other

MiMo V2.5 Pro

MiMo V2.5 Pro مدل MoE متن‌باز ۱.۰۲ تریلیون پارامتری شیائومی است که دارای context window یک میلیونی، multimodality بومی و عملکرد عالی در کدنویسی agentic می‌باشد.

Open SourceAgentic AIMultimodal1M ContextXiaomi
other logootherMiMo۲۷ آوریل ۲۰۲۶
پنجره زمینه
1.0Mتوکن
حداکثر خروجی
131Kتوکن
قیمت ورودی
$1.00/ 1M
قیمت خروجی
$3.00/ 1M
حالت:TextImageAudioVideo
قابلیت‌ها:بیناییابزارهااستریمینگاستدلال
معیارها
GPQA
54%
GPQA: سوالات علمی سطح تحصیلات تکمیلی. معیار دقیق با 448 سوال از زیست‌شناسی، فیزیک و شیمی. کارشناسان دکترا فقط 65-74% دقت دارند. MiMo V2.5 Pro امتیاز 54% در این معیار کسب کرد.
HLE
48%
HLE: استدلال سطح کارشناسی. توانایی مدل در نشان دادن استدلال سطح کارشناسی در حوزه‌های تخصصی را آزمایش می‌کند. MiMo V2.5 Pro امتیاز 48% در این معیار کسب کرد.
MMLU
86.7%
MMLU: درک زبان چندوظیفه‌ای گسترده. معیار جامع با 16000 سوال در 57 موضوع دانشگاهی. MiMo V2.5 Pro امتیاز 86.7% در این معیار کسب کرد.
MMLU Pro
84.9%
MMLU Pro: نسخه حرفه‌ای MMLU. نسخه بهبود یافته MMLU با 12032 سوال و فرمت 10 گزینه‌ای سخت‌تر. MiMo V2.5 Pro امتیاز 84.9% در این معیار کسب کرد.
SimpleQA
45%
SimpleQA: معیار دقت واقعی. توانایی مدل در ارائه پاسخ‌های دقیق و واقعی را آزمایش می‌کند. MiMo V2.5 Pro امتیاز 45% در این معیار کسب کرد.
IFEval
88%
IFEval: ارزیابی پیروی از دستورالعمل. اندازه‌گیری می‌کند مدل چقدر خوب از دستورالعمل‌ها و محدودیت‌های خاص پیروی می‌کند. MiMo V2.5 Pro امتیاز 88% در این معیار کسب کرد.
AIME 2025
41%
AIME 2025: امتحان ریاضی دعوتی آمریکا. مسائل ریاضی سطح مسابقه از امتحان معتبر AIME. MiMo V2.5 Pro امتیاز 41% در این معیار کسب کرد.
MATH
75%
MATH: حل مسئله ریاضی. معیار جامع ریاضی که حل مسئله در جبر، هندسه، حساب دیفرانسیل را آزمایش می‌کند. MiMo V2.5 Pro امتیاز 75% در این معیار کسب کرد.
GSM8k
95.5%
GSM8k: ریاضی دبستان 8K. 8500 مسئله ریاضی کلامی سطح دبستان. MiMo V2.5 Pro امتیاز 95.5% در این معیار کسب کرد.
MGSM
92%
MGSM: ریاضی دبستان چندزبانه. معیار GSM8k ترجمه شده به 10 زبان. MiMo V2.5 Pro امتیاز 92% در این معیار کسب کرد.
MathVista
65%
MathVista: استدلال بصری ریاضی. توانایی حل مسائل ریاضی با عناصر بصری را آزمایش می‌کند. MiMo V2.5 Pro امتیاز 65% در این معیار کسب کرد.
SWE-Bench
78.9%
SWE-Bench: معیار مهندسی نرم‌افزار. مدل‌های AI سعی می‌کنند مسائل واقعی GitHub را در پروژه‌های Python حل کنند. MiMo V2.5 Pro امتیاز 78.9% در این معیار کسب کرد.
HumanEval
90%
HumanEval: مسائل برنامه‌نویسی Python. 164 مسئله برنامه‌نویسی که مدل‌ها باید پیاده‌سازی صحیح توابع Python تولید کنند. MiMo V2.5 Pro امتیاز 90% در این معیار کسب کرد.
LiveCodeBench
80.6%
LiveCodeBench: معیار کدنویسی زنده. توانایی‌های کدنویسی را در چالش‌های برنامه‌نویسی واقعی به‌روز شده آزمایش می‌کند. MiMo V2.5 Pro امتیاز 80.6% در این معیار کسب کرد.
MMMU
73%
MMMU: درک چندحالته. معیار درک چندحالته در 30 موضوع دانشگاهی. MiMo V2.5 Pro امتیاز 73% در این معیار کسب کرد.
MMMU Pro
52%
MMMU Pro: نسخه حرفه‌ای MMMU. نسخه بهبود یافته MMMU با سوالات چالش‌برانگیزتر. MiMo V2.5 Pro امتیاز 52% در این معیار کسب کرد.
ChartQA
89%
ChartQA: پرسش و پاسخ نمودار. توانایی درک و تحلیل اطلاعات از نمودارها را آزمایش می‌کند. MiMo V2.5 Pro امتیاز 89% در این معیار کسب کرد.
DocVQA
93.5%
DocVQA: پرسش و پاسخ بصری سند. توانایی استخراج اطلاعات از تصاویر سند را آزمایش می‌کند. MiMo V2.5 Pro امتیاز 93.5% در این معیار کسب کرد.
Terminal-Bench
68.4%
Terminal-Bench: وظایف ترمینال/CLI. توانایی انجام عملیات خط فرمان را آزمایش می‌کند. MiMo V2.5 Pro امتیاز 68.4% در این معیار کسب کرد.
ARC-AGI
8%
ARC-AGI: انتزاع و استدلال. هوش سیال را از طریق پازل‌های تشخیص الگوی جدید آزمایش می‌کند. MiMo V2.5 Pro امتیاز 8% در این معیار کسب کرد.

