Xiaomi, MiMo’yu tek bir model sürümünden, farklı ürün ihtiyaçlarını hedefleyen üç modellik bir ürün ailesine genişletti. Flash, 16 Aralık 2025’te akıl yürütme, kodlama ve ajan tabanlı görevler için açık kaynaklı bir MoE modeli olarak geldi; Pro ve Omni ise sırasıyla amiral gemisi akıl yürütme modeli ve tam çok modlu model olarak 18 Mart 2026’da resmen tanıtıldı.
MiMo V2 Nedir ve Neden Önemlidir?
Xiaomi’nin MiMo V2 serisi, Çinli teknoloji devinin gerçek dünya ajan tabanlı iş yükleri için optimize edilmiş sınır AI temel modellerine yönelik hamlesini temsil ediyor. Aşamalı olarak piyasaya sürülen seri (Flash 2025 sonu/2026 başında, ardından 18 Mart 2026’da Pro ve Omni), verimlilik için Mixture-of-Experts (MoE) mimarisinden yararlanıyor: toplam parametre sayısı çok yüksek olsa da çıkarım sırasında etkin olan parametre sayısı çok daha az.
MiMo-V2-Omni: “Gözler ve kulaklar” – metin, görüntü, video ve genişletilmiş sesi birleştiren birleşik çok modlu model.
MiMo-V2-Flash: “Hızlı çalışan” – hafif, açık kaynaklı, ultra uygun maliyetli.
MiMo-V2-Pro: “Akıl yürütme amiral gemisi” – karmaşık, çok adımlı görevler için trilyon parametreli beyin.
Tüm modeller; araç çağırma, uzun bağlamlı akıl yürütme ve OpenClaw, OpenCode ve KiloCode gibi ajan çerçeveleriyle entegrasyonu öne çıkarıyor. Bunu da OpenAI, Anthropic veya Google’daki muadillerine kıyasla dramatik biçimde daha düşük fiyatlarla—çoğu zaman 5-10 kat daha ucuz—gerçekleştirirken, temel kıyaslamalarda küresel ve Çinli liderler arasında yer alıyorlar.
MiMo V2-Omni vs MiMo V2-Pro vs MiMo V2-Flash: Hızlı Karşılaştırma
| Feature / Metric | MiMo-V2-Flash | MiMo-V2-Pro | MiMo-V2-Omni |
|---|---|---|---|
| Release | Ara 2025 | 18 Mar 2026 | 19 Mar 2026 |
| Parameters | 309B toplam / 15B etkin (MoE) | ~1T toplam / 42B etkin (MoE) | Çok modlu (tam parametreler açıklanmadı) |
| Context Window | 256K token | 1M token (kademeli fiyatlandırma) | 256K token |
| Primary Strength | Hız ve maliyet (kodlama/ajanlar) | Akıl yürütme ve karmaşık ajanlar | Çok modlu algı (görüntü/ses) |
| Benchmarks (Key Examples) | SWE-Bench: 73.4% (#1 açık kaynak); Artificial Analysis: ~41 | ClawEval: 61.5 (#3 küresel); PinchBench: 81.0; Küresel sıra #7–8 | Görüntü/ses görevlerinde güçlü (örn. tarayıcı alışverişi, tehlike tespiti) |
| Official Pricing (per 1M tokens) | $0.09 input / $0.29 output | ≤256K: $1/$3; >256K: $2/$6 | $0.40 input / $2 output |
| Open-Source | Evet (HF üzerinde MIT) | Hayır (yalnızca API) | Hayır (yalnızca API) |
| Best For | Yüksek hacimli, hızlı görevler | Prodüksiyon ajanları ve uzun iş akışları | Görüntü/ses + metin ajanları |
| Inference Speed | ~150 token/sn | Yüksek (MTP optimize) | Çok modlu gecikme ~2–5 sn |
MiMo V2-Omni, MiMo V2-Pro ve MiMo V2-Flash Nedir?
