Xiaomi представила MiMo Code: ИИ-помощник для кодирования с уникальной системой памяти

Команда MiMo AI, входящая в состав китайского технологического гиганта Xiaomi, выпустила MiMo Code V0.1.0 — ИИ-помощника для кодирования, работающего непосредственно в терминале. По заявлению компании, MiMo Code превосходит Claude Code от Anthropic по ключевым показателям автономного кодирования, особенно в многоэтапных задачах с длительным горизонтом (более 200 шагов). Эти выводы основаны на внутренних бета-тестированиях и опросе 576 разработчиков.

В рамках релиза Xiaomi также предоставляет бесплатный ограниченный доступ к своей флагманской мультимодальной модели MiMo-V2.5, обладающей контекстным окном в миллион токенов, при этом регистрация для начала работы не требуется.

Релиз и доступность

Официальный аккаунт @XiaomiMiMo в социальной сети X объявил о выпуске MiMo Code 10 июня 2026 года, назвав инструмент "нечто большим, чем ИИ-помощник для кодирования в вашем терминале — это самый умный партнер по программированию, с которым вы когда-либо работали".

MiMo Code уже доступен на GitHub под лицензией MIT. Установка осуществляется одной командой в терминале (curl -fsSL https://mimo.xiaomi.com/install | bash) для macOS и Linux или через npm (npm install -g @mimo-ai/cli) для Windows. Проект является форком открытого агента OpenCode, который Xiaomi доработала, добавив собственную архитектуру памяти, режимы рабочего процесса и инфраструктуру модели.

Конец "амнезии" ИИ-агентов

Опытные разработчики отмечают, что ИИ-агенты для кодирования теряют эффективность при длительных рабочих сессиях. По мере заполнения контекстного окна ранние решения, соглашения и состояние задачи сжимаются или полностью теряются, вынуждая разработчиков повторно объяснять свои проекты. Xiaomi считает, что такой подход неэффективен в масштабе.

Команда MiMo отметила в своем блоге о запуске, что "необходимо не улучшение сжатия, а явный механизм хранения и извлечения, который определяет, какую информацию следует записывать в постоянные структуры и когда ее следует вызывать".

MiMo Code решает эту проблему с помощью кросс-сессионной системы памяти, работающей на базе полнотекстового поиска SQLite FTS5. Эта система состоит из четырех уровней:

• Память проекта: постоянный файл MEMORY.md.
• Контрольные точки сессии: снимки состояния работы.
• Черновые заметки: временные записи.
• Журналы выполнения задач: записи о прогрессе.

Важным элементом является система ведения заметок: вместо того чтобы заставлять основного агента кодирования прерывать работу для записи, система использует независимого субагента "записывающего контрольные точки". Эту схему можно представить, как работу основного агента-кодировщика над сложным проектом (например, строительством особняка) в тандеме с выделенным архитектором, который постоянно обновляет чертежи, фиксируя все решения, проблемы и текущее состояние проекта. Когда контекстное окно основного агента приближается к пределу, он может обратиться к субагенту, чтобы восстановить необходимую информацию и продолжить работу без потери темпа.

Система также включает два механизма самосовершенствования:

• Команда /dream, которая периодически (примерно раз в семь дней) просматривает исторические сессии, удаляет дубликаты и сжимает их для долгосрочной памяти.
• Функция "дистилляции", которая анализирует прошлые сессии для выявления повторяющихся рабочих процессов, которые можно автоматизировать, что соответствует подходам, недавно примененным OpenAI и Anthropic в их моделях.

Впечатляющие результаты в бенчмарках разработки ПО (SWE)

Согласно данным, опубликованным в техническом блоге Xiaomi, MiMo Code в связке с MiMo-V2.5-Pro превзошел Claude Code в паре с Claude Sonnet 4.6 во всех трех тестируемых бенчмарках:

• SWE-bench Verified: 82% против 79%
• SWE-bench Pro: 62% против 55%
• Terminal Bench 2: 73% против 69%

Сама инфраструктура агента внесла значительный вклад в улучшение результатов. При использовании одной и той же модели MiMo-V2.5-Pro в разных инфраструктурах, MiMo Code набрал 62% в SWE-bench Pro против 57% у Claude Code, и 73% в Terminal Bench 2 против 68%. Это примерно на пять процентных пунктов выше в каждом случае, что объясняется исключительно системой агента, а не только моделью.

