Xiaomi MiMo 2

• 1. 概要 （全 311 文字）

  Xiaomi MiMo-V2 は、エージェント時代に向けて Xiaomi グループによって開発された大規模なオープンソース モデル ファミリです。 2025 年末の MiMo-V2-Flash から始まり、2026 年には V2-Pro、V2-Omni、V2-TTS と急速に反復され、4 月にはネイティブ フルモード V2.5 シリーズが発売されました。その核となるセールスポイントは単純明快で、最高のプログラミングとエージェント機能をオープンソースにして商用利用可能にし、API の価格はクローズドソースの主力製品のほんの一部にすぎません。 「Xiaomi のハードウェア企業から AI 企業への変革」という物語において、MiMo はパズルの最も重要なピースです。

• 2. 製品の背景 （全 613 文字）

  MiMoはXiaomiのコアチームによって開発され、責任者は「AIの天才」と呼ばれるLuo Fuli氏です。初期の頃、彼女は Alibaba DAMO Academy で多言語事前トレーニング モデル VECO を率い、その後 DeepSeek に入社して DeepSeek-V2 などのモデルの開発に参加しました。 2025 年 12 月、彼女は Xiaomi の「人、車、家のエコシステム」パートナー カンファレンスで公の場にデビューしました。チームの平均年齢はわずか 25 歳で、メンバーの 60% 以上が清華大学と北京大学の出身です。   リリース リズムの観点から見ると、MiMo-V2-Flash は 2025 年 12 月 17 日にオープンソース化されました。 2026 年 3 月 19 日の春季カンファレンスで、Xiaomi は V2-Pro、V2-Omni、V2-TTS の 3 つのモデルを発表しました。 V2.5 シリーズは 4 月 23 日にオープンソース化されました。雷軍氏は繰り返し「投資圧力」を表明し、AIの研究開発と設備投資は2026年に160億元を超え、今後3年間で600億元以上を投資する予定だと述べた。   興味深いエピソード: V2-Pro は、正式リリース前に匿名のコード名「Hunter Alpha」で OpenRouter にログインしました。 7日間の累計コール数は1兆トークンを超え、連日連続でトップとなった。かつては、外部の人々によって DeepSeek V4 の初期バージョンと誤解されました。

• 3. 製品の機能と使用感 （全 1347 文字）

  家族全員がシーンごとに分かれます。 MiMo-V2-Flash は、合計 3,090 億個のパラメーター、わずか 150 億回のアクティベーション、150 トークン/秒の推論速度、および 256K コンテキストのネイティブ サポートを備えたハイブリッド エキスパート アーキテクチャ (MoE) を使用する、オープンソースの効率的な推論モデルです。 SWE-Bench Verified では 73.4% を達成し、当時のすべてのオープンソース モデルを上回りました。その秘密は、ハイブリッド スライディング ウィンドウ アテンション (ハイブリッド SWA) とグローバル アテンションにあり、KV キャッシュ ストレージをほぼ 6 分の 1 に削減します。自己投機的デコードのためのマルチトークン予測 (MTP) と組み合わせることで、最大 2.6 倍の高速化を実現します。   MiMo-V2-Pro は、総パラメータが 1 兆を超え、アクティベーションが 420 億、100 万のトークン コンテキストをサポートする、高強度のエージェント タスク向けの主力テキスト ベースです。公式の定義では、「チャット用に設計されたものではなく、エージェント システムの頭脳として設計されている」とされており、複雑なワークフロー オーケストレーション、運用レベルのプログラミング、およびツールの呼び出しに特化しています。 V2-Omni は、テキスト、ビジュアル、オーディオをネイティブに統合し、256K のコンテキストをサポートし、ClawBench の総合ランキングで世界トップ 10 にランクされるオールモーダル ベースです。音声の理解力は Gemini 3 Pro を上回り、画像の理解力は Claude Opus 4.6 を上回ります。   2026 年 4 月の V2.5 シリーズは、すべてのモダリティを新しいレベルに押し上げます。V2.5 は、テキスト、画像、ビデオ、オーディオ、クロスモーダル推論、合計 310B のパラメーター/15B のアクティベーションをネイティブに理解し、100 万のトークン コンテキストをサポートし、MIT ライセンスの下で完全にオープンソースです。 V2.5-Pro はプログラミング エージェントの機能をさらに最大化します。 FP8 混合精度と MOPD マルチ教師オンライン ポリシー蒸留はトレーニングに一般的に使用され、V2.5 は 48T トークンでの事前トレーニングを完了します。実際の経験という点では、開発者らは、V2-Pro のプログラミング エクスペリエンスは Claude Opus 4.6 のプログラミング エクスペリエンスに近く、中国語のコンテキストでの優れたパフォーマンス、複数ラウンドの対話、および複雑な推論を備えていると報告しました。トークン効率も非常に優れており、人間の知能指数テスト全体の実行に使用された出力トークンは 7,700 万のみでしたが、GLM-5 では 1 億 900 万、Kimi K2.5 では 8,900 万が必要でした。幻覚発生率もFlashの48％から30％に低下した。 Xiaomiはまた、このトレンドを利用して、MiMo Clawの「エビ養殖」無料体験（各回30分、終了時にデータは破棄される）や、携帯電話システムを操作してエンドツーエンドの実行機能を直接検証できるmiclawインテリジェントエージェントを開始した。

