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MiMo V2.5 Pro

MiMo V2.5 Pro est le modèle MoE open-source de 1,02T paramètres de Xiaomi, doté d'une context window de 1M, d'une multimodalité native et de performances de...

Open SourceAgentic AIMultimodalContexte 1MXiaomi
other logootherMiMo27 avril 2026
Contexte
1.0Mtokens
Sortie max.
131Ktokens
Prix entrée
$1.00/ 1M
Prix sortie
$3.00/ 1M
Modalité:TextImageAudioVideo
Capacités:VisionOutilsStreamingRaisonnement
Benchmarks
GPQA
54%
GPQA: Questions-Réponses Scientifiques Niveau Doctorat. Un benchmark rigoureux avec 448 questions à choix multiples en biologie, physique et chimie créées par des experts du domaine. Les experts en doctorat n'atteignent que 65-74% de précision, tandis que les non-experts obtiennent seulement 34% même avec un accès web illimité (d'où le terme 'résistant à Google'). MiMo V2.5 Pro a obtenu 54% sur ce benchmark.
HLE
48%
HLE: Raisonnement d'Expertise de Haut Niveau. Teste la capacité d'un modèle à démontrer un raisonnement de niveau expert dans des domaines spécialisés. Évalue la compréhension approfondie de sujets complexes nécessitant des connaissances de niveau professionnel. MiMo V2.5 Pro a obtenu 48% sur ce benchmark.
MMLU
86.7%
MMLU: Compréhension Linguistique Multitâche Massive. Un benchmark complet avec 16 000 questions à choix multiples couvrant 57 matières académiques incluant les mathématiques, la philosophie, le droit et la médecine. Teste les connaissances générales et les capacités de raisonnement. MiMo V2.5 Pro a obtenu 86.7% sur ce benchmark.
MMLU Pro
84.9%
MMLU Pro: MMLU Édition Professionnelle. Une version améliorée du MMLU avec 12 032 questions utilisant un format plus difficile à 10 options. Couvre les mathématiques, la physique, la chimie, le droit, l'ingénierie, l'économie, la santé, la psychologie, les affaires, la biologie, la philosophie et l'informatique. MiMo V2.5 Pro a obtenu 84.9% sur ce benchmark.
SimpleQA
45%
SimpleQA: Benchmark de Précision Factuelle. Teste la capacité d'un modèle à fournir des réponses précises et factuelles à des questions directes. Mesure la fiabilité et réduit les hallucinations dans les tâches de récupération de connaissances. MiMo V2.5 Pro a obtenu 45% sur ce benchmark.
IFEval
88%
IFEval: Évaluation du Suivi d'Instructions. Mesure la capacité d'un modèle à suivre des instructions et contraintes spécifiques. Teste la capacité à respecter les règles de formatage, les limites de longueur et autres exigences explicites. MiMo V2.5 Pro a obtenu 88% sur ce benchmark.
AIME 2025
41%
AIME 2025: Examen d'Invitation Américain en Mathématiques. Problèmes mathématiques de niveau compétition issus du prestigieux examen AIME conçu pour les lycéens talentueux. Teste la résolution de problèmes mathématiques avancés nécessitant un raisonnement abstrait, pas simplement de la correspondance de motifs. MiMo V2.5 Pro a obtenu 41% sur ce benchmark.
MATH
75%
MATH: Résolution de Problèmes Mathématiques. Un benchmark mathématique complet testant la résolution de problèmes en algèbre, géométrie, calcul et autres domaines mathématiques. Nécessite un raisonnement en plusieurs étapes et des connaissances mathématiques formelles. MiMo V2.5 Pro a obtenu 75% sur ce benchmark.
GSM8k
95.5%
GSM8k: Mathématiques Niveau Primaire 8K. 8 500 problèmes de mathématiques niveau primaire nécessitant un raisonnement en plusieurs étapes. Teste l'arithmétique de base et la pensée logique à travers des scénarios réels comme les achats ou les calculs de temps. MiMo V2.5 Pro a obtenu 95.5% sur ce benchmark.
MGSM
92%
