other

MiMo V2.5 Pro

MiMo V2.5 Pro คือโมเดล MoE แบบ open-source ขนาด 1.02T parameter จาก Xiaomi ที่มาพร้อมกับ context window 1 ล้าน, multimodality ในตัว...

Open SourceAgentic AIMultimodal1M ContextXiaomi
other logootherMiMo27 เมษายน 2026
บริบท
1.0Mโทเคน
เอาต์พุตสูงสุด
131Kโทเคน
ราคาอินพุต
$1.00/ 1M
ราคาเอาต์พุต
$3.00/ 1M
โหมด:TextImageAudioVideo
ความสามารถ:การมองเห็นเครื่องมือสตรีมมิ่งการใช้เหตุผล
เกณฑ์มาตรฐาน
GPQA
54%
GPQA: คำถามวิทยาศาสตร์ระดับบัณฑิตศึกษา. เกณฑ์มาตรฐานที่เข้มงวดพร้อม 448 คำถามจากชีววิทยา ฟิสิกส์ และเคมี ผู้เชี่ยวชาญ PhD ทำได้เพียง 65-74% MiMo V2.5 Pro ได้คะแนน 54% ในเกณฑ์มาตรฐานนี้
HLE
48%
HLE: การใช้เหตุผลระดับผู้เชี่ยวชาญ. ทดสอบความสามารถของโมเดลในการแสดงการใช้เหตุผลระดับผู้เชี่ยวชาญในสาขาเฉพาะทาง MiMo V2.5 Pro ได้คะแนน 48% ในเกณฑ์มาตรฐานนี้
MMLU
86.7%
MMLU: ความเข้าใจภาษาแบบมัลติทาสก์ขนาดใหญ่. เกณฑ์มาตรฐานที่ครอบคลุมพร้อม 16,000 คำถามใน 57 วิชา MiMo V2.5 Pro ได้คะแนน 86.7% ในเกณฑ์มาตรฐานนี้
MMLU Pro
84.9%
MMLU Pro: MMLU รุ่นมืออาชีพ. เวอร์ชันที่ปรับปรุงของ MMLU พร้อม 12,032 คำถามและรูปแบบ 10 ตัวเลือกที่ยากขึ้น MiMo V2.5 Pro ได้คะแนน 84.9% ในเกณฑ์มาตรฐานนี้
SimpleQA
45%
SimpleQA: เกณฑ์มาตรฐานความถูกต้องของข้อเท็จจริง. ทดสอบความสามารถของโมเดลในการให้คำตอบที่ถูกต้องและเป็นข้อเท็จจริง MiMo V2.5 Pro ได้คะแนน 45% ในเกณฑ์มาตรฐานนี้
IFEval
88%
IFEval: การประเมินการปฏิบัติตามคำสั่ง. วัดว่าโมเดลปฏิบัติตามคำสั่งและข้อจำกัดเฉพาะได้ดีเพียงใด MiMo V2.5 Pro ได้คะแนน 88% ในเกณฑ์มาตรฐานนี้
AIME 2025
41%
AIME 2025: การสอบคณิตศาสตร์เชิญชวนอเมริกัน. โจทย์คณิตศาสตร์ระดับการแข่งขันจากการสอบ AIME ที่มีชื่อเสียง MiMo V2.5 Pro ได้คะแนน 41% ในเกณฑ์มาตรฐานนี้
MATH
75%
MATH: การแก้ปัญหาคณิตศาสตร์. เกณฑ์มาตรฐานคณิตศาสตร์ที่ครอบคลุมทดสอบการแก้ปัญหาในพีชคณิต เรขาคณิต แคลคูลัส MiMo V2.5 Pro ได้คะแนน 75% ในเกณฑ์มาตรฐานนี้
GSM8k