درباره MiMo V2.5 Pro

درباره قابلیت‌های MiMo V2.5 Pro، ویژگی‌ها و نحوه کمک به شما در دستیابی به نتایج بهتر بیاموزید.

مدل MiMo V2.5 Pro پرچمدار مدل‌های متن‌باز شیائومی است. این مدل از معماری Mixture-of-Experts با ۱.۰۲ تریلیون پارامتر استفاده می‌کند که در آن ۴۲ میلیارد پارامتر در طول inference فعال هستند. طراحی ترکیبی-توجه (hybrid-attention) از ترکیب Local Sliding Window Attention و Global Attention با نسبت ۶ به ۱ استفاده می‌کند. این پیکربندی خاص، نیازهای ذخیره‌سازی KV-cache را در مقایسه با مدل‌های استاندارد transformer تا حدود ۷ برابر کاهش می‌دهد.

این مدل یک context window به ظرفیت ۱ میلیون توکن را مدیریت کرده و از ورودی‌های omnimodal بومی شامل متن، تصویر، صدا و ویدیو پشتیبانی می‌کند. این مدل برای وظایف agentic طولانی‌مدت و استفاده خودکار از ابزارها بهینه‌سازی شده است. توسعه‌دهندگان می‌توانند مدل را به‌صورت محلی با استفاده از وزن‌های با دقت FP8 اجرا کنند که تعادلی بین مصرف حافظه و throughput خروجی ایجاد می‌کند. مجوز MIT اجازه اصلاح و استقرار تجاری را بدون هزینه‌های اضافی می‌دهد.

MiMo V2.5 Pro

موارد استفاده برای MiMo V2.5 Pro

روش‌های مختلف استفاده از MiMo V2.5 Pro برای دستیابی به نتایج عالی را کشف کنید.

مهندسی نرم‌افزار خودمختار

حل مشکلات گیت‌هاب و ساخت اجزای سیستمی مانند کامپایلرها با استفاده از منطق خوداصلاح‌گر.

جریان‌کارهای agentic با افق بلندمدت

اجرای برنامه‌هایی که نیازمند انسجام در بیش از ۱۰۰۰ فراخوانی ابزار در محیط‌های نرم‌افزاری هستند.

تحلیل multimodal بومی

استدلال مستقیم بر روی ورودی‌های ترکیبی ویدیویی و متنی بدون نیاز به استخراج فریم یا پیش‌پردازش خارجی.