MGSM: Mathématiques Niveau Primaire Multilingue. Le benchmark GSM8k traduit en 10 langues incluant l'espagnol, le français, l'allemand, le russe, le chinois et le japonais. Teste le raisonnement mathématique dans différentes langues. MiMo V2.5 Pro a obtenu 92% sur ce benchmark.
MathVista
65%
MathVista: Raisonnement Mathématique Visuel. Teste la capacité à résoudre des problèmes mathématiques impliquant des éléments visuels comme les graphiques, les diagrammes de géométrie et les figures scientifiques. Combine la compréhension visuelle avec le raisonnement mathématique. MiMo V2.5 Pro a obtenu 65% sur ce benchmark.
SWE-Bench
78.9%
SWE-Bench: Benchmark d'Ingénierie Logicielle. Les modèles d'IA tentent de résoudre de vrais problèmes GitHub dans des projets Python open-source avec vérification humaine. Teste les compétences pratiques en ingénierie logicielle sur des bases de code en production. Les meilleurs modèles sont passés de 4,4% en 2023 à plus de 70% en 2024. MiMo V2.5 Pro a obtenu 78.9% sur ce benchmark.
HumanEval
90%
HumanEval: Problèmes de Programmation Python. 164 problèmes de programmation écrits à la main où les modèles doivent générer des implémentations de fonctions Python correctes. Chaque solution est vérifiée par des tests unitaires. Les meilleurs modèles atteignent maintenant plus de 90% de précision. MiMo V2.5 Pro a obtenu 90% sur ce benchmark.
LiveCodeBench
80.6%
LiveCodeBench: Benchmark de Code en Direct. Teste les capacités de codage sur des défis de programmation réels continuellement mis à jour. Contrairement aux benchmarks statiques, utilise des problèmes frais pour éviter la contamination des données et mesurer les vraies compétences de codage. MiMo V2.5 Pro a obtenu 80.6% sur ce benchmark.
MMMU
73%
MMMU: Compréhension Multimodale. Benchmark de Compréhension Multimodale Multi-discipline Massive testant les modèles vision-langage sur des problèmes universitaires dans 30 matières nécessitant à la fois la compréhension d'images et des connaissances expertes. MiMo V2.5 Pro a obtenu 73% sur ce benchmark.
MMMU Pro
52%
MMMU Pro: MMMU Édition Professionnelle. Version améliorée du MMMU avec des questions plus difficiles et une évaluation plus stricte. Teste le raisonnement multimodal avancé aux niveaux professionnel et expert. MiMo V2.5 Pro a obtenu 52% sur ce benchmark.
ChartQA
89%
ChartQA: Questions-Réponses sur Graphiques. Teste la capacité à comprendre et raisonner sur les informations présentées dans les graphiques. Nécessite l'extraction de données, la comparaison de valeurs et l'exécution de calculs à partir de représentations visuelles de données. MiMo V2.5 Pro a obtenu 89% sur ce benchmark.
DocVQA
93.5%
DocVQA: Q&R Visuelle sur Documents. Benchmark de Questions-Réponses Visuelles sur Documents testant la capacité à extraire et raisonner sur les informations des images de documents incluant les formulaires, rapports et textes numérisés. MiMo V2.5 Pro a obtenu 93.5% sur ce benchmark.
Terminal-Bench
68.4%
Terminal-Bench: Tâches Terminal/CLI. Teste la capacité à effectuer des opérations en ligne de commande, écrire des scripts shell et naviguer dans les environnements terminal. Mesure les compétences pratiques en administration système et flux de travail de développement. MiMo V2.5 Pro a obtenu 68.4% sur ce benchmark.
ARC-AGI
8%
ARC-AGI: Abstraction et Raisonnement. Corpus d'Abstraction et de Raisonnement pour l'AGI - teste l'intelligence fluide à travers des puzzles de reconnaissance de motifs nouveaux. Chaque tâche nécessite de découvrir la règle sous-jacente à partir d'exemples, mesurant la capacité de raisonnement général plutôt que la mémorisation. MiMo V2.5 Pro a obtenu 8% sur ce benchmark.