• 4. 価格設定とビジネスモデル （全 550 文字）

  MiMoのビジネスモデルは「オープンソースの軽量化＋低価格API」の両輪モデルだ。 V2-Flash などは MIT ライセンスに基づいてオープンソース化されており、無料の商用利用、二次トレーニングと微調整、トークンコストゼロでのセルフホスティングが可能です。 API 側では、V2-Pro は 256K コンテキスト内で 100 万トークンあたり 1 ドルを入力し、3 ドルを出力します。 1M コンテキスト範囲は $2 入力と $6 出力です。 V2-Omni は、入力が 0.40 ドル、出力が 2 ドルと安価です。コミュニティ サイトによると、V2.5-Pro も 2026 年 5 月から 1/3 米ドルに値下げされ、GPT-5.5 や Claude Opus 4.5 より 80% ～ 95% 安くなります。   エコシステムを活性化するために、Xiaomi は MiMo Orbit 計画を開始し、30 日以内に合計 100 兆の無料トークンを発行し、OpenCode、Hermes Agent、KiloCode、OpenClaw、Cline などのエージェント フレームワーク チームとの期間限定の無料アクセス協力に達しました。 Day-0 の適応はチップ側でも行われており、AWS Trainium2、AMD ROCm、Alibaba Pingtouge Xuantie はすべて実装の最適化を完了しています。

• 5. ユーザーレビュー （全 468 文字）

  肯定的な声は 3 つの点に焦点を当てています。 まず、安いです。一部の開発者は、主な作業を Claude Sonnet から MiMo-V2-Flash に切り替え、その後コストが 97% 削減され、パフォーマンスが「場合によっては向上した」と主張しました。 2 つ目は、プログラミングが非常に実行可能で、コード構造が明確で、中国のビジネス シナリオに親しみやすいことです。 3 番目に、オープンソースは実装可能であり、セルフホスト型クラスター、携帯電話、自動車上で実行できます。   否定的なフィードバックも同様に厳しいものでした。個人的な開発者体験レポートでは、V2-Pro は「使いやすいが、少し従順ではない」と指摘されており、「自動的に実行せず、ツールを調整せず、テキストのみを出力する」と繰り返し述べられています。このモデルは引き続き権限を超えて実行をトリガーし、それに続く命令は十分に安定していないため、自動システムを構築したい開発者にとっては欠陥となります。他のレビューでは、これは「賢い」もので、元の要件から逸脱し、境界条件が漏洩しやすいと考えられています。

