MiMo v2.5 Pro
XiaomiÉquilibré
RaisonnementOutilsSortie structurée
À propos de ce modèle
MiMo-V2.5-Pro is Xiaomi’s flagship model, delivering strong performance in general agentic capabilities, complex software engineering, and long-horizon tasks, with top rankings on benchmarks such as ClawEval, GDPVal, and SWE-bench Pro....
Catégorie de performance
Équilibré
MiMo v2.5 Pro est un modèle équilibré de Xiaomi : un bon compromis entre bonnes performances à un prix raisonnable.
Bon rapport coût-performance. Fiable pour la plupart des usages professionnels sans tarification premium.
Tarification
Ce modèle est inclus dans les plans ElosiaAbordable
Coût réduit. Adapté à un usage soutenu et aux interactions volumineuses.
| Type | par 1M tokens |
|---|---|
| Entrée (prompt) | $0.435 |
| Sortie (complétion) | $0.870 |
| Lecture cache | $0.0036 |
Capacités
Taille du contexte1.0M
Tokens de sortie max131K
TokenizerOther
Entréetext
Sortietext
Date de sortie22 avril 2026
Benchmarks
Intelligence générale
MMLU
Non reporté
GPQA Diamond
86.6%
Mathématiques
MATH-500
Non reporté
Programmation
HumanEval
Non reporté
SWE-bench Verified
78.9%
Raisonnement
Humanity's Last Exam
33.8%
Agentique
SWE-bench Pro
57.2%
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Usages recommandés
ProgrammationAnalyseRechercheMathématiques
Points forts
- Architecture MoE (1,02T au total, 42B actifs) sous licence MIT permissive, auto-hébergeable
- Codage agentique long-terme (SWE-bench Verified 78,9), maintenant 1 000+ appels d'outils séquentiels sur le contexte de 1M tokens
- Économe en tokens — qualité comparable avec 40-60% de tokens en moins que Claude Opus 4.6, Gemini 3.1 Pro et GPT-5.4 (annoncé par l'éditeur)
- Codage agentique compétitif parmi les modèles open-weight (SWE-bench Pro 57,2)
- Tarification agressive à $0,44/M en entrée et $0,87/M en sortie — bien en dessous des modèles frontier comparables
Limites
- Uniquement texte — pas d'entrée image, audio ou vidéo (la capacité omni-modale est portée par le modèle distinct MiMo-V2.5)
- Scores phares auto-rapportés ; vérification indépendante limitée, et un harnais externe mesure Terminal-Bench nettement sous le chiffre de l'éditeur
- Inférence plus lente que les pairs (~45-52 tokens/s) malgré le prix bas
Questions fréquentes
Ressources
Ce modèle peut utiliser vos données pour l'entraînement