پیمایش مخازن کد (Codebase) در مقیاس بزرگ

بارگذاری کل مخازن پروژه در context window یک میلیونی برای بازنویسی منطق یا یافتن باگ‌ها.

طراحی مدارات آنالوگ

بهینه‌سازی مدارات پیچیده از طریق تعامل با حلقه‌های شبیه‌سازی برای دستیابی به مشخصات چندمعیاره.

تولید وب سه‌بعدی

ایجاد محیط‌های پیچیده و شبیه‌سازی‌های فیزیکی با استفاده از Three.js و تولید رویه‌های زمین (procedural terrain).

نقاط قوت

محدودیت‌ها

مصرف پایین توکن: ارائه هوشمندی در سطح مدل‌های frontier با مصرف ۴۰ تا ۶۰ درصد توکن کمتر در هر مسیر وظیفه.
Latency استدلال: حالت تفکر عمیق (deep thinking) می‌تواند باعث تأخیر چندین دقیقه‌ای پیش از شروع تولید متن توسط مدل شود.
انسجام در افق‌های بلندمدت: حفظ دقت استدلال در context window یک میلیون توکنی و دنباله‌های بیش از ۱۰۰۰ فراخوانی ابزار.
دسترسی پیچیده به پلتفرم: پورتال وب رسمی دارای فرآیند ورود ناپایدار است که کاربران اغلب آن را دشوار توصیف می‌کنند.
عملکرد عالی در مهندسی نرم‌افزار: کسب امتیاز ۷۸.۹٪ در SWE-bench Verified که نشان‌دهنده تبحر بالا در حل مشکلات کدنویسی در سطح گیت‌هاب است.
الگوهای امتناع از پاسخگویی: گاهی در پایان چرخه‌های فکری طولانی، امتناع از پاسخگویی رخ می‌دهد که باعث هدر رفتن زمان محاسباتی بدون ارائه خروجی می‌شود.
مجوز MIT آزاد: امکان ادغام تجاری و اصلاح وزن‌ها بدون شرایط محدودکننده موجود در سایر مجوزهای open-source.
نیازهای سخت‌افزاری سنگین: میزبانی محلی مدل با ۱.۰۲ تریلیون پارامتر نیازمند کلاسترهای multi-GPU است که خود-میزبانی را برای تیم‌های کوچک گران می‌کند.

شروع سریع API

xiaomi/mimo-v2.5-pro

مشاهده مستندات
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);

SDK را نصب کنید و در عرض چند دقیقه شروع به فراخوانی API کنید.

مردم درباره MiMo V2.5 Pro چه می‌گویند

ببینید جامعه درباره MiMo V2.5 Pro چه فکر می‌کند

نسبت سرعت به context در MiMo-V2.5-Pro برای خط لوله‌های RAG که نیاز دارند کل کدهای پروژه را در یک مرحله اسکن کنند، بی‌رقیب است.
u/DevBuilder
reddit
چین به‌تازگی با هزینه‌ای ۴۰ تا ۶۰ درصد کمتر، با هوش مصنوعی frontier کدنویسی آمریکا برابری کرد. این یک پیشرفت جزئی نیست، بلکه تغییر قواعد بازی است.
Shruti
twitter
MiMo-V2.5-Pro مشکلاتی را حل کرد که حل آن‌ها برای متخصصان انسانی هفته‌ها زمان می‌برد. این مدل یک کامپایلر کامل را در کمتر از ۴ ساعت ساخت.
TechCrunchy
twitter
ارزش مدل فقط در بنچمارک‌ها نیست، بلکه در توانایی آن برای حفظ جریان‌کارهای پیچیده agentic بدون شکست خوردن است.
XiaomiMiMo Team
hackernews
سرعت برای یک مدل ۱ تریلیونی واقعاً مناسب است. مسیریابی MoE اینجا بار بزرگی را به دوش می‌کشد.
AIExplorer
reddit
بالاخره یک مدل با مجوز MIT که واقعاً با غول‌های closed رقابت می‌کند. استقرار محلی چالش بعدی است.
OpenSourceFan
twitter

ویدیوهای درباره MiMo V2.5 Pro

آموزش‌ها، بررسی‌ها و بحث‌های درباره MiMo V2.5 Pro را تماشا کنید

من هرگز چنین سطحی از جزئیات را در یک نتیجه ندیده بودم... به کف‌پوش‌های چوبی جداگانه نگاه کنید. [۱۵:۱۰]

