Poleg voditeljev tekme na področju umetne inteligence svoje modele razvija že mnogo podjetij, Xiaomi pa si na tem področju (tudi) vse bolj izboljšuje položaj. Najnovejši odprti model podjetja MiMo-V2.5 se že giblje na zelo podobni ravni kot pred nekaj dnevi napovedani DeepSeek-V4. Poleg tega je Xiaomijeva rešitev celo cenejša od kitajskega tekmeca.
MiMo-V2.5 je model z arhitekturo Sparse Mixture-of-Experts (MoE), predvsem zaradi tega je izjemno učinkovit. Skupaj ima 310 milijard parametrov, od katerih jih je lahko aktivnih največ 15 milijard. Na voljo je tudi različica Pro, pri kateri je večji poudarek na boljši zmogljivosti; ta model ima ob zgradbi MoE 1,02 bilijona parametrov in lahko deluje z 42 milijardami aktivnih parametrov.
Xiaomi partnerjem omogoča fino uglaševanje modelov in naknadno učenje na podlagi lastnih podatkov, da bi se bolje odrezali na različnih področjih. MiMo-V2.5-Pro je izostren za reševanje posebej kompleksnih nalog agentov, dober bo pri sklepanju ob obdelavi velikih količin podatkov, učinkovito pa lahko opravlja tudi programerske naloge. Obe novosti delujeta s kontekstnim oknom enega milijona žetonov.
Razvijalci so MiMo-V2.5 zasnovali s poudarkom na izvorni multimodalnosti. To pomeni, da bo vzporedno z besedilnimi navodili brez težav obdeloval tudi slike, videe in zvočne posnetke. Tudi zaradi tega lahko bolje sklepa, natančneje odgovarja in se izkaže kot prožen pri izvajanju nalog agentov. Podjetje je poudarilo, da je bil osnovni model učen z ogromno količino podatkov, 48 bilijoni žetonov.
MiMo-V2.5 je trenutno na trgu najučinkovitejši model za reševanje nalog agentov tipa »claw« – je poudaril Xiaomi.
Za poganjanje storitev OpenClaw, NanoClaw in podobnih je novo orodje odlična rešitev, kar vsekakor zveni dobro glede na to, da so te dandanes neverjetno priljubljene. V testu ClawEval MiMo-V2.5 prehitevajo samo modeli Claude, vendar pa pri učinkovitosti niso konkurenčni.
V lastnih meritvah je Xiaomi MiMo-V2.5 zvito primerjal s starejšimi modeli Opus in GPT, a tudi v primerjavi z najnovejšimi orodji novost ne deluje prav slabo. MiMo-V2.5-Pro je v testu SWE-Bench Pro dosegel 57,2 %, medtem ko GPT-5.5 v njem doseže 58,6 %, Claude Opus 4.7 pa 64,3 %. V testu Humanity's Last Exam pa brez »pomoči« doseže 34 %, v primerjavi z 43,1 % modela GPT-5.5 Pro. Xiaomi zaostaja približno 1,5 generacije, vendar je treba upoštevati, da deluje z bistveno manj sredstvi kot omenjeni tekmeci.
DeepSeek je v javno zavest vdrl s tem, kako stroškovno učinkovito deluje: za delček cene zmore zelo podobno zmogljivost kot zahodni tekmeci. No, tudi Xiaomi jezikovne modele obravnava s podobne smeri, zato je MiMo-V2.5 še stroškovno učinkovitejši od DeepSeek-V4. MiMo-V2.5-Pro obdela milijon žetonov za samo en dolar, generiranje enake količine vsebine pa stane 3 dolarje. Pri MiMo-V2.5 pa gre za stroške le 0,4 oziroma 2 dolarja za obdelavo oziroma ustvarjanje milijona žetonov.
Xiaomi dela tudi na modelu MiMo-V2.5-Flash, ki bo po načrtih med bolj znanimi jezikovnimi modeli najcenejša rešitev za uporabo, še v primerjavi z trenutno najcenejšim Grokom 4.1 Flash pa bo uporaba približno za polovico cenejša. Milijon žetonov na vhodni strani bo stal 0,1 dolarja, na izhodni strani pa bo stroškovna posledica 0,3 dolarja.
Modeli MiMo-V2.5 so »povsem« odprtokodne rešitve in so dostopni širši javnosti, celo za komercialno uporabo. Xiaomi ponuja svobodo, kakršne na tem področju ne ponuja veliko podjetij, partnerjem pa ne predpisuje niti naknadnega potrjevanja modelov, fino uglašenih z lastnimi podatki.