Xiaomi не опубликовала сравнения с Codex от OpenAI или Gemini CLI от Google, сосредоточившись на Claude Code в качестве основного конкурента, что может указывать на стратегический выбор бенчмарка.

Независимые источники дают более широкую картину: на официальной таблице лидеров Terminal-Bench 2.0 (tbench.ai) Codex CLI от OpenAI, работающий на GPT-5.5, показывает 82,2% — что примерно на девять пунктов выше заявленных MiMo Code 73%. Анонс GPT-5.5 от OpenAI также заявляет о 82,7% в том же бенчмарке.

Однако в SWE-Bench Pro ситуация меняется: OpenAI сообщает о 58,6% для GPT-5.5, что ниже заявленных 62% у MiMo Code + MiMo-V2.5-Pro. (MiMo Code пока не присутствует ни в одной официальной таблице лидеров, и сравнение внутренних результатов с публичными таблицами всегда сопряжено с учетом нюансов конфигурации).

Возможно, более показательной, чем офлайн-бенчмарки, является внутренняя двойная слепая A/B-оценка, проведенная Xiaomi в ходе бета-тестирования. В ней участвовали 576 разработчиков, работавших в 474 реальных частных репозиториях, что позволило получить 1213 сравнительных пар с Claude Code, использующим ту же целевую модель.

При менее чем 200 шагах выполнения результаты двух систем были примерно равны (50/50), но при более чем 200 шагах процент побед MiMo Code поднялся выше 65%. Это подтверждает тезис компании о том, что архитектура памяти и управления состоянием особенно эффективна для долгосрочных задач. Xiaomi сама признает, что стандартные бенчмарки "по-прежнему измеряют способность решать проблемы в один этап" и не отражают цели многосессионного дизайна инструмента.

Как всегда, эти цифры предоставлены самим поставщиком и не были независимо проверены, а прямое сравнение инфраструктур чувствительно к конфигурации. Тем не менее, эти заявления соответствуют более широкой отраслевой тенденции: инженерия инфраструктуры и вспомогательных систем становится столь же важной, как и возможности самой модели, для производительности агентов кодирования.

Простая интеграция с существующими системами разработчика и голосовое управление

С точки зрения пользовательского опыта, MiMo Code разработан для работы в привычной для разработчиков среде. Он функционирует непосредственно в терминале, читая и записывая файлы, выполняя команды и управляя Git.

Инструмент не требует настройки "из коробки" и автоматически подключается к "MiMo Auto" — бесплатному на ограниченное время каналу, работающему на мультимодальной модели MiMo V2.5 от Xiaomi, которая обладает огромным контекстным окном в миллион токенов. Для разработчиков, переходящих из других сред, этот процесс проходит без проблем: MiMo Code автоматически импортирует серверы MCP, пользовательские навыки и конфигурации API из Claude Code.

Среди других примечательных особенностей:

• Режим композиции: Нажатие Tab переключает агента в рабочий процесс, ориентированный на спецификации, где разработчик описывает высокоуровневую цель, а система автономно выполняет полный цикл разработки — проектирование, планирование, кодирование, тестирование и проверку — следуя стратегии, которую Xiaomi описывает как "интенсивное планирование на начальном этапе, стабильная проверка позже".
• Голосовое управление: Разработанное на основе системы распознавания речи MiMo-ASR от Xiaomi с обнаружением голосовой активности TenVAD, позволяет разработчикам диктовать и изменять инструкции устно, а также произносить команды вроде "отправить" и "выполнить" для полностью бесконтактной работы (доступно для авторизованных пользователей).

По словам Xiaomi, выигрыш от самой инфраструктуры агента измерим. Используя одну и ту же базовую модель MiMo в обеих инфраструктурах, компания утверждает, что MiMo Code набрал 62% в SWE-Bench Pro против 57% у Claude Code, и 73% в Terminal Bench 2 против 68% у Claude Code. Это примерно на пять процентных пунктов лучше в каждом случае, что объясняется исключительно системой агента, а не только моделью.

Как и всегда, эти цифры предоставлены самим поставщиком и не были независимо проверены, а прямое сравнение инфраструктур чувствительно к конфигурации. Тем не менее, это утверждение соответствует более широкой отраслевой тенденции: инженерия инфраструктуры и вспомогательных систем становится столь же важной, как и возможности самой модели, для производительности агентов кодирования.

