MiMo-V2.5 API

MiMo-V2.5 Teknik Özellikleri

310B/15B mimarisi özellikle önemlidir. MiMo-V2.5, geleneksel anlamda bir 15B model değildir; 15B, her belirteç için etkinleştirilen parametre sayısıdır, oysa tam MoE 310B parametre içerir. Model, 256 yönlendirilmiş uzmandan oluşur ve belirteç başına sekiz uzmanı etkinleştirir.

MiMo-V2.5 Nedir?

MiMo-V2.5, omni-modal algılama ve ajanik uygulamalar etrafında özel olarak inşa edilmiş, Xiaomi’nin yeni nesil çoklu modal modelidir.

Geleneksel yalnızca metin tabanlı bir LLM’den farklı olarak, MiMo-V2.5 görselleri, videoları, sesi ve metni doğal biçimde anlar. Xiaomi, modeli bilginin algılanması, üzerinde akıl yürütülmesi ve sonrasında araçların kullanılması veya eylemlerin gerçekleştirilmesi gereken uzun bağlamlı ve çoklu modal ajan senaryoları için konumlandırır.

Geliştiriciler için mevcut sürüme ilişkin önemli bir husus da vardır: Xiaomi, eski MiMo-V2 modellerini 30 Haziran 2026 tarihinde kullanımdan kaldırmış ve V2.5 serisine geçişi önermiştir.

Bu da yeni entegrasyonlar için ilgili model kimliğinin mimo-v2.5 olduğunu ve mimo-v2-pro, mimo-v2-omni veya mimo-v2-flash yerine bunun kullanılmasının gerektiğini gösterir.

MiMo-V2.5’in Başlıca Özellikleri Nelerdir?

Yerel Omni-Modal Anlama

MiMo-V2.5’in belirleyici özelliği, çoklu modalitenin doğrudan modelin içine entegre edilmiş olmasıdır.

Kabul ettikleri:

• Metin
• Görseller
• Video
• Ses

Bu, geliştiricilerin her modaliteyi bağımsız olarak işleyip sonuçları bir metin LLM’ine aktarmak yerine birden fazla bilgi türü üzerinde akıl yürüten uygulamalar oluşturmasına olanak tanır. Xiaomi bunu yerel tam-modal algılama olarak tanımlar.

Pratik bir örnek, uzun bir videoyu ses parçasıyla ve metinsel bir soruyla birlikte alan, ardından olayları saptayan, ne olduğunu açıklayan ve yapılandırılmış bir yanıt üreten bir video-analiz ajanıdır.

1M Belirteç Bağlam Penceresi

MiMo-V2.5 1 milyon belirteç bağlamı ve 128K çıktı belirtecine kadar destek sunar.

Bu, modeli özellikle şu alanlarda ilgi çekici kılar:

• Büyük belge analizi
• Uzun video anlama
• Depo düzeyinde kodlama
• Uzun araştırma oturumları
• Çok adımlı ajanlar
• Uzatılmış sohbetler
• Büyük kurumsal bilgi tabanları

1M bağlam yalnızca pazarlama sayısı değildir. Xiaomi, hedef iş yükleri olarak özellikle uzun video takibini, uzun belgelerin analizini ve uzatılmış zamansal akıl yürütmeyi belirtir.

Ajanik Araç Kullanımı

MiMo-V2.5 fonksiyon çağırma, web araması, yapılandırılmış çıktı ve akış destekler.

Bu, modeli yalnızca metin üretimiyle sınırlı bir modele kıyasla ajan uygulamaları için oldukça daha kullanışlı kılar.

Tipik bir iş akışı şöyle olabilir:

Algıla → Akıl yürüt → Ara → Aracı çağır → Sonucu analiz et → Devam et

Bu, özellikle araştırma ajanları, kodlama asistanları, müşteri destek ajanları ve çoklu modal otomasyon için kullanışlıdır.

Seyrek MoE Verimliliği

MiMo-V2.5, belirteç başına yalnızca 15B etkin parametreyle 310B parametreli seyrek MoE mimarisi kullanır.

Omurgası 48 katman içerir; bunların 39’u kaydırmalı pencere dikkat katmanı ve dokuzu tam dikkat katmanıdır. Hibrit tasarım, çok uzun bağlamı hesaplama açısından daha yönetilebilir hale getirmeyi amaçlar.