95.5%
GSM8k: คณิตศาสตร์ประถม 8K. 8,500 โจทย์คณิตศาสตร์ระดับประถมศึกษา MiMo V2.5 Pro ได้คะแนน 95.5% ในเกณฑ์มาตรฐานนี้
MGSM
92%
MGSM: คณิตศาสตร์ประถมหลายภาษา. เกณฑ์มาตรฐาน GSM8k แปลเป็น 10 ภาษา MiMo V2.5 Pro ได้คะแนน 92% ในเกณฑ์มาตรฐานนี้
MathVista
65%
MathVista: การใช้เหตุผลเชิงภาพคณิตศาสตร์. ทดสอบความสามารถในการแก้ปัญหาคณิตศาสตร์ที่มีองค์ประกอบภาพ MiMo V2.5 Pro ได้คะแนน 65% ในเกณฑ์มาตรฐานนี้
SWE-Bench
78.9%
SWE-Bench: เกณฑ์มาตรฐานวิศวกรรมซอฟต์แวร์. โมเดล AI พยายามแก้ปัญหา GitHub จริงในโครงการ Python MiMo V2.5 Pro ได้คะแนน 78.9% ในเกณฑ์มาตรฐานนี้
HumanEval
90%
HumanEval: โจทย์เขียนโปรแกรม Python. 164 โจทย์เขียนโปรแกรมที่โมเดลต้องสร้างการใช้งานฟังก์ชัน Python ที่ถูกต้อง MiMo V2.5 Pro ได้คะแนน 90% ในเกณฑ์มาตรฐานนี้
LiveCodeBench
80.6%
LiveCodeBench: เกณฑ์มาตรฐานเขียนโค้ดสด. ทดสอบความสามารถในการเขียนโค้ดบนความท้าทายการเขียนโปรแกรมจริงที่อัปเดตอย่างต่อเนื่อง MiMo V2.5 Pro ได้คะแนน 80.6% ในเกณฑ์มาตรฐานนี้
MMMU
73%
MMMU: ความเข้าใจหลายโหมด. เกณฑ์มาตรฐานความเข้าใจหลายโหมดจาก 30 วิชามหาวิทยาลัย MiMo V2.5 Pro ได้คะแนน 73% ในเกณฑ์มาตรฐานนี้
MMMU Pro
52%
MMMU Pro: MMMU รุ่นมืออาชีพ. เวอร์ชันที่ปรับปรุงของ MMMU พร้อมคำถามที่ท้าทายมากขึ้น MiMo V2.5 Pro ได้คะแนน 52% ในเกณฑ์มาตรฐานนี้
ChartQA
89%
ChartQA: คำถามและคำตอบกราฟ. ทดสอบความสามารถในการเข้าใจและวิเคราะห์ข้อมูลจากกราฟและแผนภูมิ MiMo V2.5 Pro ได้คะแนน 89% ในเกณฑ์มาตรฐานนี้
DocVQA
93.5%
DocVQA: คำถามเชิงภาพเอกสาร. ทดสอบความสามารถในการสกัดข้อมูลจากภาพเอกสาร MiMo V2.5 Pro ได้คะแนน 93.5% ในเกณฑ์มาตรฐานนี้
Terminal-Bench
68.4%
Terminal-Bench: งาน Terminal/CLI. ทดสอบความสามารถในการดำเนินการ command-line MiMo V2.5 Pro ได้คะแนน 68.4% ในเกณฑ์มาตรฐานนี้
ARC-AGI
8%
ARC-AGI: การนามธรรมและการใช้เหตุผล. ทดสอบความฉลาดที่ยืดหยุ่นผ่านปริศนาการจดจำรูปแบบใหม่ MiMo V2.5 Pro ได้คะแนน 8% ในเกณฑ์มาตรฐานนี้

