Xiaomi har precis lanserat MiMo-V2-Flash, en 309B öppen vikt-resonemangsmodell som får 66 poäng på Artificial Analysis Intelligence Index. Denna release lyfter Xiaomi upp till andra ledande AI-modelllaboratorier. Viktiga benchmarking-insikter: ➤ Styrkor inom agentisk verktygsanvändning och tävlingsmatematik: MiMo-V2-Flash får 95 % på τ²-Bench Telecom och 96 % på AIME 2025, vilket visar starka resultat på agentiska verktygsanvändningsflöden och tävlingsliknande matematisk resonemang. MiMo-V2-Flash leder för närvarande kategorin τ²-Bench Telecom bland utvärderade modeller ➤ Kostnadskonkurrenskraftigt: Den fullständiga utvärderingssviten för artificiell analys kostade bara 53 dollar att köra. Detta stöds av MiMo-V2-Flashs mycket konkurrenskraftiga prissättning på 0,10 dollar per miljon indata och 0,30 dollar per miljon utmatning, vilket gör det särskilt attraktivt för kostnadskänsliga installationer och storskaliga produktionsarbetsbelastningar. Detta liknar DeepSeek V3.2 (totalt 54 dollar kostnad att köra), och ligger långt under GPT-5.2 (totalt 1 294 dollar kostnad för drift) ➤ Hög tokenanvändning: MiMo-V2-Flash visar hög ordrikedom och tokenanvändning jämfört med andra modeller i samma intelligensnivå, med ~150 miljoner resonemangstokens över hela Artificial Analysis Intelligence-sviten ➤ Öppna vikter: MiMo-V2-Flash är öppna vikter och har 309B-parametrar med 15B aktiva vid inferenstid. Vikter släpps under en MIT-licens, vilket fortsätter trenden där kinesiska AI-modelllaboratorier öppnar sina frontier-modeller som öppen källkod Se nedan för vidare analys:

MiMo-V2-Flash visar särskild styrka inom agentisk verktygsanvändning och konkurrensmatematik, med 95 % på τ²-Bench Telecom och 96 % på AIME 2025. Detta placerar den bland de bäst presterande modellerna inom dessa kategorier.

MiMo-V2-Flash är en av de mest kostnadseffektiva modellerna för sin intelligens, prissatt till endast 0,10 dollar per miljon inmatningstokens och 0,30 dollar per miljon utgångstokens.

MiMo-V2-Flash genererade ~150 miljoner resonemangstoken under körningen av Artificial Analysis-utvärderingssviten, vilket gör den till en av de mest tokenintensiva modellerna som testats – detta har latenskonsekvenser och kompenserar vissa av dess prisfördelar.

MiMo-V2-Flash får -62 på AA-Omniscience Index, främst drivet av en relativt hög hallucinationsfrekvens.

Individuella resultat från vår Artificial Analysis Intelligence Index-uppsättning av utvärderingar:

Se Artificiell analys för ytterligare detaljer och benchmarks för MiMo-V2-Flash