other

MiMo V2.5 Pro

Το MiMo V2.5 Pro είναι το open-source MoE μοντέλο 1.02T παραμέτρων της Xiaomi, με 1M context window, native multimodality και κορυφαία απόδοση στον...

Open SourceAgentic AIMultimodal1M ContextXiaomi
other logootherMiMo27 Απριλίου 2026
Περιβάλλον
1.0Mtokens
Μέγιστη έξοδος
131Ktokens
Τιμή εισόδου
$1.00/ 1M
Τιμή εξόδου
$3.00/ 1M
Τρόπος λειτουργίας:TextImageAudioVideo
Δυνατότητες:ΌρασηΕργαλείαStreamingΣυλλογιστική
Benchmarks
GPQA
54%
GPQA: Ερωτήσεις επιπέδου μεταπτυχιακού. Ένα αυστηρό benchmark με 448 ερωτήσεις πολλαπλής επιλογής σε βιολογία, φυσική και χημεία δημιουργημένες από ειδικούς. Οι διδάκτορες επιτυγχάνουν μόνο 65-74% ακρίβεια, ενώ οι μη ειδικοί βαθμολογούν μόνο 34% ακόμα και με απεριόριστη πρόσβαση στο διαδίκτυο (εξ ου και 'Google-proof'). Το MiMo V2.5 Pro πέτυχε 54% σε αυτό το benchmark.
HLE
48%
HLE: Συλλογιστική επιπέδου εμπειρογνώμονα. Δοκιμάζει την ικανότητα ενός μοντέλου να επιδείξει συλλογιστική επιπέδου εμπειρογνώμονα σε εξειδικευμένους τομείς. Αξιολογεί τη βαθιά κατανόηση σύνθετων θεμάτων που απαιτούν επαγγελματική γνώση. Το MiMo V2.5 Pro πέτυχε 48% σε αυτό το benchmark.
MMLU
86.7%
MMLU: Μαζική πολυθεματική κατανόηση γλώσσας. Ένα ολοκληρωμένο benchmark με 16.000 ερωτήσεις πολλαπλής επιλογής σε 57 ακαδημαϊκά θέματα, συμπεριλαμβανομένων μαθηματικών, φιλοσοφίας, νομικής και ιατρικής. Δοκιμάζει ευρεία γνώση και ικανότητες συλλογιστικής. Το MiMo V2.5 Pro πέτυχε 86.7% σε αυτό το benchmark.
MMLU Pro
84.9%
MMLU Pro: MMLU Επαγγελματική έκδοση. Μια βελτιωμένη έκδοση του MMLU με 12.032 ερωτήσεις σε δυσκολότερη μορφή 10 επιλογών. Καλύπτει Μαθηματικά, Φυσική, Χημεία, Νομική, Μηχανική, Οικονομικά, Υγεία, Ψυχολογία, Επιχειρήσεις, Βιολογία, Φιλοσοφία και Πληροφορική. Το MiMo V2.5 Pro πέτυχε 84.9% σε αυτό το benchmark.
SimpleQA
45%
SimpleQA: Benchmark πραγματικής ακρίβειας. Δοκιμάζει την ικανότητα ενός μοντέλου να παρέχει ακριβείς, πραγματικές απαντήσεις σε απλές ερωτήσεις. Μετρά την αξιοπιστία και μειώνει τις ψευδαισθήσεις σε εργασίες ανάκτησης γνώσης. Το MiMo V2.5 Pro πέτυχε 45% σε αυτό το benchmark.
IFEval
88%
IFEval: Αξιολόγηση ακολουθίας οδηγιών. Μετρά πόσο καλά ένα μοντέλο ακολουθεί συγκεκριμένες οδηγίες και περιορισμούς. Δοκιμάζει την ικανότητα τήρησης κανόνων μορφοποίησης, ορίων μήκους και άλλων ρητών απαιτήσεων. Το MiMo V2.5 Pro πέτυχε 88% σε αυτό το benchmark.
AIME 2025
41%
AIME 2025: American Invitational Math Exam. Μαθηματικά προβλήματα επιπέδου διαγωνισμού από την πρεστίζ εξέταση AIME σχεδιασμένη για ταλαντούχους μαθητές λυκείου. Δοκιμάζει προηγμένη μαθηματική επίλυση προβλημάτων που απαιτεί αφηρημένη σκέψη, όχι απλή αναγνώριση προτύπων. Το MiMo V2.5 Pro πέτυχε 41% σε αυτό το benchmark.
MATH
75%
MATH: Μαθηματική επίλυση προβλημάτων. Ένα ολοκληρωμένο μαθηματικό benchmark που δοκιμάζει επίλυση προβλημάτων σε άλγεβρα, γεωμετρία, λογισμό και άλλους μαθηματικούς τομείς. Απαιτεί πολυβηματική συλλογιστική και τυπική μαθηματική γνώση. Το MiMo V2.5 Pro πέτυχε 75% σε αυτό το benchmark.
GSM8k
95.5%
GSM8k: Μαθηματικά δημοτικού 8K. 8.500 μαθηματικά προβλήματα κειμένου επιπέδου δημοτικού που απαιτούν πολυβηματική συλλογιστική. Δοκιμάζει βασική αριθμητική και λογική σκέψη μέσω σεναρίων πραγματικής ζωής όπως ψώνια ή υπολογισμοί χρόνου. Το MiMo V2.5 Pro πέτυχε 95.5% σε αυτό το benchmark.
MGSM
92%
