MiMo-V2.5는 Xiaomi에서 개발한 네이티브 옴니모달 모델입니다. 이 모델은 프로급의 에이전트 성능을 제공하며, 이미지 및 비디오 이해 작업 전반에서 MiMo-V2-Omni보다 뛰어난 멀티모달 인식 능력을 보여줍니다. 1M 컨텍스트 윈도우를 통해 방대한 문서, 긴 대화, 복잡한 작업 맥락을 한 번에 처리할 수 있어, 강력한 추론 능력과 풍부한 인식, 비용 효율성이 중요한 에이전트 프레임워크 통합에 최적화되어 있습니다.
제공사
Xiaomi출시일
2026-04-22
학습완료일
—
라이선스
상용 모델
입출력 형식
처리용량
1.0M / 131K
API 입출력 (1M)
$0.4 / $2
사용 방법
—
출력 속도
—Arena 종합
1424Intelligence Index
49.0Coding Index
42.1Math Index
—LiveBench
—ForecastBench
—GPQA Diamond
84.9%HLE
25.2%MMLU-Pro
—AIME 2025
—MATH-500
—LB 추론
—LB 수학
—LB 데이터 분석
—LiveCodeBench
—LB 코딩
—LB 에이전틱
—TAU2
90.6%TerminalBench
41.7%SciCode
43.1%IFBench
67.1%AA-LCR
0.6환각률 (HHEM)
—사실 일관성 (HHEM)
—LB 언어
—LB 지시
—1 / 3
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MiMo-V2.5는 Xiaomi에서 개발한 네이티브 옴니모달 모델입니다. 이 모델은 프로급의 에이전트 성능을 제공하며, 이미지 및 비디오 이해 작업 전반에서 MiMo-V2-Omni보다 뛰어난 멀티모달 인식 능력을 보여줍니다. 1M 컨텍스트 윈도우를 통해 방대한 문서, 긴 대화, 복잡한 작업 맥락을 한 번에 처리할 수 있어, 강력한 추론 능력과 풍부한 인식, 비용 효율성이 중요한 에이전트 프레임워크 통합에 최적화되어 있습니다.
제공사
Xiaomi출시일
2026-04-22
학습완료일
—
라이선스
상용 모델
입출력 형식
처리용량
1.0M / 131K
API 입출력 (1M)
$0.4 / $2
사용 방법
—
출력 속도
—Arena 종합
1424Intelligence Index
49.0Coding Index
42.1Math Index
—LiveBench
—ForecastBench
—GPQA Diamond
84.9%HLE
25.2%MMLU-Pro
—AIME 2025
—MATH-500
—LB 추론
—LB 수학
—LB 데이터 분석
—LiveCodeBench
—LB 코딩
—LB 에이전틱
—TAU2
90.6%TerminalBench
41.7%SciCode
43.1%IFBench
67.1%AA-LCR
0.6환각률 (HHEM)
—사실 일관성 (HHEM)
—LB 언어
—LB 지시
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