MiMo-V2.5
PulseAugur coverage of MiMo-V2.5 — every cluster mentioning MiMo-V2.5 across labs, papers, and developer communities, ranked by signal.
- developed MiMo v2.5-Pro 95%
- instance of MiMo v2.5-Pro 90%
- instance of MIMO 90%
- competes with MiMo v2.5-Pro 70%
- competes with Minimax M3 70%
- competes with GLM-5.2 70%
- used by TokenPapa 70%
- competes with MIMO 70%
- competes with TokenPapa 70%
- developed by openCode 70%
- used by GLM-5.2 50%
- used by Minimax M3 50%
- 2026-08-06 research_milestone MiMo-V2.5 demonstrated superior intelligence compared to Claude 4 Sonnet. 来源
- 2026-07-28 product_launch Xiaomi released its native omnimodal model, MiMo-V2.5. 来源
- 2026-07-07 product_launch Xiaomi released MiMo v2.5, focusing on inference optimization. 来源
- 2026-05-31 product_launch Xiaomi's MiMo team revealed the technical innovations enabling price reductions for their MiMo-V2.5 large model API. 来源
- 2026-05-26 product_launch Xiaomi announced a significant price reduction for its MiMo-V2.5 AI model's API. 来源
12 天有情绪数据
MiMo-V2.5 Pro demonstrates strong cost-performance in coding benchmarks
Recent analysis of the DeepSWE benchmark indicates that MiMo-V2.5 Pro offers a cost-effective solution for coding tasks, especially when compared to models like GPT 5.5. This suggests that Xiaomi's technical advancements in areas like KVCache optimization and distributed caching are translating into tangible benefits for users focused on budget-conscious performance.
Xiaomi's 'Trillion Token Creator Incentive Plan' may boost MiMo-V2.5 adoption
The extensive distribution of over 100 trillion free tokens through Xiaomi's incentive plan suggests a strategic effort to onboard developers and users onto the MiMo-V2.5 platform. This could lead to increased usage, further fine-tuning, and a broader ecosystem around MiMo models in the coming months.
MiMo-V2.5's technical breakthroughs enable profitability despite price cuts
Xiaomi has detailed five key technical advancements in MiMo-V2.5, including dual-pool KVCache and GCache distributed caching, which have allowed them to reduce API prices while maintaining profitability. This highlights a successful engineering effort to optimize inference efficiency and cost management.
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中国人工智能模型在用量上占据主导地位，为美国战略制造“死亡地带”
在中国OpenRouter平台上，中国人工智能模型的用量已超过美国同行，占据了超过60%的流量。尽管美国实验室在最前沿能力方面仍保持领先，但中国模型提供了显著更低的成本和更高的效率，因此被用于高用量生产工作负载。这种分化为那些既非最前沿也无成本效益的人工智能战略制造了一个“死亡地带”，可能导致美国公司尽管拥有技术领先优势，却在市场份额和开发者兴趣方面遭受损失。
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小米在强劲财报表现中拓展至AI模型、芯片和机器人领域
