Xiaomi hat gerade MiMo-V2-Flash eingeführt, ein 309B Open-Weights-Reasoning-Modell, das 66 im Artificial Analysis Intelligence Index erzielt. Diese Veröffentlichung hebt Xiaomi neben andere führende KI-Modell-Labore. Wichtige Benchmark-Ergebnisse: ➤ Stärken in agentischen Werkzeugnutzung und Wettbewerbs-Mathematik: MiMo-V2-Flash erzielt 95 % im τ²-Bench Telecom und 96 % im AIME 2025, was eine starke Leistung bei agentischen Werkzeugnutzungs-Workflows und wettbewerbsorientiertem mathematischem Denken zeigt. MiMo-V2-Flash führt derzeit die Kategorie τ²-Bench Telecom unter den bewerteten Modellen an. ➤ Kosten wettbewerbsfähig: Die vollständige Bewertungssuite für Artificial Analysis kostete nur 53 $. Dies wird durch die hoch wettbewerbsfähige Preisgestaltung von MiMo-V2-Flash von 0,10 $ pro Million Eingaben und 0,30 $ pro Million Ausgaben unterstützt, was es besonders attraktiv für kostensensible Einsätze und großangelegte Produktionslasten macht. Dies ist ähnlich wie bei DeepSeek V3.2 (54 $ Gesamtkosten) und liegt weit unter GPT-5.2 (1.294 $ Gesamtkosten). ➤ Hohe Token-Nutzung: MiMo-V2-Flash zeigt eine hohe Wortfülle und Token-Nutzung im Vergleich zu anderen Modellen derselben Intelligenzstufe und verwendet ~150M Reasoning-Tokens über die Artificial Analysis Intelligence Suite. ➤ Open Weights: MiMo-V2-Flash ist Open Weights und hat 309B Parameter mit 15B aktiv zur Inferenzzeit. Die Gewichte werden unter einer MIT-Lizenz veröffentlicht, was den Trend fortsetzt, dass chinesische KI-Modell-Labore ihre Grenzmodelle open source stellen. Siehe unten für weitere Analysen:

MiMo-V2-Flash zeigt besondere Stärken in der agentischen Werkzeugnutzung und im Wettbewerbs-Mathematik, mit 95 % bei τ²-Bench Telecom und 96 % bei AIME 2025. Dies platziert es unter den leistungsstärksten Modellen in diesen Kategorien.

MiMo-V2-Flash ist eines der kosteneffektivsten Modelle für seine Intelligenz, mit einem Preis von nur 0,10 $ pro Million Eingabetoken und 0,30 $ pro Million Ausgabetoken.

MiMo-V2-Flash generierte ~150M Reasoning-Tokens während der Ausführung des Artificial Analysis Evaluierungssuite, was es zu einem der tokenintensivsten getesteten Modelle macht - dies hat Auswirkungen auf die Latenz und mindert einige seiner Preisvorteile.

MiMo-V2-Flash erzielt -62 im AA-Omniscience-Index, was hauptsächlich durch eine relativ hohe Halluzinationsrate bedingt ist.

Einzelne Ergebnisse aus unserem Künstlichen Analyseintelligenz-Index von Bewertungen:

Siehe Künstliche Analyse für weitere Details und Benchmarks von MiMo-V2-Flash