Xiaomi: MiMo-V2.5-Pro

Xiaomi: MiMo-V2.5-Pro är en textmodell från Xiaomi. Det är företagets flaggskeppsmodell, positionerad kring allmänna agentiska förmågor, komplex mjukvaruutveckling och långsiktiga uppgifter. Xiaomi rapporterar topplaceringar för den i benchmarktester som ClawEval, GDPVal och SWE-bench Pro. Det är en text-in, text-ut-modell, så den arbetar med skriftliga prompter och returnerar skriftliga svar.

Modellen tar emot textinmatning och producerar textutdata, med ett kontextfönster på 1 050 000 tokens. Det är tillräckligt stort för att rymma hela kodbaser, långa dokumentsamlingar eller utökade agenttranskript i en enda begäran. Den maximala utdatalängden är 131 072 tokens, vilket stöder långa genererade svar snarare än bara korta repliker. Resonemang är en del av modellens funktionsuppsättning: de stödda parametrarna inkluderar reasoning och include_reasoning, så du kan styra eller visa modellens resonemangsbeteende där din klient stöder det.

Dessa förmågor pekar mot några praktiska användningsområden. Agentiska arbetsflöden passar naturligt, eftersom modellen är byggd för allmänt agentbeteende och långsiktiga uppgifter som sträcker sig över många steg. Komplex mjukvaruutveckling är ett annat, inklusive arbete över stora arkiv där kontextfönstret spelar roll. Eftersom utdata kan uppgå till 131 072 tokens passar modellen också för uppgifter som behöver långa, strukturerade leverabler snarare än korta svar. Strukturerade utdata och verktygsanrop gör den användbar i pipelines där modellen måste returnera maskinläsbar data eller anropa externa funktioner.

Du anropar den via api14:s OpenAI-kompatibla API med modell-id:t "xiaomi/mimo-v2.5-pro". Begäranparametrarna den stöder är frequency_penalty, include_reasoning, logprobs, max_tokens, presence_penalty, reasoning, repetition_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k, top_logprobs och top_p. I praktiken formar temperature, top_p och top_k samplingen; max_tokens och stop begränsar svaret; seed ger reproducerbarhet; frequency_penalty, presence_penalty och repetition_penalty motverkar upprepning; response_format och structured_outputs begränsar utdatans form; och tools plus tool_choice möjliggör funktionsanrop. logprobs och top_logprobs returnerar sannolikhetsinformation på tokennivå, och reasoning plus include_reasoning relaterar till modellens resonemangsutdata.

Övervägandena handlar mest om lämplighet. Indata är endast text, så det finns inget stöd för bild, ljud eller andra modaliteter; om din uppgift är beroende av sådana indata behövs en annan modell. Det mycket stora kontextfönstret och den långa maximala utdatan är användbara men inte alltid nödvändiga, så för korta, enkla textuppgifter kan en mindre eller snabbare modell vara en bättre matchning. Inom dessa gränser är MiMo-V2.5-Pro inriktad på krävande textarbete: agenter, mjukvaruutveckling och uppgifter som löper över långa horisonter.