小米正经历复苏，得益于2026年第二季度强劲的业绩表现，营收和利润显著增长。该公司正从其核心手机和汽车业务拓展到先进的AI领域。这包括其MiMo-V2.5 AI模型，该模型在OpenRouter上取得了顶级排名；成功量产验证了其自研的玄界芯片；并在工厂环境中部署了成功率很高的新型人形机器人。
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OpenRouter替代品：TokenPAPA在中文大模型方面领先，Groq在速度方面领先
多个平台提供了访问大语言模型的OpenRouter替代方案，各有优势。TokenPAPA因其以有竞争力的价格访问DeepSeek V4 Flash和Mimo V2.5等中文大模型，以及简化的注册流程而受到关注。DeepInfra被认为是开源模型经济实惠的选择，而Together AI则提供更全面但价格更高的全栈解决方案，包括微调。Groq凭借其LPU硬件专注于速度，适用于延迟敏感的应用，而Fireworks AI则提供了快速服务和微调能力的结合。
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DeepSeek V4 Flash在2026年最具成本效益的大语言模型API排名中领先
2026年，大语言模型API的格局呈现出高端模型和高性价比模型之间显著的价格差异，其中一些模型每100万个token的运行成本约为0.14美元。文章根据成本效益对15个大语言模型API进行了排名，并强调最便宜的选择并不总是最具价值，因为输出质量和隐藏成本等因素也会影响其价值。DeepSeek V4 Flash被强调为最具成本效益的顶级模型，以远低于Claude Opus 4等高端模型的价格提供了接近前沿的质量，而Mimo V2.5则被…
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LLM 爱好者就本地推理的 128GB 与 256GB 内存展开辩论
r/LocalLLaMA 子版块上的一场讨论，探讨了在搭配大量 VRAM 时，系统内存容量的最佳选择，特别是考虑 128GB 与 256GB 的对比。用户正在权衡运行各种大型语言模型（如 Deepseek v4 和 MiMo v2.5）在不同量化级别和 VRAM/内存权重分配下的取舍。对话强调了模型大小、上下文窗口和量化如何影响本地 AI 推理的内存需求。
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Mimo v2.5 LLM 在智能测试中超越 Claude 4 Sonnet
Mimo v2.5 大型语言模型拥有 3100 亿参数，在智能方面表现优于 Claude 4 Sonnet。作者拥有丰富的 Claude 4 Sonnet 使用经验，指出 Mimo v2.5 的表现甚至超越了去年的顶级模型。这一进展表明 LLM 能力正在快速发展，较新、较小的模型正在超越已有的模型。
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中国AI模型主导OpenRouter使用，Xiaomi和DeepSeek领跑
OpenRouter的最新报告显示，中国AI模型在该平台上的使用量占据主导地位，其中Xiaomi的MiMo-V2.5位居榜首。DeepSeek模型也表现突出，提供了与顶级闭源模型相媲美的多种能力。腾讯的Hunyuan 3最近开源后，使用量呈爆炸式增长，表明这些强大的新模型正在被迅速采用。
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中国AI模型在OpenRouter平台上占据全球API调用量榜首
根据最新报告，中国AI模型在OpenRouter平台的全球API调用量中占据了前五名。小米的MiMo-V2.5以每周处理10.5万亿个token位居榜首，增长了12%。DeepSeek的模型占据了第二和第五位，为开发者提供了多种能力，其Pro版本在编码和复杂代理任务方面与国际顶级闭源模型竞争。腾讯最近开源的Hunyuan 3的增长显著，周增长率超过999%，位列第三。
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像“MiMo”这样的模糊 API 请求需要结构化识别，以防止集成错误
文章讨论了当单个名称（如“MiMo”）可以指代多个不相关的产品时，API 请求的模糊性。它强调了一个常见的接收流程错误，即模糊地请求“MiMo AI API”被错误地视为一个完整的技术要求，导致在错误的服务上进行集成工作。作者提出了一个包含七个字段的结构化接收卡——名称、域、所有者、目的、文档、端点和状态——以清晰地识别正确的产品并防止浪费精力。
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OpenRouter 凸显全球人工智能竞赛，中国模型的成本效益
OpenRouter，一个美国人工智能平台，凸显了人工智能发展的全球格局和采用情况。该平台指出，虽然各国可能试图阻止人工智能发展，但这可能导致经济劣势。OpenRouter 的用户基础以美国为主，但中国的人工智能模型因其成本效益而日益受到欢迎，例如 Mimo v2.5 等模型在性能上已接近 Claude Sonnet 5 等成熟模型。强大的 AI 模型的可访问性越来越高，可能在个人电脑上运行，这表明未来人工智能的采用对于保持竞争力至关重要。
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Inkling 多模态模型集成到 Hugging Face、vLLM；llama.cpp 添加音频输入
