Xiaomi MiMo-V2-Pro: флагманская AI-модель с триллионом параметров

Компания Xiaomi представила MiMo-V2-Pro — флагманскую foundation-модель, оптимизированную для агентских рабочих нагрузок. Модель входит в топ-8 мирового рейтинга Artificial Analysis Intelligence Index и занимает 2-е место среди китайских LLM.

Архитектура

MiMo-V2-Pro содержит свыше 1 триллиона параметров при 42 миллиардах активных — примерно в 3 раза больше, чем MiMo-V2-Flash. Контекстное окно составляет до 1 миллиона токенов. Модель использует Hybrid Attention механизм с соотношением 7:1 и облегчённый слой Multi-Token Prediction для ускоренного вывода.

Бенчмарки

Модель демонстрирует впечатляющие результаты, приближаясь к Claude Opus 4.6:

Бенчмарк MiMo-V2-Pro Claude Opus 4.6
PinchBench 81.0 81.5
ClawEval 61.5 66.3
SWE-bench Verified 78.0 80.8
Terminal-Bench 2.0 57.1 65.4
DeepSearch QA-F1 86.7 91.3

На PinchBench модель занимает 3-е место глобально, отставая от Opus 4.6 всего на 0.5 пункта.

Кодирование и агенты

По заявлению разработчиков, способности MiMo-V2-Pro в кодировании превосходят Claude 4.6 Sonnet, а общая производительность в агентских сценариях приближается к Opus 4.6. Модель оптимизирована для работы с OpenClaw, OpenCode, KiloCode, Blackbox и Cline.

Hunter Alpha — анонимный дебют

За неделю до официального выпуска анонимная версия модели под именем Hunter Alpha была размещена на OpenRouter, где достигла вершины графика дневных вызовов и обработала свыше 1 триллиона токенов.

Цены API

Стоимость за миллион токенов:

Контекст Вход Выход Cache Read
До 256K 1 USD 3 USD 0.20 USD
256K–1M 2 USD 6 USD 0.40 USD

Для сравнения, Claude Sonnet 4.6 стоит 3/15 USD за вход/выход. MiMo-V2-Pro оказывается в 3–5 раз дешевле при сопоставимом уровне качества.

API доступен на platform.xiaomimimo.com.

Итог

MiMo-V2-Pro — серьёзный конкурент для западных моделей. Триллион параметров, миллион токенов контекста, отличные результаты в кодировании и агентских задачах при цене в разы ниже аналогов. Xiaomi продолжает наступление на рынок AI-инфраструктуры.