Was ist Xiaomi MiMo V2.5?

MiMo V2.5 ist die neueste Modellfamilie von Xiaomis MiMo-Team, veröffentlicht Ende April 2026 und direkt auf Umarmendes Gesicht als offene Gewichte. Tatsächlich gibt es zwei Flaggschiffmodelle im Angebot, dazu eine TTS-Suite und ein ASR-Modell – und diese Unterscheidung ist wichtig, da sie im Online-Hype meist verwechselt werden.

Die Linie teilt sich folgendermaßen auf:

• MiMo-V2.5 — Der multimodale Generalist „Omni“. 310B Gesamtparameter, 15B aktivSparse MoE-Architektur, trainiert mit 48T Tokens. Native Bild- und Audioerkennung. Ein Alleskönner.
• MiMo-V2.5-Pro — Der "Agent"-Spezialist. 1,02T Gesamtparameter, 42B aktiv. Gleiches hybrides Aufmerksamkeits-Backbone, aber speziell für langfristiges Codieren und Trajektorien mit Tausenden von Toolaufrufen optimiert.
• MiMo-V2.5-TTS — Eine dreiteilige Sprachsuite (TTS, VoiceDesign, VoiceClone) zur Erzeugung von Produktionssprachsignalen mit Stilvorgaben zur Steuerung von Geschwindigkeit, Emotion und Tonfall.
• MiMo-V2.5-ASR — End-to-End-Spracherkennung, die chinesische Dialekte (Wu, Kantonesisch, Hokkien, Sichuanisch), Code-Switching-Sprache, Liedtexte und laute akustische Umgebungen verarbeitet.

Beide Flaggschiffmodelle verfügen über eine hauseigene hybride Sliding-Window-Aufmerksamkeit Die Architektur wurde von MiMo-V2-Flash übernommen, mit dedizierten visuellen und Audio-Encodern, die über leichte Projektoren verbunden sind. Beide werden mit einer nativen Kontextfenster mit 1.048.576 TokenBeide erheben keinen Kontextlängenmultiplikator – Xiaomi hat dies zum Verkaufsstart entfernt.

MiMo V2.5 vs Claude Opus, Gemini 3 Pro, GPT-5.4

Der wichtigste Benchmark – und derjenige, mit dem Xiaomi die Markteinführung eröffnete – ist ClawEval, eine mehrstufige, agentenbasierte Aufgabensuite, in der das Modell planen, Werkzeuge aufrufen und über lange Zeiträume iterativ vorgehen muss. Dies ist Die Benchmark, der realen Produktions-Agenten-Workloads entspricht, und genau da zeigt MiMo V2.5 seine Stärken.

Fazit: Claude Opus 4.6 hat in puncto Rohkapazität immer noch einen leichten Vorteil.MiMo V2.5-Pro ​​erreicht ähnliche Werte, benötigt dafür aber etwa 40–60 % weniger Token. Betrachtet man den Preis pro Flugbahn, so ist dies nicht ein Rundungsfehler. VentureBeat stellte fest:In einer Welt, in der GitHub Copilot und die meisten Agentenplattformen auf nutzungsbasierte Abrechnung umstellen, lässt sich diese Token-Effizienz direkt in echtes Geld für jedes Team umsetzen, das Agenten in großem Umfang einsetzt.

In anderen Bereichen zeichnet sich das Bild eines Spezialisten ab, der sich auf das Programmieren konzentriert:

• SWE-bench Pro: 57,2 % — innerhalb eines halben Punktes von Claude Opus 4.6 und GPT-5.4.
• Terminal-Bench 2.0: Fügt Opus 4.6 und Gemini 3.1 Pro komplett an.
• Video-MME: 87,7 — gleichwertig mit dem Gemini 3 Pro in Bezug auf Videoverständnis.
• GDPVal-AA (Elo): 1581 — übertrifft Kimi K2.6 und GLM 5.1.
• Langzeitkontext-Erinnerung (1M): 0,37 BFS / 0,62 Eltern — wo die meisten Konkurrenten jenseits der 512.000er-Marke auf nahezu Null einbrechen.