เกี่ยวกับ MiMo V2.5 Pro

เรียนรู้เกี่ยวกับความสามารถของ MiMo V2.5 Pro คุณสมบัติ และวิธีที่จะช่วยให้คุณได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้น

MiMo V2.5 Pro เป็นโมเดล open-source ระดับ flagship จาก Xiaomi ใช้สถาปัตยกรรม Mixture-of-Experts ขนาด 1.02 ล้านล้าน parameters โดยมี 42 พันล้าน parameters ที่ทำงานอยู่ระหว่าง inference การออกแบบ hybrid-attention ผสมผสาน Local Sliding Window Attention และ Global Attention ในอัตราส่วน 6:1 การกำหนดค่าเฉพาะนี้ช่วยลดความต้องการพื้นที่เก็บข้อมูล KV-cache ลงถึงเกือบ 7 เท่าเมื่อเทียบกับโมเดล transformer มาตรฐาน

โมเดลรองรับ context window ขนาด 1 ล้าน tokens พร้อมรองรับการป้อนข้อมูลแบบ omnimodal ทั้งข้อความ รูปภาพ เสียง และวิดีโอ ได้รับการปรับแต่งสำหรับงาน agentic ที่ใช้ระยะเวลาต่อเนื่องยาวนานและการใช้เครื่องมืออัตโนมัติ นักพัฒนาสามารถรันโมเดลในเครื่องได้โดยใช้น้ำหนักแบบ FP8 precision ซึ่งสร้างสมดุลระหว่างการใช้หน่วยความจำกับ output throughput ใบอนุญาต MIT ที่เปิดกว้างช่วยให้สามารถแก้ไขและใช้งานเชิงพาณิชย์ได้โดยไม่มีค่าธรรมเนียมเพิ่มเติม

MiMo V2.5 Pro

กรณีการใช้งานสำหรับ MiMo V2.5 Pro

ค้นพบวิธีต่างๆ ที่คุณสามารถใช้ MiMo V2.5 Pro เพื่อได้ผลลัพธ์ที่ยอดเยี่ยม

วิศวกรรมซอฟต์แวร์อัตโนมัติ

แก้ไขปัญหา GitHub และสร้างองค์ประกอบระบบ เช่น คอมไพเลอร์ ด้วยตรรกะที่แก้ไขข้อผิดพลาดได้ด้วยตัวเอง

เวิร์กโฟลว์ของ Agent ในระยะยาว

ดำเนินการตามแผนที่ต้องใช้ความต่อเนื่องผ่านการเรียกใช้เครื่องมือมากกว่า 1,000 ครั้งในสภาพแวดล้อมการเขียนโปรแกรม

การวิเคราะห์ Multimodal แบบเนทีฟ

การให้เหตุผลโดยตรงผ่านข้อมูลวิดีโอและข้อความที่รวมกันโดยไม่ต้องแยกเฟรมหรือประมวลผลล่วงหน้าจากภายนอก

การสำรวจฐานโค้ดขนาดใหญ่

อ่าน Repository ของโครงการทั้งหมดภายใน context window ขนาด 1M token เพื่อรีแฟคเตอร์โค้ดหรือค้นหาบั๊ก

การออกแบบวงจรอนาล็อก

เพิ่มประสิทธิภาพวงจรที่ซับซ้อนโดยโต้ตอบกับลูปการจำลองเพื่อให้เป็นไปตามข้อกำหนดที่มีตัวชี้วัดหลายด้าน

การสร้างเว็บ 3D

สร้างสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อนและการจำลองทางฟิสิกส์โดยใช้ Three.js และการสร้างภูมิประเทศแบบ procedural

จุดแข็ง

ข้อจำกัด

ใช้ Token น้อย: มอบความฉลาดเทียบเท่า frontier model แต่ใช้ tokens น้อยลง 40% ถึง 60% ต่อ trajectory ของงาน
Latency ในการให้เหตุผล: โหมด deep thinking อาจทำให้เกิดความล่าช้านานหลายนาทีก่อนที่โมเดลจะเริ่มสร้างข้อความ
ความต่อเนื่องในระยะยาว: รักษาความแม่นยำในการให้เหตุผลผ่าน context window ขนาด 1 ล้าน tokens และลำดับการเรียกใช้เครื่องมือมากกว่า 1,000 ครั้ง
การเข้าถึงแพลตฟอร์มที่ซับซ้อน: พอร์ทัลเว็บอย่างเป็นทางการมีขั้นตอนการเข้าสู่ระบบที่ไม่เสถียร ซึ่งผู้ใช้มักบ่นว่าใช้งานยาก
ประสิทธิภาพด้านวิศวกรรมซอฟต์แวร์: ได้คะแนน 78.9% บน SWE-bench Verified ซึ่งแสดงถึงความเชี่ยวชาญสูงในการแก้ไขปัญหาโค้ดระดับ GitHub
รูปแบบการปฏิเสธด้านความปลอดภัย: บางครั้งโมเดลอาจปฏิเสธในช่วงท้ายของรอบการคิดที่ยาวนาน ซึ่งทำให้เสียเวลาคำนวณโดยไม่ได้ผลลัพธ์กลับมา
MIT Licensing ที่เปิดกว้าง: อนุญาตให้รวมเข้ากับเชิงพาณิชย์และแก้ไขน้ำหนักโมเดลได้โดยไม่มีเงื่อนไขที่จำกัดเหมือนใบอนุญาต open-source อื่นๆ
ความต้องการฮาร์ดแวร์สูงมาก: การโฮสต์โมเดลขนาด 1.02T parameter ในเครื่องจำเป็นต้องใช้คลัสเตอร์ GPU หลายตัว ทำให้การโฮสต์เองมีค่าใช้จ่ายสูงสำหรับทีมขนาดเล็ก

