MiMo-V2.5：Xiaomi的多模態模型
1M tokens · Text / Vision / Audio / Video / Code · Prompt cache
Okou已不再執行MiMo-V2.5。本頁作為它的規格、價格和基準測試參考保留。要做同類工作，請用GPT 5.6 Luna。
檢視GPT 5.6 Luna適合對成本敏感、又需要同時看混合媒體和文字或程式碼的智能體。它不像Moonshot那樣是專門的程式碼路由，也不像GLM那樣是Z.AI直連路由，所以當工具呼叫質量是主要約束時，留著Sonnet或Kimi備用。
MiMo-V2.5是什麼？
2026年6月
這個模型把100萬token的上下文視窗與文字、影像、音訊、影片輸入支援結合在一起。當智能體要在普通文字之外還讀大量媒體素材時，它是務實的低成本選擇。
規格速覽
MiMo-V2.5價格
服務商標價，按每100萬token計。
MiMo-V2.5實際用起來怎麼樣
來自生產環境智能體執行的實際觀察。
多模態覆蓋
要在一個智能體步驟裡同時處理文字、影像、音訊和影片輸入，MiMo-V2.5是低成本的那條路。
大上下文
100萬token的上下文視窗給智能體留夠了空間，長文件、文字記錄和配套檔案都裝得下，不用激進地切塊。
MiMo-V2.5最適合的智能體任務
混合媒體的研究輪次
當智能體需要把截圖、影片片段、文字記錄和筆記放在一起看完，再輸出一份結構化簡報時，用MiMo-V2.5。
大上下文文件審閱
把帶圖片或媒體引用的長篇原始材料裝進去，讓它給出跨文件的發現，不必一上來就換高階模型。
什麼時候不該用MiMo-V2.5
需要最強的Claude式工具呼叫，或者工作流只處理文字、用更便宜的專用模型就夠了，這兩種情況別用MiMo-V2.5。
MiMo-V2.5與其他模型對比
MiMo-V2.5對比Kimi K2.7 Code
Kimi是Moonshot那條更強的程式碼路由。當更廣的多模態輸入和更大的100萬上下文更重要時，MiMo-V2.5勝出。
MiMo-V2.5對比Claude Sonnet 4.6
工具呼叫和硬骨頭推理上，Sonnet仍是更穩妥的高階預設項。MiMo-V2.5是成本更低的多模態探索路線。
MiMo-V2.5對比Hy3 Preview
Hy3 Preview更便宜，只支援文字，上下文256K。需要影像、音訊、影片或100萬視窗時，MiMo-V2.5更合適。
MiMo-V2.5在Okou上的可用情況
MiMo-V2.5已從Okou陣容中移除，因此在聊天和工作流裡都無法再選用，也不能用你自己的API金鑰接入。GPT 5.6 Luna覆蓋同一個省錢檔位。