Агрессивно доступная ценовая политика

Возможно, для многих разработчиков главным преимуществом станет то, что входит в комплект. MiMo Code поставляется с "MiMo Auto", каналом без конфигурации, предлагающим бесплатный, ограниченный по времени доступ к MiMo-V2.5. Эта нативно мультимодальная модель, выпущенная Xiaomi в конце апреля 2026 года, имеет разреженную архитектуру "смеси экспертов" с общим количеством в 310 миллиардов параметров (из них активно только 15 миллиардов при каждом выводе) и контекстным окном в 1 миллион токенов. Компания позиционирует ее как сопоставимую с Claude Sonnet 4.6 от Anthropic в мультимодальных агентных задачах.

Как сообщал VentureBeat при запуске семейства MiMo-V2.5 в апреле, эти модели распространяются под лицензией MIT и являются одними из самых эффективных и доступных для агентных задач.

Более крупная модель MiMo-V2.5-Pro — это модель "смеси экспертов" с 1,02 триллиона параметров, 42 миллиардами активных параметров и гибридной архитектурой внимания. Она лидирует среди открытых моделей в агентном бенчмарке ClawEval от Xiaomi с показателем успеха 63,8%, потребляя при этом всего около 70 000 токенов за траекторию, что примерно на 40–60% меньше, чем требуется Claude Opus 4.6 от Anthropic, Gemini 3.1 Pro от Google или GPT-5.4 от OpenAI для сопоставимых результатов.

Примечательно, что пост-обучение V2.5-Pro было специально разработано для "осведомленности об инфраструктуре" — обучения модели управлять собственной памятью и контекстом в рамках таких агентских каркасов, как Claude Code или OpenCode. Это делает оптимизированную под эти возможности инфраструктуру, разработанную Xiaomi, логичным следующим шагом.

Ценообразование также агрессивно: MiMo-V2.5 начинается от 0,40 долларов за миллион входных токенов и 2,00 долларов за миллион выходных токенов, в то время как V2.5-Pro стоит 1,00/3,00 доллара за миллион (вход/выход) до 256 тысяч токенов контекста, удваиваясь после этого. При кэшировании входные расходы могут снижаться до 0,20–0,40 долларов за миллион, что делает ее одной из самых дешевых передовых моделей, доступных по всему миру.

Представлен краткий обзор цен на API передовых ИИ-моделей от VentureBeat:

• MiMo-V2.5 Flash | Вход: $0.10 | Выход: $0.30 | Общая стоимость: $0.40
• deepseek-v4-flash | Вход: $0.14 | Выход: $0.28 | Общая стоимость: $0.42
• deepseek-v4-pro | Вход: $0.435 | Выход: $0.87 | Общая стоимость: $1.305
• MiniMax-M3 | Вход: $0.30 | Выход: $1.20 | Общая стоимость: $1.50
• Gemini 3.1 Flash-Lite | Вход: $0.25 | Выход: $1.50 | Общая стоимость: $1.75
• Qwen3.7-Plus | Вход: $0.40 | Выход: $1.60 | Общая стоимость: $2.00
• MiMo-V2.5 | Вход: $0.40 | Выход: $2.00 | Общая стоимость: $2.40
• Grok 4.3 (низкий контекст) | Вход: $1.25 | Выход: $2.50 | Общая стоимость: $3.75
• MiMo-V2.5 Pro (≤256K) | Вход: $1.00 | Выход: $3.00 | Общая стоимость: $4.00
• GLM-5 | Вход: $1.00 | Выход: $3.20 | Общая стоимость: $4.20
• Kimi-K2.6 | Вход: $0.95 | Выход: $4.00 | Общая стоимость: $4.95
• GLM-5.1 | Вход: $1.40 | Выход: $4.40 | Общая стоимость: $5.80
• Grok 4.3 (высокий контекст) | Вход: $2.50 | Выход: $5.00 | Общая стоимость: $7.50
• MiMo-V2.5 Pro (>256K) | Вход: $2.00 | Выход: $6.00 | Общая стоимость: $8.00
• Qwen3.7-Max | Вход: $2.50 | Выход: $7.50 | Общая стоимость: $10.00
• Gemini 3.5 Flash | Вход: $1.50 | Выход: $9.00 | Общая стоимость: $10.50
• Gemini 3.1 Pro Preview (≤200K) | Вход: $2.00 | Выход: $12.00 | Общая стоимость: $14.00
• GPT-5.4 | Вход: $2.50 | Выход: $15.00 | Общая стоимость: $17.50
• Gemini 3.1 Pro Preview (>200K) | Вход: $4.00 | Выход: $18.00 | Общая стоимость: $22.00
• Claude Opus 4.8 | Вход: $5.00 | Выход: $25.00 | Общая стоимость: $30.00
• GPT-5.5 | Вход: $5.00 | Выход: $30.00 | Общая стоимость: $35.00
• Claude Fable 5 / Claude Mythos 5 | Вход: $10.00 | Выход: $50.00 | Общая стоимость: $60.00