Wo es Mängel aufweist: HLE (Die letzte Prüfung der Menschheit) Und GDPVal-AA breite Argumentation Beide Modelle belohnen allgemeines Wissen gegenüber spezialisierten Programmierkenntnissen. Wenn Sie einen Tutor oder ein Universalgenie benötigen, ist dies nicht das richtige Modell für Sie. Wenn Sie jedoch einen Agenten brauchen, der Code liefert, ist es genau das Richtige.

Was kann MiMo V2.5-Pro ​​eigentlich leisten?

Benchmarks sind das eine. Xiaomi ging noch einen Schritt weiter und veröffentlichte vier. mehrstündige autonome Aufgabenläufe — also Aufgaben, bei denen der Agent nicht an die Hand genommen werden kann. Diese Demos sollte man ernst nehmen, da sie die vollständige Ablaufverfolgung der Toolaufrufe beinhalten.

Der Rust-Compilerlauf ist derjenige, den man verinnerlichen muss. Er ist kein Spielzeug. Es handelt sich um ein echtes PKU-Kursprojekt mit einer echten, versteckten Testsuite, und ein zukunftsweisendes Closed-Source-Modell hätte mit diesem Budget Schwierigkeiten gehabt, dies auf einmal zu schaffen. So sieht der Begriff „langfristige Kohärenz“ in der Praxis aus.

Preisgestaltung des MiMo V2.5 – und warum das die eigentliche Geschichte ist

Hier wird die Positionierung als Open-Source-Projekt interessant. MiMo V2.5 wird unter folgender Bezeichnung ausgeliefert: Offene Gewichte auf Hugging Face Für das Selbsthosting bietet Xiaomi eine gehostete API mit aggressiver Preisgestaltung an – sowie ein „Token Plan“-Abonnementmodell, das den Pauschalpreisangeboten von Claude Code und OpenAI ähnelt.

Zwei Dinge sind zu beachten: Cache-Treffer senken die Eingabekosten auf bis zu 0,20–0,40 $ pro Million Tokens, und Xiaomi hat das Cache-Schreiben durchgeführt kostenlos für ein begrenztes Einführungsfenster. Der 1-Millionen-Kontext-Multiplikator ist ebenfalls weggefallen. Wenn Sie Agenten mit langem Zeithorizont einsetzen, liegt die tatsächliche Kostendifferenz gegenüber proprietären Frontier-Modellen näher bei 10× als 5×Die

Für Teams, die eine Pauschalgebühr bevorzugen, gibt es das vierstufige Modell. Token-Plan geht von 63,36 $/Jahr (Lite, 720 Millionen Credits) bis 1.056 $/Jahr (Max, 19,2 Milliarden Credits) — und ist kompatibel mit Claude Code, OpenCode und Kilo als Drop-in-Gerüste.

Sollten Sie MiMo V2.5 verwenden? Vorteile, Nachteile und für wen es geeignet ist.

Wer sollte MiMo V2.5 verwenden?

Wenn Sie bauen agentenbasierte Codierungs-Workflows – Langfristig orientiert, vielseitig einsetzbar, skalierbar für Repositories – und Ihre Stückkosten hängen von den Tokenkosten ab: MiMo V2.5-Pro ​​gehört nun zu den Top-Lösungen. Gleiches gilt für jedes Team, das multimodale Agenten mit umfassender Video- oder Dokumentenanalyse einsetzt.

Wer sollte bei Claude oder GPT bleiben?

Wenn Ihre Hauptarbeitsbelastung Diskussion über allgemeines Denken, Forschungssynthese oder allgemeine WissensarbeitClaude Opus 4.7 und GPT-5.5 sind weiterhin führend. Die westlichen Modelle verfügen zudem über ausgereiftere Tool-Ökosysteme, eine längere Stabilitätshistorie unter Produktionslast und stärkere Garantien für die Verarbeitung von Unternehmensdaten.

Häufig gestellte Fragen