Xiaomi merilis MiMo-V2.5 dan langsung menempatkannya di kelas model AI masif. Model ini sejak awal usai dibuat multimodal, jadi tidak hanya mengolah teks, akan tetapi serta gambar dan video dalam satu sistem. Xiaomi serta menambahkan kemampuan agentic, yang membuat model dapat menjalankan tugas yang lebih kompleks tanpa segudang instruksi manual.
Guna melihat posisinya, Xiaomi membandingkan MiMo-V2.5 menggunakan beberapa model kolosal yang usai 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 bisa bersaing, terutama di tugas yang melibatkan eksekusi instruksi.
Salah satu hal menarik muncul di pengujian coding internal mereka. Versi standar MiMo-V2.5 mampu mengejar performa versi Pro, meski demikian melalui kebutuhan komputasi yang lebih rendah. Ini membentuk model tersebut terasa lebih efisien, tidak sekadar mengandalkan ukuran kolosal.
Di sisi lain, kemampuan memahami gambar dan video pun ikut diuji. Xiaomi menyebut hasilnya setara melalui model closed-source yang selama ini lebih dominan di area tersebut. Artinya, MiMo-V2.5 tidak hanya kuat di teks, namun pun cukup seimbang di berbagai jenis input.
Model ini dilatih memakai 48 triliun token, angka yang menunjukkan skala pengembangannya. Xiaomi merilis dua varian memakai perbedaan besar di jumlah parameter dan kapasitas aktifnya. Dukungan konteks hingga 1 juta token demikian pula membuatnya dapat menangani input yang panjang tanpa gampang kehilangan konteks.
Soal akses, MiMo-V2.5 memang bisa 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 kini 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 mampu menarik bagi pengembang yang ingin fleksibilitas lebih kolosal. Menarik bagi dilihat, apakah model seperti ini mampu kilat dipakai luas, atau tetap kalah praktis dibanding layanan AI tertutup yang telah lebih dulu mapan.
Sumber