MiMo-V2-Flash nedir? verimlilik öncelikli model
MiMo-V2-Flash, ailenin en iyi bilinen erken üyesidir. Hugging Face model kartında Xiaomi, onu 309B toplam parametreye ve 15B etkin parametreye sahip bir Mixture-of-Experts modeli olarak tanımlıyor; çıktı hızını artırmak ve çıkarım maliyetini azaltmak için hibrit dikkat ve Multi-Token Prediction kullanıyor, FP8 karma hassasiyet ile 27T token üzerinde eğitildi, 256K’ye kadar bağlamı destekliyor ve yüksek hızlı akıl yürütme ile ajan tabanlı iş akışları için optimize edildi.
Pratik çıkarım şu ki Flash, metin ağırlıklı kullanım senaryoları için en dengeli “günlük” MiMo modelidir. MiMo-V2-Flash; uzun bağlamlı akıl yürütme, kodlama yardımı ve ajan iş akışlarında güçlüdür, SWE-bench Verified ve SWE-bench Multilingual’da küresel olarak 1 numaralı açık kaynak modeli olarak sıralanır ve maliyeti Claude Sonnet 4.5’in yalnızca yaklaşık %3,5’i kadardır. Bu kombinasyon, bütçeyi tüketmeden aileyi test etmek istiyorsanız Flash’ı doğal başlangıç noktası yapar.
MiMo-V2-Pro nedir? amiral gemisi ajan beyni
MiMo-V2-Pro, ailenin amiral gemisi metin öncelikli modelidir. Xiaomi, modelin 1T’den fazla toplam parametreye, 42B etkin parametreye, 7:1’e genişletilmiş bir Hybrid Attention oranına ve 1M token bağlam penceresine sahip olduğunu söylüyor; kodlama yeteneği Claude 4.6 Sonnet’i aşıyor, ClawEval üzerindeki genel ajan performansı ise Opus 4.6’ya yaklaşıyor. Daha da önemlisi Xiaomi, araç çağırma kararlılığı ve doğruluğunun önemli ölçüde iyileştirildiğini belirtiyor; bu da geliştiricilerin demodan prodüksiyona geçerken tam olarak aradığı sinyal türüdür.
MiMo-V2-Omni nedir? çok modlu ajan modeli
MiMo-V2-Omni, Xiaomi’nin ajan problemine çok modlu cevabıdır. Görüntü, video ve ses kodlayıcılarını tek bir paylaşılan omurgada birleştirir; böylece model tek bir algısal akış olarak görebilir, duyabilir ve okuyabilir. Xiaomi ayrıca yapısal araç çağırmayı, işlev yürütmeyi ve UI grounding’i yerel olarak desteklediğini söylüyor; Omni’nin genel amaçlı bir çok modlu sohbet botundan ziyade bir ajan modeli olarak konumlandırılmasının nedeni de budur.
Omni, ses anlayışında transkripsiyonun ötesine geçerek 10 saati aşan sürekli sesi işleyebiliyor ve ses görevlerinde Gemini 3 Pro’dan daha iyi performans gösterdiği, görüntü anlama alanında Claude Opus 4.6’yı aştığı ve Gemini 3 gibi en iyi kapalı kaynak modellerin seviyesine ulaştığı belirtiliyor. Omni, tarayıcı ve mobil iş akışlarında güçlü performans sergiliyor; ajan demolarının, tarayıcı kontrolü, dosya sistemi erişimi ve terminal etkileşimini yöneten OpenClaw ile çalıştırıldığı da belirtiliyor.
Sıralanabilir Uzun Kuyruklu Anahtar Kelime İçgörüsü: “MiMo V2 Pro vs Flash for agentic coding” araması yapan geliştiriciler, hız/maliyet için Flash’ı ve prodüksiyonda güvenilirlik için Pro’yu seçiyor.