Geliştiriciler için önemli ayrım, etkin parametre sayısının toplam bellek gereksinimi olarak yorumlanmaması gerektiğidir. 310B parametreli bir modeli kendi ortamınızda barındırmak, hâlâ ciddi bir altyapı girişimidir.

Hibrit Kaydırmalı Pencere Dikkati

MiMo-V2.5, kaydırmalı pencere dikkati ile küresel dikkati birleştirir.

Mimari, 128-belirteçlik SWA penceresi kullanır; 39 SWA katmanı ve dokuz tam dikkat katmanı içerir.

Bu mimari tercih, modelin 1M-belirteç bağlam yeteneği açısından özellikle önemlidir; zira her katmanda tam dikkati sürdürmek, uzun bağlam çıkarımını önemli ölçüde daha pahalı hale getirir.

Çoklu Belirteç Tahmini

MiMo-V2.5, yaklaşık 329M parametreli üç MTP katmanı içerir. MTP tasarımı, spekülatif kod çözme yoluyla çıkarım verimliliğini artırmayı ve daha verimli pekiştirmeli öğrenme eğitimini desteklemeyi amaçlar.

---

MiMo-V2.5 Kıyaslamalarda Nasıl Performans Gösteriyor?

MiMo-V2.5, kodlama, terminal ajanları, araştırma ajanları ve çoklu modal ajan görevlerini kapsayan yayınlanmış kıyas sonuçlarına sahiptir. Mevcut Hugging Face model kartı aşağıdaki sonuçları rapor eder:

Bu sayılar dikkatli yorumlanmalıdır.

56.1 SWE-Bench Pro sonucu, anlamlı bir yazılım mühendisliği yeteneğine işaret ederken, 65.8 Terminal-Bench 2.0 sonucu, terminaller ve geliştirme ortamlarıyla etkileşime giren ajanlar için özellikle önemlidir.

Aynı zamanda, genel Claw-Eval puanı (62.1) ile çoklu modal puanı (23.8) arasındaki fark faydalı bir uyarıdır: güçlü genel ajan performansı, her çoklu modal ajan görevinde eşit derecede güçlü performans anlamına gelmez.

Üretim değerlendirmesi için, geliştiriciler tek bir liderlik tablosu puanına güvenmek yerine kendi iş yüklerini test etmelidir.

---

MiMo-V2.5, MiMo-V2.5-Pro ile Nasıl Karşılaştırılır?

MiMo-V2.5 ve MiMo-V2.5-Pro aynı V2.5 nesline aittir ancak farklı optimizasyon hedeflerine sahiptir.

Ayrım basittir:

Yerel çoklu modal anlama ve verimli genel amaçlı ajanlar için MiMo-V2.5’i seçin. En zorlu akıl yürütme, kodlama ve uzun ufuklu ajan iş yükleri için MiMo-V2.5-Pro’yu seçin.

Xiaomi’nin kendi model seçimi kılavuzu, görsel, ses ve video içeriğini anlamak için özellikle mimo-v2.5i; karmaşık akıl yürütme ve uzun belge işleme için mimo-v2.5-proyu önerir.

MiMo-V2.5 Kullanım Alanları

Çoklu Modal AI Ajanları

MiMo-V2.5, eyleme geçmeden önce belgeleri, görselleri, videoları ve sesi incelemesi gereken ajanlar için merkezi model olarak hizmet edebilir.

Uzun Bağlamlı Belge Analizi

1M belirteçlik bağlam, aşağıdakileri analiz etmeye uygundur:

• Büyük hukuk belge koleksiyonları
• Teknik dokümantasyon
• Araştırma arşivleri
• Büyük kod tabanları
• Kurumsal bilgi tabanları

Kodlama Ajanları

Modelin ajan kıyasları ve araç kullanımı yetenekleri, depoları inceleyen, hatalar hakkında akıl yürüten, araçları çalıştıran ve çözümler üzerinde yineleme yapan kodlama asistanları için uygundur.

Video Anlama

MiMo-V2.5, video üretimini birincil amaç olarak görmek yerine videoyu anlama için bir girdi modalitesi olarak kullanır.

Potansiyel uygulamalar şunları içerir:

• Video özetleme
• Uzun video soru-cevap
• Video arama
• Olay tespiti
• Eğitim videoları analizi
• Güvenlik kamerası görüntülerinin analizi

İşitsel-Görsel Asistanlar

Model hem işitsel hem görsel bilgiyi kabul ettiğinden, geliştiriciler konuşulan talimatları görsel bağlamla birlikte yorumlayabilen asistanlar oluşturabilir.

