Qu'est-ce que Xiaomi MiMo V2.5 ?

MiMo V2.5 est la dernière famille de modèles de L'équipe MiMo de Xiaomi, sorti fin avril 2026 et directement mis en avant Visage étreint en poids libres. La collection comprend en réalité deux modèles phares, ainsi qu'une suite TTS et un modèle ASR ; cette distinction est importante car la plupart des articles en ligne les confondent.

La ligne se divise ainsi :

• MiMo-V2.5 — Le généraliste multimodal « Omni ». 310B paramètres totaux, 15B actifArchitecture MoE clairsemée, entraînée sur 48 000 jetons. Compréhension native de la vision et de l’audio. Un système polyvalent.
• MiMo-V2.5-Pro — Le spécialiste « Agent ». 1,02T paramètres totaux, 42B actifMême architecture d'attention hybride, mais optimisée pour le codage à long terme et les trajectoires de milliers d'appels d'outils.
• MiMo-V2.5-TTS — Une suite vocale à trois modèles (TTS, VoiceDesign, VoiceClone) pour la génération de parole de production, avec un contrôle des instructions de style sur la vitesse, l'émotion et le ton.
• MiMo-V2.5-ASR — Reconnaissance vocale de bout en bout qui gère les dialectes chinois (Wu, cantonais, hokkien, sichuanais), la parole codée, les paroles de chansons et les environnements acoustiques bruyants.

Les deux modèles phares partagent une technologie interne. attention aux fenêtres coulissantes hybrides Architecture héritée de MiMo-V2-Flash, avec des encodeurs vidéo et audio dédiés connectés via des projecteurs légers. Les deux sont livrés avec un logiciel natif. fenêtre de contexte de 1 048 576 jetonsAucun des deux ne facture de multiplicateur de longueur de contexte — Xiaomi l'a supprimé le jour du lancement.

Comparaison entre MiMo V2.5, Claude Opus, Gemini 3 Pro et GPT-5.4

Le principal critère de référence — et celui avec lequel Xiaomi a lancé sa campagne — est ClawEval, une suite de tâches multi-tours où le modèle doit planifier, appeler des outils et itérer sur de longs horizons. le un benchmark qui correspond aux charges de travail réelles des agents de production, et c'est là que MiMo V2.5 semble le plus performant.

Conclusion : Claude Opus 4.6 conserve un léger avantage en termes de capacités brutes.Mais MiMo V2.5-Pro ​​atteint les mêmes performances tout en dépensant environ 40 à 60 % de jetons en moins. En termes de prix par trajet, c'est… pas une erreur d'arrondi. Comme VentureBeat a notéDans un monde où GitHub Copilot et la plupart des plateformes d'agents adoptent une facturation basée sur l'utilisation, cette efficacité en termes de jetons se traduit directement en argent réel pour toute équipe gérant des agents à grande échelle.

Sur d'autres points, le portrait est celui d'un spécialiste privilégiant le codage :

• SWE-bench Pro : 57,2% — à un demi-point près de Claude Opus 4.6 et GPT-5.4.
• Terminal-Bench 2.0 : Surpasse largement Opus 4.6 et Gemini 3.1 Pro.
• Vidéo-MME : 87,7 — équivalent au Gemini 3 Pro en matière de compréhension vidéo.
• GDPVal-AA (Elo) : 1581 — surpasse Kimi K2.6 et GLM 5.1.
• Rappel de contexte long (1M) : 0,37 BFS / 0,62 Parents — là où la plupart des concurrents s'effondrent à presque zéro au-delà de 512 000.

Ses lacunes : HLE (Le dernier examen de l'humanité) et Raisonnement général GDPVal-AA Ces deux modèles privilégient la polyvalence à l'expertise pointue en programmation. Si vous avez besoin d'un tuteur ou d'un esprit universel, ce modèle ne vous convient pas. En revanche, si vous avez besoin d'un agent capable de déployer du code, alors il est parfaitement adapté.

Que peut faire concrètement le MiMo V2.5-Pro ?

Les benchmarks, c'est une chose. Xiaomi est allé plus loin et en a publié quatre exécutions de tâches autonomes de plusieurs heures — le genre de travail où l'agent ne peut pas être assisté manuellement. Ce sont ces démonstrations qu'il faut prendre au sérieux, car elles incluent la trace complète des appels d'outils.

C'est l'exécution du compilateur Rust qu'il faut absolument maîtriser. Ce n'est pas un gadget. C'est un véritable projet de cours PKU, avec une véritable suite de tests non officielle, et un modèle propriétaire de pointe aurait eu bien du mal à le réaliser du premier coup avec un budget aussi limité. Voilà à quoi ressemble concrètement la notion de « cohérence à long terme » en production.

Prix ​​du MiMo V2.5 : et pourquoi c’est la vraie histoire

C’est là que le positionnement open source devient intéressant. MiMo V2.5 est distribué sous licence haltères ouvertes sur Hugging Face pour l'auto-hébergement, mais Xiaomi propose également une API hébergée avec des tarifs agressifs — et un modèle d'abonnement « Token Plan » qui ressemble aux offres à tarif fixe de Claude Code et d'OpenAI.

Deux points à signaler : les accès au cache font baisser le coût d’entrée jusqu’à un niveau très bas. 0,20 $–0,40 $ par million de jetons, et Xiaomi a effectué l'écriture du cache gratuitement pour une période de lancement limitée. Le multiplicateur de contexte de 1 million a également disparu. Si vous utilisez des agents à long terme, l'écart de coût réel par rapport aux modèles propriétaires de pointe est plus proche de 10× que 5×.

Pour les équipes qui préfèrent un tarif forfaitaire, il existe un système à quatre niveaux. Plan de jetons va de 63,36 $/an (Lite, 720 millions de crédits) à 1 056 $/an (Max, 19,2 milliards de crédits) — et est compatible avec Claude Code, OpenCode et Kilo en tant que structures prêtes à l'emploi.

Devriez-vous utiliser MiMo V2.5 ? Avantages, inconvénients et à qui cela s'adresse.

Qui devrait utiliser MiMo V2.5

Si vous construisez flux de travail de codage agentiel — Vision à long terme, multi-outils, évolutivité — et si votre rentabilité dépend du coût du jeton, MiMo V2.5-Pro ​​est désormais en lice. Il en va de même pour toute équipe gérant des agents multimodaux nécessitant une compréhension poussée de la vidéo ou des documents.

Qui devrait rester fidèle à Claude ou à GPT ?

Si votre charge de travail principale est discussion de fond, synthèse de recherche ou travaux de connaissances généralesClaude Opus 4.7 et GPT-5.5 conservent leur avantage. Les modèles occidentaux bénéficient également d'écosystèmes d'outils plus matures, d'une plus grande stabilité éprouvée en production et de garanties plus solides en matière de gestion des données d'entreprise.

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