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Xiaomiが推論モデル「MiMo-V2-Pro」を発表

Xiaomiが推論モデル「MiMo-V2-Pro」を発表

Artificial Analysis·2026年3月24日 (火)
  • •XiaomiがArtificial Analysis Intelligence Indexで49点を獲得した高性能推論モデル「MiMo-V2-Pro」をリリースした。
  • •実社会のエージェントタスクで1426のEloレーティングを達成し、GLM-5やKimi K2.5などの中国の競合モデルを凌駕。
  • •100万入力トークンあたり1ドルという価格に設定され、GPT-5.2に代わる極めて低コストな選択肢を提示している。
  • •XiaomiがArtificial Analysis Intelligence Indexで49点を獲得した高性能推論モデル「MiMo-V2-Pro」をリリースした。
  • •実社会のエージェントタスクで1426のEloレーティングを達成し、GLM-5やKimi K2.5などの中国の競合モデルを凌駕。
  • •100万入力トークンあたり1ドルという価格に設定され、GPT-5.2に代わる極めて低コストな選択肢を提示している。

Xiaomiは、知能と運用効率の両立を重視した独自の推論モデル「MiMo-V2-Pro」をリリースし、AIポートフォリオを拡大した。Artificial Analysis Intelligence Indexで49点というスコアを記録した同モデルは、エリート層の競合モデルに肩を並べており、GLM-5には僅差で及ばないものの、Kimi K2.5やQwen3.5を上回る性能を示している。オープンウェイト版の前身モデル「MiMo-V2-Flash」とは異なり、Proバージョンは現在、Xiaomi独自のAPIのみに限定されている点は注目に値する。これは、同社が最も強力なシステムにおいて、より管理されたサービスモデルへと移行していることの現れといえる。

このモデルは、AIが複雑な手順をいかに適切に計画・実行できるかを測定するベンチマークである「エージェントによる実社会のタスク」で特に優れた能力を発揮する。実際に、GDPval-AAリーダーボードにおいて1426のEloレーティングを獲得したMiMo-V2-Proは、中国開発モデルの中でのリーダーとしての地位を確立した。バラバラな情報を論理的な結論へと結びつける高度な推論能力を備えながら、類似のアーキテクチャで一般的だった膨大なトークン消費を抑制している点が特徴だ。

経済的な側面では、MiMo-V2-Proはコストとパフォーマンスの最適なバランスを示す「パレート境界」上に位置している。100万入力トークンあたりわずか1ドルという価格は、GPT-5.2 CodexやClaude Opus 4.6といった欧米のモデルと比較して大幅に安価である。さらに、100万トークンのコンテキストウィンドウと30%に抑えられたハルシネーション率を誇る。テキスト専用アプリケーションにおいて長文の正確性と予算効率を重視する開発者にとって、極めて強力な選択肢となるだろう。

Xiaomiは、知能と運用効率の両立を重視した独自の推論モデル「MiMo-V2-Pro」をリリースし、AIポートフォリオを拡大した。Artificial Analysis Intelligence Indexで49点というスコアを記録した同モデルは、エリート層の競合モデルに肩を並べており、GLM-5には僅差で及ばないものの、Kimi K2.5やQwen3.5を上回る性能を示している。オープンウェイト版の前身モデル「MiMo-V2-Flash」とは異なり、Proバージョンは現在、Xiaomi独自のAPIのみに限定されている点は注目に値する。これは、同社が最も強力なシステムにおいて、より管理されたサービスモデルへと移行していることの現れといえる。

このモデルは、AIが複雑な手順をいかに適切に計画・実行できるかを測定するベンチマークである「エージェントによる実社会のタスク」で特に優れた能力を発揮する。実際に、GDPval-AAリーダーボードにおいて1426のEloレーティングを獲得したMiMo-V2-Proは、中国開発モデルの中でのリーダーとしての地位を確立した。バラバラな情報を論理的な結論へと結びつける高度な推論能力を備えながら、類似のアーキテクチャで一般的だった膨大なトークン消費を抑制している点が特徴だ。

経済的な側面では、MiMo-V2-Proはコストとパフォーマンスの最適なバランスを示す「パレート境界」上に位置している。100万入力トークンあたりわずか1ドルという価格は、GPT-5.2 CodexやClaude Opus 4.6といった欧米のモデルと比較して大幅に安価である。さらに、100万トークンのコンテキストウィンドウと30%に抑えられたハルシネーション率を誇る。テキスト専用アプリケーションにおいて長文の正確性と予算効率を重視する開発者にとって、極めて強力な選択肢となるだろう。

原文(英語)を読む·2026年3月20日
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