À propos de MiMo V2.5 Pro

Découvrez les capacités, fonctionnalités et façons d'utiliser MiMo V2.5 Pro.

MiMo V2.5 Pro est le modèle open-source flagship de Xiaomi. Il utilise une architecture Mixture-of-Experts de 1,02 trillion de paramètres, dont 42 milliards sont actifs pendant l'inference. La conception hybride-attention mélange Local Sliding Window Attention et Global Attention dans un ratio de 6:1. Cette configuration spécifique réduit les besoins de stockage en KV-cache de près de 7x par rapport aux modèles transformer standard.

Le modèle gère une context window de 1 million de tokens tout en prenant en charge des entrées omnimodales natives, incluant texte, image, audio et vidéo. Il est optimisé pour les tâches agentic à long terme et l'utilisation d'outils autonomes. Les développeurs peuvent exécuter le modèle localement en utilisant des poids en précision FP8, qui équilibrent l'usage de la mémoire avec le throughput de sortie. La licence MIT permissive autorise la modification et le déploiement commercial sans frais supplémentaires.

MiMo V2.5 Pro

Cas d'utilisation de MiMo V2.5 Pro

Découvrez les différentes façons d'utiliser MiMo V2.5 Pro pour obtenir d'excellents résultats.

Génie logiciel autonome

Résolution de problèmes GitHub et construction de composants système comme des compilateurs avec une logique d'auto-correction.

Workflows d'agents à long terme

Exécution de plans nécessitant une cohérence sur plus de 1 000 appels d'outils dans des environnements logiciels.

Analyse multimodale native

Reasoning direct sur des entrées combinées de vidéo et de texte sans prétraitement externe ou extraction d'images.

Navigation dans des bases de code à grande échelle

Ingestion de dépôts de projets entiers au sein de la context window de 1M de tokens pour refactoriser la logique ou trouver des bugs.

Conception de circuits analogiques

Optimisation de circuits complexes en interagissant avec des boucles de simulation pour respecter des spécifications multi-métriques.

Génération Web 3D

Création d'environnements sophistiqués et de simulations physiques en utilisant Three.js et la génération procédurale de terrain.

Points forts

Limitations

Faible consommation de tokens: Offre une intelligence équivalente aux frontier models tout en utilisant 40 % à 60 % de tokens en moins par trajectoire de tâche.
Latence de reasoning: Le mode de réflexion approfondie peut entraîner des délais de plusieurs minutes avant que le modèle ne commence à générer du texte.
Cohérence à long terme: Maintient une précision de reasoning sur des context windows de 1 million de tokens et des séquences de plus de 1 000 appels d'outils.
Accès complexe à la plateforme: Le portail web officiel possède un processus de connexion instable que les utilisateurs décrivent fréquemment comme difficile à naviguer.
Performance en génie logiciel: Atteint un score de 78,9 % sur SWE-bench Verified, indiquant une grande maîtrise dans la résolution de problèmes de code au niveau GitHub.
Modèles de refus de sécurité: Des refus occasionnels peuvent survenir à la toute fin de longs cycles de réflexion, ce qui consomme du temps de calcul sans fournir de résultat.
Licence MIT permissive: Autorise l'intégration commerciale et la modification des poids sans les conditions restrictives présentes dans d'autres licences open-source.
Exigences matérielles significatives: L'hébergement local du modèle à 1,02T paramètres nécessite des clusters multi-GPU, rendant l'auto-hébergement coûteux pour les petites équipes.

Démarrage rapide API

xiaomi/mimo-v2.5-pro

Voir la documentation
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: "Identifie les erreurs de logique dans cette base de code de 50 000 lignes." }],
  thinking: { type: "enabled" }
});

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

Installez le SDK et commencez à faire des appels API en quelques minutes.