MGSM: Πολύγλωσσα μαθηματικά δημοτικού. Το GSM8k benchmark μεταφρασμένο σε 10 γλώσσες, συμπεριλαμβανομένων Ισπανικών, Γαλλικών, Γερμανικών, Ρωσικών, Κινεζικών και Ιαπωνικών. Δοκιμάζει μαθηματική συλλογιστική σε διάφορες γλώσσες. Το MiMo V2.5 Pro πέτυχε 92% σε αυτό το benchmark.
MathVista
65%
MathVista: Μαθηματική οπτική συλλογιστική. Δοκιμάζει την ικανότητα επίλυσης μαθηματικών προβλημάτων που περιλαμβάνουν οπτικά στοιχεία όπως διαγράμματα, γραφήματα, γεωμετρικά σχήματα και επιστημονικές εικόνες. Συνδυάζει οπτική κατανόηση με μαθηματική συλλογιστική. Το MiMo V2.5 Pro πέτυχε 65% σε αυτό το benchmark.
SWE-Bench
78.9%
SWE-Bench: Benchmark μηχανικής λογισμικού. Τα μοντέλα AI προσπαθούν να επιλύσουν πραγματικά GitHub issues σε έργα ανοικτού κώδικα Python με ανθρώπινη επαλήθευση. Δοκιμάζει πρακτικές δεξιότητες μηχανικής λογισμικού σε παραγωγικές βάσεις κώδικα. Τα κορυφαία μοντέλα πήγαν από 4,4% το 2023 σε πάνω από 70% το 2024. Το MiMo V2.5 Pro πέτυχε 78.9% σε αυτό το benchmark.
HumanEval
90%
HumanEval: Προβλήματα προγραμματισμού Python. 164 χειρόγραφα προβλήματα προγραμματισμού όπου τα μοντέλα πρέπει να δημιουργήσουν σωστές υλοποιήσεις συναρτήσεων Python. Κάθε λύση επαληθεύεται με unit tests. Τα κορυφαία μοντέλα τώρα επιτυγχάνουν 90%+ ακρίβεια. Το MiMo V2.5 Pro πέτυχε 90% σε αυτό το benchmark.
LiveCodeBench
80.6%
LiveCodeBench: Live coding benchmark. Δοκιμάζει ικανότητες κωδικοποίησης σε συνεχώς ενημερωμένες, πραγματικές προκλήσεις προγραμματισμού. Σε αντίθεση με στατικά benchmarks, χρησιμοποιεί φρέσκα προβλήματα για να αποτρέψει τη μόλυνση δεδομένων και να μετρήσει πραγματικές δεξιότητες κωδικοποίησης. Το MiMo V2.5 Pro πέτυχε 80.6% σε αυτό το benchmark.
MMMU
73%
MMMU: Πολυτροπική κατανόηση. Μαζικό πολυ-τομεακό πολυτροπικό benchmark κατανόησης που δοκιμάζει μοντέλα όρασης-γλώσσας σε προβλήματα επιπέδου πανεπιστημίου σε 30 θέματα που απαιτούν τόσο κατανόηση εικόνας όσο και ειδική γνώση. Το MiMo V2.5 Pro πέτυχε 73% σε αυτό το benchmark.
MMMU Pro
52%
MMMU Pro: MMMU Επαγγελματική έκδοση. Βελτιωμένη έκδοση του MMMU με πιο απαιτητικές ερωτήσεις και αυστηρότερη αξιολόγηση. Δοκιμάζει προηγμένη πολυτροπική συλλογιστική σε επαγγελματικά και εξειδικευμένα επίπεδα. Το MiMo V2.5 Pro πέτυχε 52% σε αυτό το benchmark.
ChartQA
89%
ChartQA: Ερωτήσεις-απαντήσεις διαγραμμάτων. Δοκιμάζει την ικανότητα κατανόησης και συλλογιστικής πληροφοριών που παρουσιάζονται σε διαγράμματα και γραφήματα. Απαιτεί εξαγωγή δεδομένων, σύγκριση τιμών και εκτέλεση υπολογισμών από οπτικές αναπαραστάσεις δεδομένων. Το MiMo V2.5 Pro πέτυχε 89% σε αυτό το benchmark.
DocVQA
93.5%
DocVQA: Οπτική Q&A εγγράφων. Document Visual Question Answering benchmark που δοκιμάζει την ικανότητα εξαγωγής και συλλογιστικής πληροφοριών από εικόνες εγγράφων, συμπεριλαμβανομένων φορμών, αναφορών και σαρωμένου κειμένου. Το MiMo V2.5 Pro πέτυχε 93.5% σε αυτό το benchmark.
Terminal-Bench
68.4%
Terminal-Bench: Εργασίες Terminal/CLI. Δοκιμάζει την ικανότητα εκτέλεσης λειτουργιών γραμμής εντολών, γραφής shell scripts και πλοήγησης σε περιβάλλοντα τερματικού. Μετρά πρακτικές δεξιότητες διαχείρισης συστήματος και ροών εργασίας ανάπτυξης. Το MiMo V2.5 Pro πέτυχε 68.4% σε αυτό το benchmark.
ARC-AGI
8%
ARC-AGI: Αφαίρεση και συλλογιστική. Abstraction and Reasoning Corpus for AGI - δοκιμάζει ρευστή νοημοσύνη μέσω νέων παζλ αναγνώρισης προτύπων. Κάθε εργασία απαιτεί ανακάλυψη του υποκείμενου κανόνα από παραδείγματα, μετρώντας γενική ικανότητα συλλογιστικής αντί απομνημόνευσης. Το MiMo V2.5 Pro πέτυχε 8% σε αυτό το benchmark.