Для разработчиков, которые не хотят использовать модели Xiaomi, MiMo Code также поддерживает сторонние бэкэнды, включая тарифы на токены от DeepSeek, Kimi от Moonshot и GLM от Zhipu, а также любой API, совместимый с OpenAI, отражая гибкость OpenCode в выборе моделей.

Глобальная гонка ИИ-агентов для терминалов

MiMo Code выходит на все более насыщенный рынок ИИ-агентов для кодирования, работающих в терминале. Среди конкурентов — Claude Code от Anthropic, Codex CLI от OpenAI, Gemini CLI от Google, а также игроки с открытым исходным кодом, такие как OpenCode и Aider.

Однако новый участник заслуживает внимания. Xiaomi, третий по величине производитель смартфонов в мире с быстрорастущим бизнесом электромобилей, систематически развивает свое подразделение MiMo AI с момента выпуска модели MiMo-7B в апреле 2025 года. За этим последовали серии MiMo-VL (модели "зрение-язык"), MiMo-V2-Flash, модель MiMo-V2-Pro с триллионом параметров в марте 2026 года и флагманское семейство V2.5 в апреле.

Этим направлением руководит Фули Ло, ветеран прорывного проекта R1 от DeepSeek, который охарактеризовал продвижение Xiaomi как "тихую засаду". Это подтверждается и грантом на 100 триллионов бесплатных токенов для разработчиков, анонсированным вместе с запуском V2.5.

Используется знакомая тактика, аналогичная той, что применяли DeepSeek, Qwen от Alibaba, MiniMax и серия Kimi от Moonshot AI: выпускать действительно мощные модели и инструменты под свободными лицензиями за долю от стоимости лабораторий США, а затем конвертировать полученную лояльность разработчиков в устойчивую экосистему.

Сочетая инфраструктуру агента с открытым исходным кодом и бесплатную модель передового класса, Xiaomi фактически устраняет как лицензионные, так и эксплуатационные затраты на вход — по крайней мере, на данный момент.

Значение для предприятий и технических руководителей

Для руководителей инженерных отделов MiMo Code представляет собой кандидата для оценки с низким риском и потенциально высокой ценностью: лицензия MIT разрешает модификацию и коммерческую интеграцию, наследование OpenCode означает, что архитектура проверяема, а поддержка сторонних моделей позволяет направлять ее на внутренне одобренную конечную точку, а не на облачные серверы Xiaomi.

Система постоянной памяти решает реальную и широко ощущаемую проблему в рабочих процессах агентной разработки — проблему, которую конкуренты также активно пытаются решить.

Смотрите также:

NASA представило экипаж миссии Artemis III для испытаний нового лунного корабля http://kupidonchik.org/nasa-predstavilo-ekipazh-missii-artemis-iii-dlya-ispyitaniy-novogo-lunnogo-korablya/.

Интересности на тему: Обновление ANBERNIC RG557: новый пользовательский интерфейс и центр управления

Классные советы в статье "Эксперты предупреждают о новой схеме распространения вредоносного ПО через рекламные системы Google" здесь.

Тем не менее, существуют и контраргументы: "бесплатный на ограниченное время" доступ к модели по определению временен и маршрутизирует контекст кода через серверы Xiaomi, что будет неприемлемо для организаций со строгими политиками хранения данных или защиты интеллектуальной собственности; заявленное преимущество над Claude Code основано на самоотчетных данных; а номер версии V0.1.0 прямо указывает на начальную стадию зрелости продукта.

Командам, подпадающим под ограничения правительства США на закупки китайских технологий, также следует учитывать этот контекст перед внедрением.