• 6. 業界の評価 （全 342 文字）

  業界は一般に、MiMo をシャオミがエージェント時代に全力で賭けていることの表れだとみなしている。 OpenClaw の PinchBench リストと Claw-Eval リストでは、V2-Pro は Claude Sonnet 4.6 と Opus 4.6 に次いで 3 位にランクされています。 ClawEval は 61.5 ポイントを獲得し、Opus 4.6 の 66.3 ポイントに近づき、GPT-5.2 の 50.0 ポイントを大幅に上回りました。人工分析の総合リストでは、V2-Pro は世界で 8 位、中国で 2 位にランクされています (リストのレベルによっては 3 位)。メディアは、Luo Fuli チームの「静かな仕事」スタイルと、「人、車、家の完全な生態系」にモデルを埋め込むという Xiaomi の野心により多くの注目を集めています。

• 7. 論争とリスク （全 504 文字）

  物議を醸している点を明確にする必要がある。まず、重みは完全なオープンソースではありません。V2-Flash は MIT オープンソースですが、V2-Pro、V2-Omni、および V2.5 シリーズは API 形式で提供されており、重みは完全なオープンソースではありません。 Luo Fuli氏の声明は、バリアントをリリースする前に「モデルがオープンソースにできるほど安定するまで待つ」というものだ。外部の世界は、現在の機能が十分に安定していないと解釈します。第二に、ベンチマークの選択的開示 - ARC-AGI-2、Frontier Math、LiveCodeBench v6 など、より難易度が高く得点が難しい新世代のテストセットには V2-Pro が含まれておらず、「何を公開し、何を公開しないのかそのものが情報の選別である」と疑問視されてきました。第三に、ハードウェア メーカーの基本モデルとして、MiMo が「壁にぶら下がっている」のではなく、本当に商業環境に組み込まれるかどうかを検証するには、まだ時間がかかります。第 4 に、OpenRouter に基づく匿名テストは話題を呼びますが、ブランドの所有権と期待管理にリスクももたらします。

• 8. 適用可能なグループと使用方法の提案 （全 425 文字）

  あなたが最前線のエンジニアやエージェント フレームワークの開発者である場合、または運用レベルのプログラミングやエンタープライズ オートメーションを低コストで実行したい場合、MiMo-V2-Flash / V2.5 のオープン ソースの重みと低価格の API は非常に実用的な選択肢であり、特に中国のシナリオ、ロング コンテキストのワークフロー、エッジ デプロイメントに適しています。 「絶対服従」を追求し、厳密に制御可能な自動組立ラインにモデルを組み込む場合は、まず V2-Pro のコマンド準拠性を小規模で検証する必要があります。別の方法として、同じカテゴリで DeepSeek、GLM、MiniMax を比較し、クローズド ソース側では Claude シリーズと GPT シリーズをベンチマークすることができます。注: 重量をダウンロードするには、公式の Hugging Face コレクションを探してください。インターネット上には非公式のコミュニティ ミラー サイトがあります。情報は参考用です。

• 9. 要約する （全 213 文字）

  Xiaomi MiMo-V2 は、「オープンソースと商用利用 + フラッグシップに近いエージェント/プログラミング機能 + 数分の 1 の価格」というギャップを開きました。これは中国の大型モデルの中では珍しいプレーヤーであり、開発者のワークフローで本当に頻繁に呼び出されます。重み付けされたオープンソースとコマンドコンプライアンスの 2 つの欠点を補えるかどうかによって、それがインフラストラクチャになるか、単に美しいリストに残るかが決まります。

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  AHarrisJr

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  V2.5 はネイティブにフルモーダルであり、画像、ビデオ、オーディオを処理できます。 1M コンテキスト サポート タスクは非常に安定しています。 FP8 および 8 枚のカード H100 を備えた vLLM を使用して導入できます。敷居は高いですが、生活はどんどん良くなっていきます。

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  kELLYwEBER

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  V2.5-Pro-UltraSpeed のシングルカード汎用 GPU の測定値は 1,000+ TPS を使い果たしました。ポモドーロ Web ページを 7 秒で配信するように依頼したところ、500 行を超えるコードがあっという間に吐き出されました。クロード俳句よりも数桁速かった。リアルタイム インタラクションの「待ち時間ゼロ」を実感できます。

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  MariaColeman_X

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  最大の欠点は、次の命令が十分に安定していないことです。自動実行はしないでテキストのみを出力する、と明記しましたが、それでもツールを調整して実行を開始しました。自動組立ラインを行う人は、まず小規模で検証する必要があります。