Σχετικά με το MiMo V2.5 Pro

Μάθετε για τις δυνατότητες, τα χαρακτηριστικά του MiMo V2.5 Pro και πώς μπορεί να σας βοηθήσει να επιτύχετε καλύτερα αποτελέσματα.

Το MiMo V2.5 Pro είναι το flagship open-source μοντέλο της Xiaomi. Χρησιμοποιεί μια αρχιτεκτονική Mixture-of-Experts 1.02 τρισεκατομμυρίων παραμέτρων, όπου 42 δισεκατομμύρια παράμετροι είναι ενεργές κατά το inference. Ο σχεδιασμός hybrid-attention συνδυάζει Local Sliding Window Attention και Global Attention σε αναλογία 6:1. Αυτή η συγκεκριμένη διαμόρφωση μειώνει τις απαιτήσεις αποθήκευσης KV-cache σχεδόν 7 φορές σε σύγκριση με τα τυπικά transformer μοντέλα.

Το μοντέλο χειρίζεται context window 1 εκατομμυρίου tokens, ενώ υποστηρίζει native omnimodal εισόδους, συμπεριλαμβανομένων κειμένου, εικόνας, ήχου και βίντεο. Είναι βελτιστοποιημένο για agentic εργασίες μεγάλου ορίζοντα και αυτόνομη χρήση εργαλείων. Οι developers μπορούν να εκτελέσουν το μοντέλο τοπικά χρησιμοποιώντας βάρη ακρίβειας FP8, τα οποία εξισορροπούν τη χρήση μνήμης με το output throughput. Η επιτρεπτική άδεια MIT επιτρέπει την τροποποίηση και την εμπορική ανάπτυξη χωρίς επιπλέον χρεώσεις.

