Xiaomi представила открытые ИИ-модели MiMo-V2.5 для автономных агентов

Xiaomi представила и открыла исходный код моделей MiMo-V2.5 и MiMo-V2.5-Pro по лицензии MIT. Эти разработки, обладающие контекстным окном в 1 миллион токенов и использующие разреженную архитектуру «смеси экспертов» (MoE), ориентированы на разработчиков, создающих автономных агентов для кодирования и автоматизации рабочих процессов. Компания видит в них потенциально более экономичное решение для выполнения длительных задач. MiMo-V2.5-Pro предназначена для сложных агентских задач и кодирования, а MiMo-V2.5 является нативной омнимодальной моделью, способной обрабатывать текст, изображения, видео и аудио.

Давление на бюджеты и открытая лицензия

Выпуск моделей совпадает с ростом нагрузки на бюджеты предприятий, вызванной активным использованием ИИ-агентов. Эти системы, планируя действия, вызывая инструменты, генерируя код и восстанавливаясь после ошибок, могут расходовать значительное количество токенов, что делает контроль затрат и развертывания критически важным для разработчиков. По заявлению Xiaomi, использование лицензии MIT разрешает коммерческое развертывание, дальнейшее обучение и тонкую настройку моделей без необходимости получения дополнительной авторизации. Тулика Шил, старший вице-президент Kadence International, отметила привлекательность лицензии MIT: «Она позволяет предприятиям свободно модифицировать, развертывать и коммерциализировать модель без ограничений, что редко встречается в современном ландшафте ИИ».

Производительность и архитектура

В своем блоге Xiaomi сообщила, что на платформе ClawEval модель MiMo-V2.5-Pro достигает уровня успешности Pass^3 в 64%, используя при этом около 70 тысяч токенов на каждую траекторию. Это примерно на 40–60% меньше токенов, чем у конкурирующих моделей, таких как Claude Opus 4.6, Gemini 3.1 Pro и GPT-5.4, при сопоставимом уровне возможностей. Модели применяют разреженную архитектуру «смеси экспертов» (MoE) для оптимизации вычислительных затрат. MiMo-V2.5, имеющая 310 миллиардов параметров, активирует лишь 15 миллиардов параметров на запрос, в то время как Pro-версия с 1,02 триллиона параметров активирует 42 миллиарда. По данным Xiaomi, гибридная архитектура внимания Pro-модели способна сократить объем хранения KV-кэша почти в семь раз при выполнении задач с длинным контекстом.

Среди успешных долгосрочных тестов Xiaomi упомянула разработку компилятора SysY на языке Rust, которую MiMo-V2.5-Pro завершила за 4,3 часа, совершив 672 вызова инструмента и пройдя 233 из 233 скрытых тестов. Кроме того, модель автономно создала десктопный видеоредактор объемом 8 192 строки кода за 11,5 часа, используя 1 868 вызовов инструмента.

Перспективы внедрения в бизнесе

Смотрите также:

Единая платформа 1min.AI: полный набор инструментов нейросетей с бессрочной лицензией http://kupidonchik.org/edinaya-platforma-1min-ai-polnyiy-nabor-instrumentov-neyrosetey-s-bessrochnoy-litsenziey/.

Интересности на тему: Законопроект «Акт Чарли Кирка» в штате Теннесси: противоречия и угроза свободе слова

Классные советы в статье "Европа стремится к статусу «электроконтинента»: новый план энергетической независимости" здесь.

Приживется ли MiMo-V2.5 от Xiaomi среди корпоративных разработчиков в качестве альтернативы закрытым передовым моделям для агентского кодирования и автоматизации, будет зависеть от оценки предприятиями производительности, стоимости и рисков. Лиан Джи Су, главный аналитик Omdia, подчеркнул, что при оценке MiMo-V2.5 и её вариантов корпоративным разработчикам следует обращать внимание на общую стоимость владения (TCO). «TCO включает в себя эффективность использования токенов, стоимость успешной задачи и отсутствие лицензионных сборов, связанных с проприетарными моделями. Закрытые передовые модели могут по-прежнему превосходить в общих задачах и самых сложных пограничных случаях, но модели с открытым исходным кодом превосходны в агентской работе большого объема», — пояснил Су. Парикх Джайн, генеральный директор Pareekh Consulting, считает, что MiMo-V2.5 следует рассматривать не как замену Claude или GPT, а как экономически эффективную агентскую модель для рабочих нагрузок с высоким потреблением токенов. «Ключевой показатель эффективности — это не просто точность, а количество токенов на успешную задачу», — отметил Джайн. По его словам, передовые модели часто достигают более высоких показателей успеха в сложных задачах кодирования, но ценой значительных вычислительных издержек. MiMo-V2.5 же разработана с акцентом на эффективность токенов, что позволяет ей достигать сопоставимых результатов при значительно меньшем количестве входных и выходных токенов. Джайн заключил, что модели, подобные MiMo, могут стать «рабочими лошадками» для повторяющихся задач кодирования, контроля качества, миграции, документирования, тестирования и автоматизации, в то время как закрытые передовые модели сохранят роль стандарта качества для наиболее сложных задач.

Ашиш Банерджи, старший главный аналитик Gartner, отметил, что модели типа MiMo способны существенно изменить экономику корпоративного ИИ для долгосрочных агентов. «Когда задачи растягиваются на миллионы токенов, проприетарные API с тарификацией перестают быть удобством и начинают восприниматься как налог на итерации», — заявил Банерджи. «Напротив, лицензия MIT MiMo, открытые веса, контекстное окно в 1 миллион токенов и относительно низкая цена делают развертывание в частном облаке или на собственных серверах стратегически обоснованным». Однако Банерджи подчеркнул, что это не означает полного отказа предприятий от проприетарных API. «Компании продолжат использовать проприетарные API для достижения максимальной точности и низкого потребления ресурсов при выполнении операций, но будут переводить масштабируемые, повторяющиеся рабочие процессы агентов на открытые модели, где предсказуемость затрат, контроль данных и возможности кастомизации играют более важную роль», — пояснил он. Таким образом, долгосрочный, высокообъемный агентский ИИ эволюционирует в гибридный рынок, где открытые модели, такие как MiMo, разорвут исключительную зависимость от API. Су также добавил, что внедрение может столкнуться с трудностями, поскольку модели китайского происхождения могут вызывать опасения у регулируемых западных организаций.