Ce que les gens disent de MiMo V2.5 Pro

Voyez ce que la communauté pense de MiMo V2.5 Pro

Le ratio vitesse-contexte sur MiMo-V2.5-Pro est imbattable pour les pipelines RAG qui ont besoin de scanner des bases de code entières en une seule fois.
u/DevBuilder
reddit
La Chine vient d'égaler l'IA de codage de frontier USA avec un coût en tokens inférieur de 40 à 60 %. Ce n'est pas incrémental ; cela change la donne.
Shruti
twitter
MiMo-V2.5-Pro a résolu des problèmes qui auraient pris des semaines à des experts humains. Il a construit un compilateur complet en un peu plus de 4 heures.
TechCrunchy
twitter
La valeur du modèle ne réside pas seulement dans les benchmarks, mais dans sa capacité à maintenir des workflows d'agents complexes sans faillir.
XiaomiMiMo Team
hackernews
La vitesse est en fait décente pour un modèle 1T. Le routage MoE fait un travail énorme ici.
AIExplorer
reddit
Enfin un modèle sous licence MIT qui rivalise réellement avec les géants fermés. Le déploiement local est le prochain obstacle.
OpenSourceFan
twitter

Vidéos sur MiMo V2.5 Pro

Regardez des tutoriels, critiques et discussions sur MiMo V2.5 Pro

Je n'ai jamais vu un tel niveau de détail dans un résultat... regardez le parquet individuel.

Le modèle est très confiant et efficace lorsque vous lui fournissez des messages d'erreur techniques spécifiques.

Il gère tout le contexte de la base de code sans la perte habituelle au milieu du document.

Le processus de réflexion est transparent, montrant exactement comment il évalue les différentes options d'outils.

Ce modèle surpasse ses prédécesseurs dans le suivi strict des instructions pour les sorties JSON.

Il est conçu pour gérer des workflows complexes en plusieurs étapes, en soutenant des milliers d'appels d'outils.

Il utilise 40 à 60 % de tokens en moins que des modèles comme GPT-5.4 ou Claude Opus 4.6 à performance similaire.

Xiaomi vient de choquer l'espace AI open-source avec cette sortie.

La multimodalité native signifie qu'il n'a pas besoin d'un encodeur de vision séparé pour la vidéo.

Vous pouvez effectivement construire un composant OS entier en fournissant les bons hooks d'environnement.

Mimo est arrivé pour casser les prix... le premier mois du plan de codage ne coûte que six dollars.

Les benchmarks ne racontent qu'une partie de l'histoire ; je veux qu'ils soient de vrais bâtisseurs et qu'ils posent le toit correctement.

Il est beaucoup plus stable que la version V2 précédente lors de la gestion de longues chaînes de reasoning.

La tarification de leur API native est agressive, probablement pour capturer le marché des développeurs.

Il peine légèrement avec l'audio à très haute fréquence, mais gère parfaitement la parole conversationnelle.

Plus que de simples prompts

Optimisez votre flux de travail avec l'Automatisation IA

Automatio combine la puissance des agents IA, de l'automatisation web et des integrations intelligentes pour vous aider a accomplir plus en moins de temps.

Agents IA
Automatisation Web
Flux Intelligents

Conseils Pro pour MiMo V2.5 Pro

Conseils d'experts pour tirer le meilleur parti de MiMo V2.5 Pro.

Gérer la latence du chain-of-thought

Ajoutez « don't overthink » (ne réfléchis pas trop) à votre prompt pour réduire la latence de reasoning lors de requêtes techniques simples.

Préserver le contenu de reasoning

Renvoyez le reasoning_content précédent dans les conversations multi-tours pour maintenir les performances de l'agent.

Définir les affordances de l'environnement

Spécifiez clairement les capacités de l'environnement d'outils, car le modèle est optimisé pour la connaissance du cadre d'exécution.

Optimiser le déploiement local

Utilisez des poids en précision mixte FP8 pour équilibrer l'efficacité de la mémoire et un throughput de sortie élevé.

Témoignages

Ce Que Disent Nos Utilisateurs

Rejoignez des milliers d'utilisateurs satisfaits qui ont transforme leur flux de travail

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

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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

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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

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Sarah Chen

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David Park

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Emily Rodriguez

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Questions Fréquentes sur MiMo V2.5 Pro

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