MiMo V2.5 Pro

Περιπτώσεις χρήσης για MiMo V2.5 Pro

Ανακαλύψτε τους διαφορετικούς τρόπους που μπορείτε να χρησιμοποιήσετε το MiMo V2.5 Pro για εξαιρετικά αποτελέσματα.

Αυτόνομη ανάπτυξη λογισμικού

Επίλυση προβλημάτων στο GitHub και κατασκευή στοιχείων συστήματος, όπως compilers, με λογική αυτοδιόρθωσης.

Agent workflows μεγάλου ορίζοντα

Εκτέλεση σχεδίων που απαιτούν συνοχή σε πάνω από 1.000 κλήσεις εργαλείων σε περιβάλλοντα λογισμικού.

Native multimodal ανάλυση

Απευθείας reasoning σε συνδυαστικές εισόδους βίντεο και κειμένου χωρίς εξωτερική προεπεξεργασία ή εξαγωγή καρέ.

Πλοήγηση σε μεγάλα codebase

Ανάγνωση ολόκληρων αποθετηρίων έργων εντός του context window των 1M tokens για αναδιοργάνωση λογικής ή εντοπισμό σφαλμάτων.

Σχεδιασμός αναλογικών κυκλωμάτων

Βελτιστοποίηση σύνθετων κυκλωμάτων μέσω αλληλεπίδρασης με simulation loops για την επίτευξη προδιαγραφών πολλαπλών μετρικών.

Παραγωγή 3D Web

Δημιουργία εξελιγμένων περιβαλλόντων και προσομοιώσεων φυσικής χρησιμοποιώντας Three.js και διαδικαστική παραγωγή εδάφους.

Δυνατά σημεία

Περιορισμοί

Χαμηλή κατανάλωση tokens: Προσφέρει νοημοσύνη εφάμιλλη των frontier models χρησιμοποιώντας 40% έως 60% λιγότερα tokens ανά task trajectory.
Reasoning Latency: Η λειτουργία deep thinking μπορεί να οδηγήσει σε καθυστερήσεις αρκετών λεπτών προτού το μοντέλο ξεκινήσει να παράγει κείμενο.
Συνοχή μεγάλου ορίζοντα: Διατηρεί την ακρίβεια reasoning σε context windows 1 εκατομμυρίου tokens και ακολουθίες άνω των 1.000 κλήσεων εργαλείων.
Σύνθετη πρόσβαση στην πλατφόρμα: Η επίσημη πύλη ιστού έχει μια ασταθή διαδικασία σύνδεσης, την οποία οι χρήστες συχνά περιγράφουν ως δύσχρηστη.
Απόδοση στη μηχανική λογισμικού: Φτάνει σε σκορ 78,9% στο SWE-bench Verified, υποδεικνύοντας υψηλή επάρκεια στην επίλυση σφαλμάτων κώδικα επιπέδου GitHub.
Μοτίβα απόρριψης για λόγους ασφαλείας: Περιστασιακές απορρίψεις μπορεί να συμβούν στο τέλος μεγάλων κύκλων σκέψης, γεγονός που καταναλώνει υπολογιστικό χρόνο χωρίς να παράγει έξοδο.
Επιτρεπτική άδεια MIT: Επιτρέπει την εμπορική ενσωμάτωση και την τροποποίηση των βαρών χωρίς τους περιοριστικούς όρους άλλων αδειών open-source.
Σημαντικές απαιτήσεις υλικού: Το τοπικό hosting του μοντέλου με 1.02T παραμέτρους απαιτεί clusters με πολλαπλές GPU, καθιστώντας το self-hosting ακριβό για μικρές ομάδες.

Γρήγορη εκκίνηση API

xiaomi/mimo-v2.5-pro

Προβολή τεκμηρίωσης
other SDK
import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api.xiaomimimo.com/v1",
  apiKey: process.env.MIMO_API_KEY
});

const completion = await client.chat.completions.create({
  model: "mimo-v2.5-pro",
  messages: [{ role: "user", content: "Identify logic errors in this 50,000 line codebase." }],
  thinking: { type: "enabled" }
});

console.log(completion.choices[0].message.content);

Εγκαταστήστε το SDK και αρχίστε να κάνετε κλήσεις API σε λίγα λεπτά.

