Entri pertama selalu merupakan sumber pin. Keyakinan keseluruhan adalah rata-rata tertimbang dari seberapa kuat setiap referensi mendukung waktu mulai dan berakhir yang digunakan di atas; bobot sebuah referensi berkurang setengahnya untuk setiap 180 hari lebih lama dari yang terbaru.
Unggahan Xiaomi[5] tentang MiMo-V2.5 bertanggal "April 22nd, 2026" dan dibuka dengan "Today, we are releasing MiMo-V2.5"; artikel Decrypt[6] pada 22 April melaporkan peluncuran kedua model pada hari itu. Unggahan Pro pada 27 April adalah pembukaan sumber bobot.
The model card: MIT licence, 70 layers (10 global-attention and 60 sliding-window), 384 routed experts with 8 active, three MTP modules, 27T training tokens in FP8 mixed precision, SWE-bench Pro 57.2, SWE-bench Verified 78.9 and Terminal-Bench 2.0 68.4, and the benchmark.jpg comparison table.[1]
Independent evaluation: 26 on the Intelligence Index v4.3.2 (23rd of 117), about 30 output tokens per second, $0.435 per 1 million input and $0.87 output, $0.05 per Intelligence Index task, a 1M-token context.[1]
Xiaomi's[1][5] API model page for V2.5: 1M-token context, 128K max output, CNY 1 / CNY 2 and $0.14 / $0.28 per 1 million input and output tokens, and a banner that V2.5-Pro and V2.5 requests auto-route to V2.6 on 14 Oct 2026 with the old IDs invalid from 21 Oct.
Xiaomi's[1] Pro post (dated 27 April): 1.02T parameters and 42B active, hybrid attention and 1M context, a SysY compiler in Rust finished in 4.3 hours and 672 tool calls at 233 of 233 tests, a video editor of 8,192 lines over 1,868 tool calls, ClawEval at 64% Pass^3 with about 70K tokens per trajectory, and the open-sourcing of the weights, Base models included.
Ada yang kurang atau salah? Sampaikan dengan kata-kata Anda sendiri: tautan yang mendukung pin ini, tanggal mulai atau berakhir yang berbeda beserta alasannya, atau fakta yang kurang atau keliru. AI memeriksanya terhadap sumber pin ini, mencari sumber yang lebih baik, dan menambahkan halaman mana pun yang mendukung Anda. Sumber pin itu sendiri tetap paling diperhitungkan. Gambar yang menampilkan hal lain, atau menampilkannya dengan buruk, juga diperiksa, lalu diturunkan atau diganti.
Judul asli: MiMo-V2.5-Pro and MiMo-V2.5 Released
| Benchmark | MiMo-V2.5-Pro | MiMo-V2-Pro | DeepSeek V4 Pro | Kimi K2.6 | GLM 5.1 | Gemini 3.1 Pro | GPT-5.4 | Claude Opus 4.6 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GDPVal-AA (Elo) | 1581 | 1426 | 1554 | 1480 | 1535 | 1317 | 1674 | 1606 |
| τ³-bench | 72.9 | 64.5 | 71.8 | 71.0 | 70.6 | 67.1 | 72.9 | 72.4 |
| ClawEval (pass^3) | 63.8 | 57.8 | 59.8 | 62.3 | 62.7 | 57.8 | 60.3 | 70.4 |
| Humanity's Last Exam (dengan alat) | 48.0 | 40.0 | 48.2 | 54.0 | 52.3 | 51.4 | 58.7 | 53.0 |
| Humanity's Last Exam (tanpa alat) | 34.0 | 28.0 | 37.7 | 34.7 | 31.0 | 44.4 | 42.7 | 40.0 |
| SWE-bench Pro | 57.2 | 55.0 | 55.4 | 58.6 | 58.4 | 54.2 | 57.7 | 57.3 |
| SWE-bench Verified | 78.9 | 78.0 | 80.6 | 80.2 | — | 76.2 | — | 80.8 |
| Terminal-Bench 2.0 | 68.4 | 57.1 | 67.9 | 66.7 | 69.0 | 68.5 | 75.1 | 65.4 |
| FrontierSWE (implementasi), peringkat rata-rata, makin rendah makin baik | 3.4 | 5.0 | — | — | — | 3.9 | 1.9 | 2.0 |