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  淡然_16

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  私たちのエンジニア チームが実際に MiMo-V2-Pro をテストしました。コーディングの面では Sonnet とあまり変わりませんが、これは本当に衝撃的です。ただし、マックスのパッケージを開けると、クロードよりも少し高価です。

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  HediGoller

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  中国の文脈と複数回の対話は、多くの国内モデルよりも本当にスムーズで自然です。

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  tinypanda159

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  MiMo はまさにこの波に乗ることができます。

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  Stephen_Phillips_2021

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  mimo v2 pro を使用して小さなプロジェクトを作成しました。生成されたコードは基本的に一度に実行できます。しかし、飛行機の模型を作ってもらったところ、少しずれていて離陸の制御ができませんでした。同じシーンがClaude-4.6で一気に完成しました。全体的に、コード生成機能は Claude の機能に非常に近く、次のバージョンではそれを超えることを期待しています。

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  RKim_77

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  V2.5-Proは一度コードを書いただけで、体感はほぼクロードに追いつきました。

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  Carl_Wood

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  当社が主力を Claude Sonnet から MiMo-V2-Flash に切り替えてから、AI のコストはほぼ 97% 削減され、パフォーマンスも向上することがあります。コストを重視し、運用レベルのプログラミングを実行したいチームにとって、これは基本的に盲目的な選択です。

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  Lisa543_pro

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  私は文学コンサルタントとして MiMo-V2-Pro を使用して、唐の時代を背景にした短編小説を書き、李白や杜甫の詩風と比較しました。私も気づかなかった不人気な詩がたくさん紹介されていました。その洞察力は冷たい機械のようなものではなく、むしろ年老いた学者のようなものでした。同じ質問をする場合、Qwen3-Max は正しいですが、教科書のようなものです。しかし、コードを書く作業に切り替わると、「自信はあるが自己チェックはしない」状態に戻ってしまいます。 UIの美学はまだ昨年半ばから止まっており、配色が目を引きます。

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  KimberlyRuiz_20208

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  16億トークンを無料で受け取ったXiaomiはとても寛大です。

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  bigmouse322

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  Claw を 1 時間試してみましたが、毎日の事務作業には十分でした。しかし、グラフィカルな検証コードを使用して Web サイトをクロールしようとすると、それを識別できなかったので、最終的に dddocr に頼ることになりました。

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  MalouPedersen

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  V2-Flash の生成速度は確かに爆発的で、GLM や MiniMax よりも速いのですが、GGUF 量子化パッケージが少なすぎる、Unsloth がサポートしていない、ローカル展開のしきい値が高い、性能についての議論が追いついていません。

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  Russell_Kim_2022

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  コミュニティは一般的に MiMo のオープンソースに興奮しており、そのコーディング能力は他のオープンソース モデルを上回っています。しかし、多くの人は V2-Pro のウェイトもオープンソースになることを望んでいます。現在、Flash のみが MIT からの完全なオープンソースであり、Pro はまだ API に少し縛られているように感じられます。

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  DOort

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  正直に言うと、長い文書や知識を要するタスクに関しては、MiMo-V2-Pro が最高のアシスタントです。 50 ページの業界レポートを作成して洗練させたところ、メインデータとクロスデータが非常に正確に取得されました。しかし、純粋なコーディングにはギャンブルが含まれます。私は自己テストを率先して行わず、複雑なバグに遭遇した場合でも、表面的な修正のみを行います。結局は自分で対処しなければなりません。

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  白燕

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  過小評価されている。

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  安然_3

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  Reddit の誰かが、24B トークン ポイントを使い切るのは困難だったが、主にプロンプ​​ト キャッシュによってコストが抑えられたと述べていました。全体的な感触は Sonnet に匹敵し、価格/性能比は非常に優れています。

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  James_GreenQ

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  Hunter Alpha が匿名で OpenRouter にアクセスし、7 日間で 1 兆を超えるトークンを使用したとき、誰もがそれが DeepSeek V4 だと思いました。その結果、Xiaomiがそれを主張し、この沈黙の幸運の波が作られました。

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