مدل زمانی که پیام‌های خطای فنی خاصی به آن می‌دهید، بسیار مطمئن و موثر عمل می‌کند. [۱۰:۱۴]

این مدل کل context کدهای برنامه را بدون از دست دادن اطلاعاتِ میانه متن مدیریت می‌کند. [۱۲:۴۵]

فرآیند تفکر شفاف است و دقیقاً نشان می‌دهد که چگونه گزینه‌های مختلف ابزار را ارزیابی می‌کند. [۰۸:۲۲]

این مدل در پیروی دقیق از دستورالعمل‌ها برای خروجی‌های JSON از پیشینیان خود بهتر عمل می‌کند. [۱۴:۰۵]

این مدل برای مدیریت جریان‌کارهای پیچیده چندمرحله‌ای و پشتیبانی از هزاران فراخوانی ابزار طراحی شده است. [۰۰:۳۶]

این مدل ۴۰ تا ۶۰ درصد کمتر از مدل‌هایی مانند GPT-5.4 یا Claude Opus 4.6 با عملکرد مشابه، توکن مصرف می‌کند. [۰۲:۲۴]

شیائومی با این انتشار، فضای هوش مصنوعی متن‌باز را شوکه کرد. [۰۰:۱۰]

multimodality بومی به این معنی است که برای ویدیو به انکودر جداگانه نیاز ندارد. [۰۴:۵۰]

شما می‌توانید با ارائه هوک‌های محیطی مناسب، کل اجزای یک سیستم‌عامل را بسازید. [۰۷:۱۵]

Mimo آمده تا قیمت‌ها را برای همه بشکند... ماه اول برنامه کدنویسی فقط شش دلار است. [۱۵:۲۵]

بنچمارک‌ها فقط بخشی از داستان هستند؛ من می‌خواهم آن‌ها سازندگان واقعی باشند و کار را به درستی انجام دهند. [۱۹:۱۸]

این مدل هنگام مدیریت زنجیره‌های فکری طولانی، بسیار پایدارتر از نسخه V2 قبلی است. [۱۱:۳۰]

قیمت‌گذاری در API بومی آن‌ها تهاجمی است، احتمالاً برای تسخیر بازار توسعه‌دهندگان. [۱۶:۴۰]

در صداهایی با فرکانس بسیار بالا کمی مشکل دارد اما گفتار محاوره‌ای را کاملاً عالی مدیریت می‌کند. [۲۲:۱۵]

بیشتر از فقط پرامپت

گردش کار خود را با اتوماسیون AI

Automatio قدرت عامل‌های AI، اتوماسیون وب و ادغام‌های هوشمند را ترکیب می‌کند تا به شما کمک کند در زمان کمتر بیشتر انجام دهید.

عامل‌های AI
اتوماسیون وب
گردش‌کارهای هوشمند

نکات حرفه‌ای برای MiMo V2.5 Pro

نکات تخصصی برای کمک به شما در استفاده حداکثری از MiMo V2.5 Pro و دستیابی به نتایج بهتر.

مدیریت Latency در Chain-of-Thought

برای کاهش Latency استدلال در پرسش‌های فنی ساده، عبارت 'don't overthink' را به prompt خود اضافه کنید.

حفظ محتوای استدلالی

در گفتگوهای multi-turn، محتوای reasoning_content قبلی را دوباره ارسال کنید تا عملکرد agentic مدل حفظ شود.

تعریف قابلیت‌های محیطی

قابلیت‌های محیط ابزاری خود را به‌وضوح مشخص کنید، زیرا مدل برای آگاهی از محیط (harness awareness) بهینه‌سازی شده است.

بهینه‌سازی استقرار محلی

از وزن‌های با دقت ترکیبی FP8 برای ایجاد تعادل بین کارایی حافظه و throughput خروجی استفاده کنید.

نظرات

کاربران ما چه می‌گویند

به هزاران کاربر راضی که گردش کار خود را متحول کرده‌اند بپیوندید

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.

مرتبط 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

سوالات متداول درباره MiMo V2.5 Pro

پاسخ سوالات رایج درباره MiMo V2.5 Pro را بیابید