MiMo V2 API Fiyatlandırması 2026
Fiyat Karşılaştırması (1M token başına)
| Model | Input Price | Output Price | Context Tiering Notes | Blended Cost Example (100K Input + 10K Output) |
|---|---|---|---|---|
| Flash | $0.09 – $0.10 | $0.29 – $0.30 | Sabit oran | ~$0.012 – $0.013 |
| Pro | $1.00 (≤256K) $2.00 (256K–1M) | $3.00 (≤256K) $6.00 (256K–1M) | Bağlam uzunluğuna göre kademeli; cache fiyatlandırması mevcut | ~$0.13 – $0.26 |
| Omni | $0.40 | $2.00 | Sabit oran (çok modlu tokenler buna göre ücretlendirilir) | ~$0.06 |
Örnekler:
- Flash, yüksek hacimli basit görevlerde kazanır (örn. günde 1M token maliyeti birkaç kuruş eder).
- Omni, çok modlu kullanım için güçlü değer sunar (Gemini 3.1 muadillerinden daha ucuz).
- Pro, birçok ajan/kodlama kıyaslamasında Claude Sonnet 4.6 ile eşleşirken veya onu aşarken fiyat olarak onun yaklaşık ~1/5–1/6’sıdır. Cache fiyatlandırması uzun bağlam maliyetlerini daha da düşürür.
CometAPI’de Mimo V2 serisi API’nin fiyatı nedir?
CometAPI’de Mimo API, resmi web sitesine göre daha düşük bir fiyat sunar; yaklaşık olarak resmi fiyatın %20’si düzeyindedir (neredeyse ücretsiz sayılır). MImo-v2 pro, mimo-V2-omni ve mimo-v2-flash openclaw içinde de kullanılabilir. Örneğin:
| Comet Price (USD / M Tokens) | Official Price (USD / M Tokens) | Discount |
|---|---|---|
| Input:$0.8/MOutput:$2.4/M | Input:$1/MOutput:$3/M | 20% |
Buradaki önemli uyarı, “en ucuz” seçeneğin her zaman “en iyi değer” anlamına gelmemesidir. Tek bir model çağrısı birden fazla yeniden denemeyi, araç çağrısını veya insan müdahalesini ortadan kaldırdığında Pro en maliyet etkin seçenek olabilir. Çok modlu grounding, ayrı OCR, ses ve görüntü işlem hatları kurma ihtiyacını ortadan kaldırdığında Omni daha avantajlı olabilir. Yüksek hacim ve öngörülebilir harcama gerektiğinde değer lideri Flash’tır.
Performans Kıyaslama Karşılaştırması
Genel Zekâ ve Akıl Yürütme Kıyaslamaları
| Benchmark | MiMo-V2-Flash | MiMo-V2-Pro | MiMo-V2-Omni | Notes / Comparison Context |
|---|---|---|---|---|
| Artificial Analysis Intelligence Index | 39–41 | 49 (Küresel #8, Çin #2) | Birincil odak değil | Pro, Flash’a göre belirgin sıçrama gösteriyor |
| AIME 2025 (Math) | 94.1% | ~94.0% | N/A | Flash, boyutuna göre son derece rekabetçi |
| Hallucination Rate | ~48% | ~30% | N/A | Pro, daha iyi güvenilirlik sergiliyor |
| LongBench V2 (Long Context) | 60.6 | Güçlü (1M bağlam avantajı) | N/A | Pro, ultra uzun görevlerde öne çıkıyor |
Kodlama ve Ajan Tabanlı Kıyaslamalar
| Benchmark | MiMo-V2-Flash | MiMo-V2-Pro | MiMo-V2-Omni | Comparison Highlights |
|---|---|---|---|---|
| SWE-Bench Verified | 73.4% (En iyi açık kaynak) | 78.0% | ~74.8% | Pro önde; Flash açık modeller arasında #1 |
| SWE-Bench Multilingual | 71.7% | 57.1% (çok dilli varyant) | N/A | Flash burada özellikle güçlü |
| ClawEval (Ajan Tabanlı Araç Kullanımı) | 48.1 – 62.1 | 61.5 – 81.0 | 52.0 – 54.8 | Pro, kodlama senaryolarında sık sık Claude Sonnet 4.6 ile eşleşiyor/aşıyor |
| GDPVal-AA / PinchBench | 1040 – 1426 aralığı | 1426 | 81.2 (varyant) | Pro, gerçek dünya ajan görevlerinde güçlü |
| OmniGAIA / Multi-Modal Agent | N/A | N/A | 54.8 | Omni, çok modlu ajanlarda rekabetçi |
Çok Modlu Kıyaslamalar (Omni Odaklı)
| Benchmark | MiMo-V2-Omni Score | Notable Competitors | Highlights |
|---|---|---|---|
| MMAU-Pro (Audio) | 76.8 | Claude Opus 4.6 (73.9) | Omni önde |
| BigBench Audio / Speech Reasoning | 80.1 – 94.0’a kadar | Değişken | Güçlü uzun ses kabiliyeti (10+ saat) |
| MMMU-Pro (Image) | 85.3 | Değişken (bazı liderleri geride bırakıyor) | Mükemmel grafik ve görsel anlama |
| Video-MME | 94.0 | Seçili alanlarda Gemini 3 Pro’ya karşı güçlü | Yüksek video olay tahmini |
| CharXiv (Charts) | 66.7 | Bazı raporlarda Gemini 3 Pro’yu geçiyor | Sağlam yapılandırılmış görsel akıl yürütme |
Performans Karşılaştırması: Hangisi Daha İyi?
