MiMo-V2.5-Pro
概述
MiMo-V2.5-Pro 是小米 MiMo 于 2026 年 4 月 23 日进入公开测试的开放权重文本模型。作为 MiMo-V2.5 系列中容量更高的成员，它采用 1.02 万亿参数的稀疏 Mixture-of-Experts（MoE）架构，激活参数量为 420 亿，面向长周期 Agent、软件工程和复杂推理任务。
核心特性
- 1.02T 稀疏 MoE 架构： 总参数量为 1.02 万亿，激活参数量为 420 亿，包含 384 个路由专家，每个 token 选择其中 8 个专家。
- 混合长上下文注意力： 交错使用 60 层滑动窗口注意力和 10 层全局注意力，滑动窗口为 128 token。小米表示，6:1 的局部与全局层比例可将 KV Cache 存储降低近 7 倍。
- 1M 上下文与 128K 输出： 支持 100 万 token 上下文窗口和最高 128K token 输出，适合仓库级工作、长文档和长周期 Agent 轨迹。
- Agent 与编程评测： 小米报告其在 GDPVal-AA、ClawEval、SWE-Bench Pro、SWE-Bench Verified 和 Terminal-Bench 2.0 上的结果分别为 1,581 Elo、63.8、57.2、78.9 和 68.4。
- 可控推理与工具： 深度思考默认开启，但可以关闭；API 支持流式输出、函数调用和结构化输出。
适用场景
- 长周期软件工程： 在长轨迹中保持连贯地进行仓库导航、多文件实现、调试、测试和工具驱动工作。
- 复杂 Agent 工作流： 在大规模工作上下文中重复执行函数调用、规划、执行和修正的任务。
- 长文档推理： 跨大量代码、技术文档、研究资料或对话历史进行分析与综合。
- 自托管模型开发： 适用于需要基于 MIT 许可权重进行商业推理、微调或二次训练，并需获得框架级部署控制的场景。
能力与限制
| 能力维度 | 说明 |
|---|---|
| 推理能力 | 深度思考默认开启，可通过 thinking.type 关闭。小米报告其在 Humanity's Last Exam 上使用工具得分 48.0、未使用工具得分 34.0。 |
| 编程能力 | 小米报告其在 SWE-Bench Pro、SWE-Bench Verified、Terminal-Bench 2.0 上的得分分别为 57.2、78.9、68.4，并在 FrontierSWE 实现排名中取得 3.4。 |
| 创意写作 | 支持通用和长篇文本生成。 |
| 多模态能力 | 仅支持文本输入和文本输出。 |
| 上下文窗口 | 1M token。 |
| 最大输出 | 128K token。 |
| 工具调用 | 支持函数调用、结构化输出、流式输出和小米网页搜索工具。思考模式的 Agent 对话中，工具调用历史需保留完整的 reasoning_content 字段。 |
| 多语言能力 | 官方模型仓库标注支持英文和中文。小米报告 Pro Base 模型在 GlobalMMLU、C-Eval 和 CMMLU 上分别为 83.6、91.5、90.2，但未公布完整语言覆盖范围。 |
已知限制
mimo-v2.5-pro是文本模型，不提供mimo-v2.5具备的全模态理解能力。- 在思考模式下，自定义
temperature和top_p不生效，API 固定使用1.0和0.95。多轮工具工作流若遗漏历史reasoning_content，可能返回 HTTP 400 或导致上下文质量下降。
价格
| 模型名称 | 输入（Credits/Token） | 缓存写入（Credits/Token） | 缓存读取（Credits/Token） | 输出（Credits/Token） | 网页搜索（Credits/次） |
|---|---|---|---|---|---|
| MiMo-V2.5-Pro | 0.435 | 0.435 | 0.0036 | 0.87 | - |
价格说明
文档价格为 B.AI 平台模型标准参考价，仅供基础计费说明使用。B.AI 可能会通过充值赠送及账户权益等方式，为用户提供更低的实际使用成本。具体价格、赠送积分及账户权益请以平台页面展示及最终账单为准。