📊 VibeCode skóre

77.8 / 100

Coding (váha 60 %) 78

Reasoning (váha 30 %) 70

Kontext (váha 10 %) 99.7

Spolehlivost medium. Coding složka je vážený průměr 1 publikovaných coding benchmarků níže. Reasoning složka z 3 benchmarků (GPQA Diamond, MMLU-Pro, HLE). Agents benchmarky (TAU-bench, MMAU) do skóre nezahrnujeme kvůli nízkému pokrytí napříč modely.

🎯 Publikované benchmarky

Benchmark	Kategorie	Skóre	Zdroj
SWE-bench Verified	coding	78%	↗ nezávislý
GPQA Diamond	reasoning	87%	↗ nezávislý
MMLU-Pro	reasoning	74.4%	↗ nezávislý
Humanity’s Last Exam	reasoning	28.3%	↗ nezávislý

Found independent benchmark scores for MiMo-V2-Pro (released March 2026) across multiple model aggregators and AI news sites. Scores for GPQA Diamond, MMLU-Pro, HLE, and SWE-bench Verified were successfully located. Other specific benchmarks like Aider, LiveCodeBench, and TAU-bench retail/airline were not publicly available for this exact model version.

⚖️ Porovnání s konkurencí

Model	Cenové srovnání	Poznámka
Xiaomi MiMo-V2-Pro	← Právě prohlížíte	—
Anthropic Claude Sonnet 4.6	Xiaomi je 3x levnější na vstupu a 5x levnější na výstupu	Sonnet je standardem pro spolehlivost, ale Xiaomi nabízí teoreticky vyšší 'Opus-level' logiku za zlomek ceny.
Google Gemini 3.1 Pro Preview (Custom Tools)	Xiaomi je o 50 % levnější na vstupu a 4x levnější na výstupu	Gemini má výhodu v ekosystému Google, ale Xiaomi cílí agresivněji na čistou orchestraci agentů mimo tento ekosystém.
X-AI Grok 4.20 Multi-Agent Beta	Xiaomi je 2x levnější na vstupu i výstupu	Grok nabízí dvojnásobný kontext (2M), ale Xiaomi kontruje lepší cenovou efektivitou pro standardní 1M úlohy.

🎯 Rozhodovací pomocník

✓

Použij když...

Orchestrace komplexních workflow (OpenClaw)
Analýza rozsáhlých právních či technických dokumentů
Backend pro RAG systémy vyžadující hluboké uvažování

✗

Nepoužívej když...

Aplikace vyžadující analýzu obrázků
Chatboty s požadavkem na extrémně nízkou latenci
Jednoduché klasifikační úlohy (zbytečně velký model)

Ideální pro:

Vývojáři autonomních agentůEnterprise architekti automatizaceData inženýři zpracovávající velké texty

💪 Silné a slabé stránky

+ Silné stránky

Poměr Cena/Výkon

Nabízí uvažování blížící se úrovni Claude Opus 4.6 za cenu ($1/$3), která je 5x nižší na vstupu a 8x nižší na výstupu.

Agentní specializace

Optimalizace pro PinchBench a ClawBench naznačuje nadprůměrnou schopnost v tool-use a vícekrokovém plánování.

Kontextové okno

1M tokenů kontextu umožňuje zpracování rozsáhlých dokumentací a historie, což je kritické pro produkční agenty.

− Slabé stránky

Omezená multimodalita

Model je pouze text-to-text, což omezuje jeho využití v agentech, kteří musí analyzovat vizuální vstupy (UI, grafy).

Latence

Architektura s >1T parametry pravděpodobně vykazuje vyšší latenci než menší modely (např. GPT-5.4 Mini), což může vadit u real-time interakcí.

📝 Detailní popis

MiMo-V2-Pro je vlajkový základní model společnosti Xiaomi, který se vyznačuje více než 1T celkovými parametry a kontextovou délkou 1M, hluboce optimalizovaný pro agentní scénáře. Je vysoce adaptabilní na obecné agentní frameworky, jako je OpenClaw. V standardních benchmarkách PinchBench a ClawBench se řadí mezi globální špičku, s vnímaným výkonem blížícím se Opus 4.6. MiMo-V2-Pro je navržen tak, aby sloužil jako mozek agentních systémů, řídil komplexní pracovní postupy, poháněl produkční inženýrské úkoly a spolehlivě dodával výsledky.

Unikátní charakteristiky

MiMo-V2-Pro představuje agresivní vstup do segmentu ‘high-intelligence’ modelů s cenovkou typickou pro modely střední třídy. S více než 1 bilionem parametrů a optimalizací pro frameworky jako OpenClaw se zaměřuje specificky na autonomní agenty vyžadující komplexní plánování a dlouhý kontext.

Silné stránky

Poměr Cena/Výkon