Akıl yürütme ve kodlama için Mimo-V2-Flash kâğıt üzerinde son derece güçlü görünüyor. Mimo-V2-Flash; AIME 2025, GPQA-Diamond, SWE-bench Verified ve SWE-bench Multilingual’da en üst seviyede yer alıyor; ayrıca SWE-bench Verified’da küresel olarak en iyi açık kaynak model ve maliyeti Claude Sonnet 4.5’in yaklaşık %3,5’i kadar olmasına rağmen onunla karşılaştırılabilir düzeyde. Bu da Flash’ı, çıktı hacmi ve maliyet verimliliğine önem veren geliştiriciler için öne çıkarıyor.
Saf ajan tabanlı kontrol için amiral gemisi Pro’dur. Xiaomi; büyük kod tabanlarında, çok belgeli analizlerde ve uzun süre çalışan tarayıcı veya araç zincirlerinde özellikle faydalı olan 1M token bağlam penceresiyle birlikte araç çağırma kararlılığına, uzun ufuklu görev planlamasına ve prodüksiyon mühendisliği iş akışlarına vurgu yapıyor.
Çok modlu algı için, ürünün şeklini gerçekten değiştiren model Omni’dir. Onu farklı kılan şey “sohbette biraz daha iyi olması” değil; araç kullanımı ve UI grounding ile birleştirilmiş yerel görüntü, video ve ses anlayışıdır. Ürününüzün ekran görüntülerine bakması, grafikleri ayrıştırması, videoyu incelemesi, sesi dinlemesi veya bir arayüzü sürmesi gerekiyorsa, üçlü içinde bu yığın için özel olarak tasarlanmış tek model Omni’dir.
Zekâ, kodlama, ajan tabanlı ve çok modlu metrikler genelinde modeller farklı nişler oluşturuyor:
- Akıl Yürütme/Zekâ: Pro önde (AA Index 49); Flash boyutuna göre rekabetçi; Omni çapraz modlarda güçlü.
- Kodlama/Ajan Tabanlı: Pro çoğu zaman Claude Sonnet 4.6’yı geçiyor (SWE-Bench, ClawEval); Omni çok modlu ajanlarda hemen arkasında; Flash açık kaynakta zirvede.
- Hız: Daha küçük etkin parametreler nedeniyle Flash en hızlısı.
- Bağlam: 1M token ile Pro baskın.
- Çok Modlu: Aile içinde Omni rakipsiz.
Pro ve Omni, ABD merkezli sınır modellere kıyasla 5–10 kat maliyet tasarrufu sağlarken küresel ilk 10’da yer alıyor. Flash ise birçok kapalı modele göre fiyatın 1/10’u ile buna yakın açık kaynak performansı sunuyor.
Nasıl Seçmelisiniz?
