Xiaomi merilis MiMo-V2.5 dan langsung menempatkannya di kelas model AI kolosal. Model ini sejak awal usai dibuat multimodal, jadi tidak hanya mengolah teks, namun serta gambar dan video dalam satu sistem. Xiaomi serta menambahkan kemampuan agentic, yang membentuk model dapat menjalankan tugas yang lebih kompleks tanpa sejumlah kolosal instruksi manual.
Demi melihat posisinya, Xiaomi membandingkan MiMo-V2.5 melalui beberapa model luas yang sudah lebih dulu dikenal. Ada DeepSeek-V4, Kimi K2.6, Claude Opus 4.6, sampai Gemini 3.1 Pro yang dijadikan acuan. Dari hasil yang dibagikan, MiMo-V2.5 terlihat dapat bersaing, terutama di tugas yang melibatkan eksekusi instruksi.
Salah satu hal menarik muncul di pengujian coding internal mereka. Versi standar MiMo-V2.5 bisa mengejar performa versi Pro, meski demikian dengan kebutuhan komputasi yang lebih rendah. Ini menghasilkan model tersebut terasa lebih efisien, tidak sekadar mengandalkan ukuran masif.
Di sisi lain, kemampuan memahami gambar dan video serta ikut diuji. Xiaomi menyebut hasilnya setara menggunakan model closed-source yang selama ini lebih dominan di area tersebut. Artinya, MiMo-V2.5 tidak hanya kuat di teks, tetapi serta cukup seimbang di berbagai jenis input.
Model ini dilatih memanfaatkan 48 triliun token, angka yang menunjukkan skala pengembangannya. Xiaomi merilis dua varian dengan perbedaan masif di jumlah parameter dan kapasitas aktifnya. Dukungan konteks hingga 1 juta token serta membuatnya sanggup menangani input yang panjang tanpa simpel kehilangan konteks.
Soal akses, MiMo-V2.5 memang mampu diunduh dan dijalankan sendiri. Namun, kebutuhan hardware-nya tidak main-main, bahkan GPU kelas atas seperti RTX 5090 masih belum cukup. Pilihan yang lebih masuk akal bagi sekarang ada di API atau AI Studio milik Xiaomi, meski platform tersebut belum selalu stabil.
Xiaomi terlihat tidak hanya ingin punya model sendiri, akan tetapi demikian pula ikut membuka akses lewat pendekatan open-weight. Ini sanggup menarik bagi pengembang yang ingin fleksibilitas lebih masif. Menarik guna dilihat, apakah model seperti ini sanggup lekas dipakai luas, atau tetap kalah praktis dibanding layanan AI tertutup yang usai lebih dulu mapan.
Sumber