Τι λένε οι άνθρωποι για το MiMo V2.5 Pro

Δείτε τι πιστεύει η κοινότητα για το MiMo V2.5 Pro

Η αναλογία ταχύτητας προς context στο MiMo-V2.5-Pro είναι ασυναγώνιστη για RAG pipelines που πρέπει να σκανάρουν ολόκληρα codebase με τη μία.
u/DevBuilder
reddit
Η Κίνα μόλις ισοφάρισε το αμερικανικό frontier coding AI με 40-60% χαμηλότερο κόστος ανά token. Αυτό δεν είναι σταδιακή πρόοδος, είναι αλλαγή των κανόνων του παιχνιδιού.
Shruti
twitter
Το MiMo-V2.5-Pro έλυσε προβλήματα που θα έπαιρναν σε ανθρώπους ειδικούς εβδομάδες. Έφτιαξε έναν πλήρη compiler σε λίγο πάνω από 4 ώρες.
TechCrunchy
twitter
Η αξία του μοντέλου δεν βρίσκεται μόνο στα benchmarks, αλλά στην ικανότητά του να διατηρεί σύνθετα agent workflows χωρίς να καταρρέει.
XiaomiMiMo Team
hackernews
Η ταχύτητα είναι στην πραγματικότητα αξιοπρεπής για ένα μοντέλο 1T. Το MoE routing κάνει πολλή από τη δύσκολη δουλειά εδώ.
AIExplorer
reddit
Επιτέλους ένα μοντέλο με άδεια MIT που ανταγωνίζεται πραγματικά τους κλειστούς γίγαντες. Το τοπικό deployment είναι το επόμενο εμπόδιο.
OpenSourceFan
twitter

Βίντεο για το MiMo V2.5 Pro

Δείτε οδηγούς, κριτικές και συζητήσεις για το MiMo V2.5 Pro

Δεν έχω ξαναδεί τέτοιο επίπεδο λεπτομέρειας σε αποτέλεσμα... κοιτάξτε τα μεμονωμένα ξύλινα πατώματα.

Το μοντέλο είναι εξαιρετικά σίγουρο και αποτελεσματικό όταν του τροφοδοτείτε συγκεκριμένα τεχνικά μηνύματα σφαλμάτων.

Χειρίζεται ολόκληρο το context του codebase χωρίς την απώλεια δεδομένων στη μέση του εγγράφου.

Η διαδικασία σκέψης είναι διαφανής, δείχνοντας ακριβώς πώς αξιολογεί τις διάφορες επιλογές εργαλείων.

Αυτό το μοντέλο ξεπερνά τους προκατόχους του στην αυστηρή τήρηση οδηγιών για εξόδους JSON.

Έχει σχεδιαστεί για να χειρίζεται σύνθετα workflows πολλαπλών βημάτων, διατηρώντας χιλιάδες κλήσεις εργαλείων.

Χρησιμοποιεί 40 έως 60% λιγότερα tokens από μοντέλα όπως το GPT-5.4 ή το Claude Opus 4.6 με παρόμοια απόδοση.

Η Xiaomi μόλις εξέπληξε τον χώρο του open-source AI με αυτή την κυκλοφορία.

Το native multimodality σημαίνει ότι δεν χρειάζεται ξεχωριστό vision encoder για βίντεο.

Μπορείτε ουσιαστικά να χτίσετε ένα ολόκληρο component λειτουργικού συστήματος παρέχοντας τα κατάλληλα environment hooks.

Το Mimo βγήκε για να υποτιμήσει τους πάντες... ο πρώτος μήνας του προγράμματος προγραμματισμού κοστίζει μόνο έξι δολάρια.

Τα benchmarks λένε μόνο μέρος της ιστορίας. Θέλω να είναι πραγματικοί δημιουργοί και να ολοκληρώνουν τη δουλειά σωστά.

Είναι πολύ πιο σταθερό από την προηγούμενη έκδοση V2 κατά τον χειρισμό μεγάλων αλυσίδων σκέψης.

Η τιμολόγηση στο native API τους είναι επιθετική, πιθανότατα για να κερδίσει την αγορά των developers.

