¿Qué es Xiaomi MiMo V2.5?

MiMo V2.5 es la última familia de modelos de El equipo MiMo de Xiaomi, lanzado a finales de abril de 2026 y lanzado directamente a Cara de abrazo como pesos abiertos. En realidad, hay dos modelos insignia en el lanzamiento, además de un conjunto TTS y un modelo ASR, y esa distinción importa porque la mayor parte de la publicidad en línea los confunde.

La línea se divide así:

• MiMo-V2.5 — El generalista multimodal "omni". 310B parámetros totales, 15 mil millones activosArquitectura MoE dispersa, entrenada con tokens 48T. Comprensión nativa de visión y audio. Todo en uno.
• MiMo-V2.5-Pro — El especialista en "Agentes". 1,02T parámetros totales, 42B activo. La misma estructura de atención híbrida, pero ajustada específicamente para la codificación a largo plazo y trayectorias con miles de llamadas a herramientas.
• MiMo-V2.5-TTS — Un conjunto de tres modelos de voz (TTS, VoiceDesign, VoiceClone) para la generación de voz en producción, con control de estilo mediante instrucciones sobre velocidad, emoción y tono.
• MiMo-V2.5-ASR — Reconocimiento de voz de extremo a extremo que admite dialectos chinos (Wu, cantonés, hokkien, sichuanés), habla con alternancia de códigos, letras de canciones y entornos acústicos ruidosos.

Ambos modelos insignia comparten una tecnología propia. atención híbrida de ventana deslizante Arquitectura heredada de MiMo-V2-Flash, con codificadores visuales y de audio dedicados conectados a través de proyectores ligeros. Ambos se envían con un nativo Ventana de contexto de 1.048.576 tokensNinguno de los dos cobra un multiplicador de longitud de contexto; Xiaomi lo eliminó el día del lanzamiento.

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

El principal referente —y con el que Xiaomi lideró el lanzamiento— es Evaluación de garras, un conjunto de tareas agenciales de múltiples turnos donde el modelo tiene que planificar, llamar a herramientas e iterar en horizontes largos. Esto es el Se trata de un punto de referencia que se corresponde con las cargas de trabajo reales de los agentes en producción, y es ahí donde MiMo V2.5 parece mostrar su mayor potencial.

La conclusión: Claude Opus 4.6 aún tiene una ligera ventaja en cuanto a capacidad bruta., pero MiMo V2.5-Pro ​​llega al mismo vecindario gastando aproximadamente entre un 40 y un 60 % menos de tokens para llegar allí. En términos de precios por trayectoria, esto es no un error de redondeo. Como VentureBeat señalóEn un mundo donde GitHub Copilot y la mayoría de las plataformas de agentes están adoptando la facturación basada en el uso, esta eficiencia del token se traduce directamente en dinero real para cualquier equipo que gestione agentes a gran escala.

En otros aspectos, la imagen muestra a un especialista en codificación como prioridad:

• SWE-bench Pro: 57,2% — a medio punto de Claude Opus 4.6 y GPT-5.4.
• Terminal-Bench 2.0: Supera con creces a Opus 4.6 y Gemini 3.1 Pro.
• Vídeo-MME: 87.7 — a la par con Gemini 3 Pro en comprensión de vídeo.
• GDPVal-AA (Elo): 1581 — supera a Kimi K2.6 y GLM 5.1.
• Recuerdo de contexto extenso (1M): 0,37 BFS / 0,62 Padres — donde la mayoría de los competidores se desploman hasta casi cero después de los 512.000.

En qué falla: HLE (El último examen de la humanidad) y Razonamiento amplio de GDPVal-AA Ambos modelos priorizan la amplitud de conocimientos generales sobre la profundidad de los especialistas en programación. Si necesitas un tutor o un experto en diversas áreas, este no es el modelo adecuado. Si necesitas un agente que implemente código, sin duda lo es.

¿Qué puede hacer realmente el MiMo V2.5-Pro?

Los benchmarks son una cosa. Xiaomi fue más allá y publicó cuatro ejecuciones de tareas autónomas de varias horas — el tipo de trabajo en el que no se puede guiar al agente paso a paso. Estas son las demostraciones que merecen ser tomadas en serio, porque incluyen el registro completo de las llamadas a la herramienta.

La ejecución del compilador de Rust es la que hay que comprender a fondo. No es un juguete. Es un proyecto real de un curso de la PKU con un conjunto de pruebas oculto y real, y un modelo de código cerrado de vanguardia habría tenido dificultades para hacerlo de una sola vez con ese presupuesto mínimo. Así es como se ve en la práctica la frase "coherencia a largo plazo".

Precios de MiMo V2.5 y por qué es la verdadera historia

Aquí es donde el posicionamiento de código abierto se vuelve interesante. MiMo V2.5 se distribuye bajo Pesas abiertas en Hugging Face Xiaomi ofrece soluciones de autoalojamiento, pero también gestiona una API alojada con precios competitivos y un modelo de suscripción "Token Plan" que imita las ofertas de tarifa plana de Claude Code y OpenAI.

Dos cosas a tener en cuenta: los aciertos de caché reducen el costo de entrada a un nivel tan bajo como $0,20–0,40 por millón de tokens, y Xiaomi hizo escritura en caché gratis para una ventana de lanzamiento limitada. El multiplicador de 1M contexto también ha desaparecido. Si está ejecutando agentes de largo horizonte, la brecha de costos real en comparación con los modelos de frontera de código cerrado es más cercana a 10× que 5×.

Para los equipos que prefieren una tarifa plana, el sistema de cuatro niveles Plan de tokens va desde $63.36/año (Lite, 720M créditos) a $1.056/año (Máximo, 19.200 millones de créditos) — y es compatible con Claude Code, OpenCode y Kilo como estructuras predefinidas.

¿Deberías usar MiMo V2.5? Ventajas, desventajas y a quién va dirigido.

¿Quién debería usar MiMo V2.5?

Si estás construyendo flujos de trabajo de codificación agencial — Si su economía unitaria depende del costo del token, MiMo V2.5-Pro ​​está ahora en la lista de opciones. Lo mismo ocurre con cualquier equipo que utilice agentes multimodales con un alto nivel de comprensión de vídeo o documentos.

¿Quién debería quedarse con Claude o con GPT?

Si su carga de trabajo principal es Conversación de razonamiento amplio, síntesis de investigación o trabajo de conocimiento generalClaude Opus 4.7 y GPT-5.5 siguen siendo superiores. Los modelos occidentales también cuentan con ecosistemas de herramientas más maduros, un historial más extenso de estabilidad bajo cargas de producción y mayores garantías en el manejo de datos empresariales.

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