เริ่มต้นด่วน API

xiaomi/mimo-v2.5-pro

ดูเอกสาร
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: "ระบุข้อผิดพลาดทางตรรกะในฐานโค้ด 50,000 บรรทัดนี้" }],
  thinking: { type: "enabled" }
});

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

ติดตั้ง SDK และเริ่มเรียก API ภายในไม่กี่นาที

ผู้คนพูดอะไรเกี่ยวกับ MiMo V2.5 Pro

ดูว่าชุมชนคิดอย่างไรเกี่ยวกับ MiMo V2.5 Pro

อัตราส่วนความเร็วต่อบริบทบน MiMo-V2.5-Pro นั้นไม่มีใครเทียบได้สำหรับ RAG pipeline ที่ต้องสแกนฐานโค้ดทั้งชุดในครั้งเดียว
u/DevBuilder
reddit
จีนเพิ่งทำ AI สำหรับเขียนโค้ดระดับเดียวกับ USA ได้สำเร็จโดยใช้ต้นทุน token ต่ำกว่า 40-60% นี่ไม่ใช่แค่การพัฒนาทีละน้อย แต่มันคือการเปลี่ยนเกมใหม่ทั้งหมด
Shruti
twitter
MiMo-V2.5-Pro แก้ปัญหาที่ต้องใช้ผู้เชี่ยวชาญมนุษย์นานหลายสัปดาห์ มันสร้างคอมไพเลอร์ที่สมบูรณ์ได้ในเวลาเพียง 4 ชั่วโมงกว่าๆ
TechCrunchy
twitter
คุณค่าของโมเดลนี้ไม่ได้อยู่ที่ benchmark เท่านั้น แต่อยู่ที่ความสามารถในการรักษาเวิร์กโฟลว์ของ agent ที่ซับซ้อนโดยไม่พังกลางทาง
XiaomiMiMo Team
hackernews
ความเร็วถือว่าดีใช้ได้สำหรับโมเดล 1T การทำ MoE routing มีส่วนช่วยอย่างมากที่นี่
AIExplorer
reddit
ในที่สุดก็มีโมเดล MIT licensed ที่แข่งขันกับยักษ์ใหญ่แบบปิดได้จริงๆ การติดตั้งในเครื่องคือก้าวถัดไป
OpenSourceFan
twitter

วิดีโอเกี่ยวกับ MiMo V2.5 Pro

ดูบทเรียน รีวิว และการสนทนาเกี่ยวกับ MiMo V2.5 Pro

ผมไม่เคยเห็นรายละเอียดขนาดนี้มาก่อนในผลลัพธ์... ลองดูพื้นไม้แต่ละแผ่นสิ

โมเดลมีความมั่นใจและทำงานได้ดีเยี่ยมเมื่อคุณป้อนข้อความแจ้งข้อผิดพลาดทางเทคนิคที่เฉพาะเจาะจงให้มัน

มันจัดการกับบริบทของฐานโค้ดทั้งหมดได้โดยไม่มีการสูญเสียข้อมูลช่วงกลางเอกสารเหมือนที่เคยเป็น

กระบวนการคิดมีความโปร่งใส แสดงให้เห็นชัดเจนว่ามันประเมินตัวเลือกเครื่องมือต่างๆ อย่างไร

โมเดลนี้ทำงานได้เหนือกว่ารุ่นก่อนๆ ในการปฏิบัติตามคำสั่งอย่างเคร่งครัดสำหรับผลลัพธ์ JSON