顶级国际象棋引擎 Stockfish 18 的最新版本与开源 AI 领域的重大进展同时发布。Hugging Face Transformers v5.14.0 和 vLLM v0.26.0 集成了新的 Inkling 多模态模型，这是一个来自 Thinking Machines 的 9750 亿参数模型，使开发人员能够轻松地将其用于各种任务。同时，llama.cpp 的 b10155 更新增加了对 MiMo-V2.5 音频输入和基于 …
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中国引领全球 LLM 调用量，小米 MiMo-V2.5 登顶 Token 使用量
截至 2026 年 7 月，中国已成为全球大型语言模型 (LLM) 调用量的主要力量，占总量的 63.5%，而美国占 35.5%。小米的 MiMo-V2.5 模型已显著超越所有其他模型，在 OpenRouter 平台上的周度和月度 Token 使用量方面均处于领先地位。中国 LLM 活动的激增凸显了全球人工智能格局的重大转变。
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小米发布原生全模态MiMo-V2.5模型，支持100万上下文窗口
小米发布了其MiMo-V2.5模型，该模型以其“原生全模态”架构而著称。与许多集成不同数据类型独立组件的多模态模型不同，MiMo-V2.5从一开始就被设计为一个能够同时处理文本、图像、视频和音频的统一系统。这款混合专家模型拥有约3100亿个总参数，每个token有150亿个激活参数，并支持高达100万个token的上下文窗口。
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美团AI升级，小米模型登顶，企业AI平台上线 · 追踪1个来源
美团已全面升级其AI助手“小团子”，增强其在本地生活服务场景下的下单、预订等操作能力。小米的MiMo-V2.5模型在OpenRouter的全球使用排行榜上名列前茅，显示其采用率显著增长。此外，美团还推出了面向企业的AI Agent平台CatPaw，旨在帮助企业构建和管理AI助手以提高运营效率。
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NVIDIA、微软、IBM等成立AI安全联盟；汇丰银行在新加坡设立AI中心 · 追踪3个来源
多家大公司正组建一个新联盟，以促进AI的安全和负责任使用，包括NVIDIA、微软和IBM在内的数十家公司将联手开发和共享开放工具。与此同时，汇丰银行正在新加坡设立一个全球AI中心，以增强其AI能力并招聘100多名专家。此外，小米的MiMo-V2.5模型在全球AI模型使用排行榜上名列前茅，这表明AI在各个行业的开发和采用方面取得了重大进展。
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MiMo-V2.5引领全球模型调用量；香港监管机构罚款富途证券
OpenRouter的MiMo-V2.5模型已在全球周度和月度模型调用量方面位居榜首，超过10万亿个token。自5月以来，使用量显著增长，两个月内增长了约616%。报告还指出，香港证券及期货事务监察委员会因富途证券在反洗售交易方面的内部控制不足而对其处以280万港元的罚款，该公司已接受并处理了此处罚。
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TokenPAPA推出统一API，支持30+大语言模型，简化集成
TokenPAPA推出了一项新服务，提供一个与OpenAI兼容的单一API，可访问来自不同供应商的30多个大型语言模型。这个统一的网关旨在通过提供一个API密钥、一个基础URL和一个SDK来简化集成多个AI模型的过程。该服务经过了实际推理工作负载的测试，特别是将一篇800字符的文章翻译成中文，并对速度、输出质量和成本效益进行了基准测试。结果显示，Gemini 3.1 Flash速度最快，MiMo-V2.5性价比最高，DeepSeek …
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分析显示 Mimo V2.5 Pro 在成本上优于 DeepSeek V4 Flash
一项对 DeepSeek 和 Mimo (小米) 的大模型 API 定价进行的最新分析发现，在可比的输出质量下，Mimo 的 V2.5 Pro 模型比 DeepSeek 的 V4 Flash 模型便宜约 40%。虽然 DeepSeek V4 Pro 在复杂推理和 STEM 内容方面表现出色，但 Mimo V2.5 Pro 的响应速度更快，非常适合成本敏感型、高吞吐量的应用。该分析是在 TokenPAPA 平台上使用实际推理测试进行的，…
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Claude Fable 5 vs. MiMo-V2.5：AI模型成本效益分析
对AI模型的比较突显了Claude Fable 5和MiMo-V2.5之间显著的成本效益差异。Claude Fable 5的智能得分为59.9，每100万token的成本为20美元。相比之下，MiMo-V2.5的智能得分为37.2，但每100万token的成本仅为0.175美元，每美元提供的智能是其71倍，特别是对于开放权重模型而言。
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Solar Open 2 语言模型拥有 100 万 token 上下文窗口和强大的代理能力
研究人员推出了 Solar Open 2，这是一个拥有 2500 亿参数的混合专家（Mixture-of-Experts）语言模型，专为长时序代理任务而设计。该模型通过混合注意力机制实现了 100 万 token 的上下文窗口，并利用更强的起点和精选的高价值数据进行高效训练。Solar Open 2 在多项英语基准测试中表现领先，包括 MMLU-Pro 和 APEX-Agents 套件，并与其他顶级开放权重模型取得了有竞争力的结果。它…