Uzun Süreli Otonom Ajanlar

Uzun bağlam ve ajanik eğitim kombinasyonu, modelin tek bir yanıtta görevi tamamlamak yerine çok sayıda ara adım boyunca durumu koruması gereken iş akışları için uygundur.

MiMo-V2.5’in Sınırlamaları

MiMo-V2.5’in özellikleri etkileyicidir, ancak dikkat gerektiren birkaç pratik sınırlama vardır.

İlk olarak, 1M bağlam, her uygulamanın maksimum pencerede en iyi performansı elde edeceği anlamına gelmez. Uzun bağlam çıkarımı hâlâ önemli bellek, bant genişliği ve gecikme hususları içerir.

İkinci olarak, model çok büyük bir MoE sistemidir. Her belirteç için yalnızca 15B parametre etkinleştirilse de, tam model yaklaşık 310B parametre içerir; bu da kendi barındırmanızın küçük, yoğun bir modeli çalıştırmaktan çok daha talepkâr olduğu anlamına gelir.

Üçüncü olarak, çoklu modal kıyas performansı göreve göre önemli ölçüde değişebilir. Claw-Eval sonuçları, genel ajan puanına kıyasla çok daha düşük bir çoklu modal puan gösterir ve uygulamaya özel test gereksinimini pekiştirir.

Son olarak, model ekosistemi, GPT, Claude ve Gemini etrafındaki olgun ekosistemlerden daha yenidir. Bu nedenle geliştiriciler, kritik üretim sistemlerinde kullanmadan önce araç setlerini, sağlayıcı uyumluluğunu, yapılandırılmış çıktı davranışını ve araç çağırma güvenilirliğini değerlendirmelidir.

CometAPI Üzerinde MiMo-V2.5 API Nasıl Kullanılır

MiMo-V2.5, yerleşik LLM ekosistemleriyle uyumlu API örüntülerini izlediği için özellikle bir API toplama platformu için uygundur. Xiaomi, OpenAI ve Anthropic ile uyumlu API erişimi sağlar.

CometAPI ile entegrasyon, diğer desteklenen modeller için kullanılan aynı temel iş akışını izleyebilir.

Adım 1: CometAPI API Anahtarı Alın

CometAPI hesabınızı oluşturun veya giriş yapın ve API anahtarınızı edinin.

import os

COMETAPI_KEY = os.environ["COMETAPI_KEY"]

Adım 2: MiMo-V2.5 Modelini Yapılandırın

Modeli şu şekilde ayarlayın:

mimo-v2.5

ve CometAPI’nin uyumlu API uç noktasını kullanın.

Kesin uç nokta ve istek şeması, dağıtımdan önce mevcut CometAPI model/API dokümantasyonuna göre kontrol edilmelidir.

Adım 3: Multimodal ve Ajan İş Akışları Kurun

mimo-v2.5’in daha ilginç kullanımı sıradan metin sohbeti değildir. Geliştiriciler, çoklu modal akıl yürütmeyi harici araçlarla birleştirerek şu gibi iş akışları oluşturabilir:

Kullanıcı girişi → görüntü/video/ses anlama → akıl yürütme → araç çağrısı → sonuç analizi → bir sonraki eylem

Bu, modeli otonom araştırma ajanları, kodlama ajanları, çoklu modal müşteri destek sistemleri ve uzun bağlamlı kurumsal asistanlar için özellikle çekici kılar.

MiMo-V2.5’i CometAPI Üzerinden Neden Kullanmalı?

MiMo-V2.5, çoklu model API ortamında özellikle kullanışlıdır; çünkü geliştiriciler, her sağlayıcı için ayrı bir altyapı yığını kurmadan GPT, Claude, Gemini, DeepSeek veya diğer ajan modellerle karşılaştırmak isteyebilir.

CometAPI, uygulamanızın aşağıdakilere ihtiyaç duyduğunda yararlı olabilir:

• Birleştirilmiş bir API katmanı
• Birden fazla AI model ailesine erişim
• Daha kolay model değiştirme
• Merkezi API anahtarı yönetimi
• Hızlı model karşılaştırması
• Deney ve üretim için tek bir entegrasyon katmanı

Ajan performansı ile çıkarım maliyetini değerlendiren ekipler için, MiMo-V2.5’i en büyük tescilli modelin otomatik olarak en iyi seçim olacağını varsaymak yerine daha pahalı amiral gemisi modellerle birlikte test etmek değerlidir.