มันถูกออกแบบมาเพื่อรองรับเวิร์กโฟลว์หลายขั้นตอนที่ซับซ้อน โดยสามารถรองรับการเรียกใช้เครื่องมือได้เป็นพันๆ ครั้ง

มันใช้ tokens น้อยกว่าโมเดลอย่าง GPT-5.4 หรือ Claude Opus 4.6 ถึง 40-60% ในระดับประสิทธิภาพที่ใกล้เคียงกัน

Xiaomi เพิ่งทำให้วงการ open-source AI ต้องตกตะลึงด้วยการเปิดตัวครั้งนี้

ความเป็น multimodality ในตัวทำให้มันไม่จำเป็นต้องใช้ vision encoder แยกต่างหากสำหรับวิดีโอ

คุณสามารถสร้างองค์ประกอบ OS ทั้งระบบได้โดยการจัดหา hook สภาพแวดล้อมที่ถูกต้องให้มัน

Mimo ออกมาเพื่อลดราคาทุกคน... แผนการเขียนโค้ดเดือนแรกราคาแค่หกเหรียญเอง

Benchmark บอกเรื่องราวได้เพียงบางส่วนเท่านั้น ผมอยากให้พวกมันเป็นคนสร้างจริงและมุงหลังคาให้เสร็จสมบูรณ์มากกว่า

มันเสถียรกว่ารุ่น V2 ก่อนหน้านี้มากในการจัดการเชนการให้เหตุผลที่ยาวๆ

ราคาบน API ของพวกเขานั้นดุดันมาก น่าจะเป็นการดึงดูดตลาดนักพัฒนา

มันมีปัญหาเล็กน้อยกับเสียงที่มีความถี่สูงมาก แต่จัดการการสนทนาได้ดีเยี่ยม

มากกว่าแค่พรอมต์

เพิ่มพลังให้เวิร์กโฟลว์ของคุณด้วย ระบบอัตโนมัติ AI

Automatio รวมพลังของ AI agents การอัตโนมัติเว็บ และการผสานรวมอัจฉริยะเพื่อช่วยให้คุณทำงานได้มากขึ้นในเวลาน้อยลง

AI Agents
การอัตโนมัติเว็บ
เวิร์กโฟลว์อัจฉริยะ

เคล็ดลับมือโปรสำหรับ MiMo V2.5 Pro

เคล็ดลับจากผู้เชี่ยวชาญเพื่อช่วยให้คุณใช้ประโยชน์สูงสุดจาก MiMo V2.5 Pro และได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้น

จัดการกับ Latency ของ Chain-of-Thought

เพิ่ม 'don't overthink' ลงใน prompt ของคุณเพื่อลด latency ในการให้เหตุผลสำหรับคำถามเชิงเทคนิคที่ไม่ซับซ้อน

รักษาเนื้อหาการให้เหตุผล

ส่งค่า reasoning_content ก่อนหน้ากลับไปในการสนทนาแบบ multi-turn เพื่อรักษาประสิทธิภาพของ agent

กำหนดขอบเขตของสภาพแวดล้อม

ระบุความสามารถของสภาพแวดล้อมเครื่องมือให้ชัดเจน เนื่องจากโมเดลได้รับการปรับแต่งมาเพื่อความเข้าใจในสภาพแวดล้อม (harness awareness)

เพิ่มประสิทธิภาพการติดตั้งในเครื่อง

ใช้น้ำหนักแบบ FP8 mixed precision เพื่อรักษาสมดุลระหว่างประสิทธิภาพการใช้หน่วยความจำกับ throughput ของ output

คำรับรอง

ผู้ใช้ของเราพูดอย่างไร

เข้าร่วมกับผู้ใช้ที่พึงพอใจนับพันที่ได้เปลี่ยนแปลงเวิร์กโฟลว์ของพวกเขา

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.

ที่เกี่ยวข้อง 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

คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับ MiMo V2.5 Pro

ค้นหาคำตอบสำหรับคำถามทั่วไปเกี่ยวกับ MiMo V2.5 Pro

MiMo V2.5 Pro: 1M Context & คะแนน 78.9% บน SWE-Bench