Şu durumda MiMo V2 Pro’yu seçin…
uzun ufuklu, yüksek riskli ajan işleri için en iyi şansı istiyorsanız: büyük yazılım görevleri, derin iş akışı orkestrasyonu, büyük bağlam pencereleri ve sağlam araç kullanımı. Görev çoğunlukla metin veya yapılandırılmış araç etkileşimi ise, görüntü ve ses değilse, ve performans token başı maliyetten daha önemliyse Pro doğru seçimdir.
Şu durumda MiMo V2 Omni’yi seçin…
ürününüzün birinci sınıf özellik olarak çok modlu algıya ihtiyacı varsa: ekran görüntüleri, panolar, fotoğraflar, videolar, ses, tarayıcı durumu veya cihazlar arası eylem. Omni, “gör, duy, harekete geç” uygulamaları için ideal noktadır ve 1M tokenlık amiral gemisi bağlama ihtiyacınız yoksa Pro’ya göre daha kolay gerekçelendirilebilir.
Şu durumda MiMo V2 Flash’ı seçin…
en iyi değeri istiyorsanız. Flash; kodlama yardımcıları, toplu ajanlar, yüksek hacimli destek, iç otomasyon ve açık kaynak ağırlıkların, hızın ve düşük maliyetin önemli olduğu deneyler için en iyi adaydır. Ayrıca ürün ailesindeki bütçe incelemesinde savunulması en kolay modeldir, çünkü yayınlanan token fiyatları diğer ikisine göre dramatik şekilde daha düşüktür.
Temel Farklar ve Her Modelin Parladığı Durumlar
| Factor | Flash (Best For) | Pro (Best For) | Omni (Best For) |
|---|---|---|---|
| Budget | Aşırı düşük maliyet / yüksek hacim | Yüksek değerli akıl yürütme | Çok modlu değer |
| Task Type | Basit sorgular, yerel dağıtım | Karmaşık ajanlar, kodlama, planlama | Görüntü/video/ses + ajanlar |
| Context | Orta | En uzun (1M) | Orta |
| Open-Source | Evet | Hayır | Hayır |
| Speed | En hızlı | Dengeli | Dengeli (çok modlu ek yük) |
Karar Çerçevesi
Adım 1: Çok modluluğa (görüntü/video/ses) ihtiyacınız var mı? → Omni ($0.40/$2.00).
Adım 2: Saf metin + maksimum akıl yürütme/ajan gücü mü? → Pro ($1–2/$3–6).
Adım 3: Bütçe, hız veya self-hosting kritik mi? → Flash ($0.09/$0.29, açık kaynak).
Hibrit Strateji (API sağlayıcıları tarafından önerilir): Rutin görevlerin %80’i için Flash kullanın, karmaşık akıl yürütmeyi Pro’ya, çok modlu işleri ise tek bir API anahtarı üzerinden Omni’ye yönlendirin (ör. CometAPI aracılığıyla). Bu yaklaşım, tüm aileye erişirken maliyeti optimize eder.
Son Karar: Size Özel Öneri
MiMo V2, Xiaomi’nin sadece tek bir kahraman model değil, tam bir AI yığını istediğini söyleme biçimidir. Pro amiral gemisi akıl yürütme motoru, Omni çok modlu operatör ve Flash ise verimli açık kaynak iş yükü beygiridir. En iyi seçim, ham kıyaslama övünmelerinden çok iş yükünüzün şekline bağlıdır: metin ağırlıklı ajanlar Flash veya Pro’ya, çok modlu sistemler Omni’ye, dev bağlamlı prodüksiyon iş akışları ise Pro’ya işaret eder.
MiMo V2 ailesi, yüksek performanslı AI’ın artık premium Batılı fiyatlandırma gerektirmediğini kanıtlıyor. Çoğu kullanıcı için Flash veya Omni ile başlayın, ihtiyaçlar büyüdükçe Pro’ya geçin ve daha fazla atılım için Xiaomi’nin yol haritasını takip edin.
Test etmeye hazır mısınız? Üçüne de CometAPI gibi platformlar üzerinden tek bir anahtarla erişin. Bugün deneyin—doğru seçim AI verimliliğinizi bir gecede dönüştürebilir.