Δυσκολεύεται ελαφρώς με τον ήχο πολύ υψηλής συχνότητας, αλλά χειρίζεται τον προφορικό λόγο άψογα.

Περισσότερα από απλά prompts

Ενισχύστε τη ροή εργασίας σας με Αυτοματισμό AI

Το Automatio συνδυάζει τη δύναμη των AI agents, του web automation και των έξυπνων ενσωματώσεων για να σας βοηθήσει να επιτύχετε περισσότερα σε λιγότερο χρόνο.

AI Agents
Web Automation
Έξυπνες ροές εργασίας

Επαγγελματικές συμβουλές για MiMo V2.5 Pro

Εξειδικευμένες συμβουλές για να αξιοποιήσετε στο έπακρο το MiMo V2.5 Pro και να επιτύχετε καλύτερα αποτελέσματα.

Διαχείριση latency στο chain-of-thought

Προσθέστε το 'don't overthink' στο prompt σας για να μειώσετε το reasoning latency σε απλά τεχνικά ερωτήματα.

Διατήρηση του reasoning content

Περάστε το προηγούμενο reasoning_content σε συνομιλίες multi-turn για να διατηρήσετε την agentic απόδοση.

Καθορισμός δυνατοτήτων περιβάλλοντος

Προσδιορίστε με σαφήνεια τις δυνατότητες του περιβάλλοντος εργαλείων, καθώς το μοντέλο είναι βελτιστοποιημένο για harness awareness.

Βελτιστοποίηση τοπικής ανάπτυξης

Χρησιμοποιήστε βάρη μεικτής ακρίβειας FP8 για να εξισορροπήσετε την αποδοτικότητα μνήμης με υψηλό output throughput.

Μαρτυρίες

Τι λένε οι χρήστες μας

Ενταχθείτε στις χιλιάδες ικανοποιημένων χρηστών που έχουν μεταμορφώσει τη ροή εργασίας τους

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

Σχετικά AI Models

deepseek

DeepSeek-V3.2-Speciale

DeepSeek

DeepSeek-V3.2-Speciale is a reasoning-first LLM featuring gold-medal math performance, DeepSeek Sparse Attention, and a 131K context window. Rivaling GPT-5...

131K context
$0.28/$0.42/1M
minimax

MiniMax M2.5

minimax

MiniMax M2.5 is a SOTA MoE model featuring a 1M context window and elite agentic coding capabilities at disruptive pricing for autonomous agents.

1M context
$0.15/$1.20/1M
zhipu

GLM-4.7

Zhipu (GLM)

GLM-4.7 by Zhipu AI is a flagship 358B MoE model featuring a 200K context window, elite 73.8% SWE-bench performance, and native Deep Thinking for agentic...

200K context
$0.60/$2.20/1M
alibaba

Qwen3-Coder-Next

alibaba

Qwen3-Coder-Next is Alibaba Cloud's elite Apache 2.0 coding model, featuring an 80B MoE architecture and 256k context window for advanced local development.

262K context
$0.12/$0.75/1M
openai

GPT-4o mini

OpenAI

OpenAI's most cost-efficient small model, GPT-4o mini offers multimodal intelligence and high-speed performance at a significantly lower price point.

128K context
$0.15/$0.60/1M
alibaba

Qwen 3.7 Max

alibaba

Qwen 3.7 Max is Alibaba’s flagship AI model for deep reasoning and autonomous agent tasks, featuring a 256k context window and top-tier coding performance.

256K context
$1.20/$6.00/1M
alibaba

Qwen3.5-Omni

alibaba

Qwen3.5-Omni is a natively omnimodal AI by Alibaba Cloud, offering seamless audio-visual reasoning, real-time voice chat, and 256k context for low-latency apps.

256K context
$0.40/$4.80/1M
deepseek

DeepSeek v4

DeepSeek

DeepSeek v4 is a 1.6T parameter MoE model featuring a 1M token context window and native multimodal support for text, vision, and video at disruptive prices.

1M context
$1.74/$3.48/1M

Συχνές ερωτήσεις για MiMo V2.5 Pro

Βρείτε απαντήσεις σε συνηθισμένες ερωτήσεις σχετικά με το MiMo V2.5 Pro

MiMo V2.5 Pro: 1M Context & 78,9% SWE-Bench Score