Вызов инструментов, веб-поиск, структурированный вывод, потоковая генерация, кэширование контекста | Да |
| Лицензия | MIT |
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:
| Бенчмарк | MiMo-V2.5 | Фокус оценки |
|---|---|---|
| SWE-Bench Pro | 56.1 | Программная инженерия |
| Terminal-Bench 2.0 | 65.8 | Терминальные/агентные задачи |
| Claw-Eval General | 62.1 Pass³% | Общая агентная способность |
| Claw-Eval Multimodal | 23.8 Pass³% | Мультимодальная способность |
| Claw-Eval Multi-Turn | 63.2 Pass³% | Многоходовые агенты |
| ResearchClawBench | 16.91 | Задачи исследовательских агентов |
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.
| Характеристика | MiMo-V2.5 | MiMo-V2.5-Pro |
|---|---|---|
| Общее число параметров | 310B | 1.02T |
| Активируемых параметров | 15B | 42B |
| Контекст | 1M | 1M |
| Мультимодальный ввод | Текст/Изображения/Видео/Аудио | Ориентация на агентные задачи |
| Основное позиционирование | Омни-модальные агенты | Сложные агенты и кодирование |
| Маршрутизируемых экспертов | 256 | 384 |
| Экспертов на токен | 8 | 8 |
| Слои LLM | 48 | 70 |
| Слои MTP | 3 | 3 |
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.