Xiaomi

Qu’est-ce que Xiaomi dans l’IA ?

Xiaomi est un groupe chinois basé à Pékin, spécialisé dans l’électronique grand public et les véhicules électriques, fondé en 2010. L’entreprise s’est lancée dans l’IA open source en 2025 avec MiMo-7B, un modèle axé sur le raisonnement. Xiaomi indique que MiMo-7B-RL a atteint des performances comparables à OpenAI o1-mini en raisonnement mathématique et en programmation.

La gamme s’est ensuite élargie avec MiMo-VL, MiMo-Audio et MiMo-Embodied, puis avec MiMo-V2-Flash, un modèle de 309 milliards de paramètres, avant l’arrivée de la série MiMo-V2.5 fin avril 2026. Ces modèles constituent la base de l’offre API Xiaomi MiMo.

Les poids, tokenizers et model cards de MiMo-V2.5 et MiMo-V2.5-Pro sont publiés sur Hugging Face sous licence MIT. Xiaomi propose également une prise en charge dès le lancement de vLLM et SGLang.

Xiaomi MiMo en bref

Principales capacités IA

• Traitement de longs contextes : analysez jusqu’à 1 million de tokens avec MiMo v2.5 ou MiMo v2.5-Pro.
• Compréhension multimodale : traitez du texte, des images, de la vidéo et de l’audio avec MiMo v2.5 ; MiMo v2.5-Pro accepte uniquement le texte.
• Coding agentique : créez des workflows de développement et des agents avec tool calling natif sur les deux modèles, MiMo v2.5-Pro étant spécifiquement optimisé pour ces usages.
• Sorties structurées : générez des réponses structurées et lisibles par machine avec MiMo v2.5 et MiMo v2.5-Pro.
• Génération en streaming : diffusez progressivement les réponses textuelles avec les deux modèles Xiaomi MiMo.

Quand choisir Xiaomi MiMo ?

Si vous avez besoin d’une fenêtre de contexte de 1M de tokens et que le coût par token est un critère important, MiMo v2.5 et MiMo v2.5-Pro sont des modèles pertinents à tester sur vos propres workloads. Eden AI affiche MiMo v2.5-Pro à 0,43 $ par million de tokens en entrée et 0,87 $ en sortie.

Si vous devez interpréter de l’audio, des images et des vidéos avec un seul LLM produisant du texte, MiMo v2.5 peut remplacer un workflow combinant séparément speech-to-text et modèles de vision. MiMo v2.5-Pro ne prend pas en charge les images, l’audio ou la vidéo en entrée.

Si votre revue juridique exige une licence open source permissive et que vous envisagez de self-héberger les mêmes poids, la licence MIT constitue un avantage important. Xiaomi publie MiMo-V2.5 et MiMo-V2.5-Pro sur Hugging Face et précise que l’usage commercial, l’entraînement secondaire et le fine-tuning ne nécessitent aucune autorisation supplémentaire.

Si vous avez besoin d’une résidence des données en Europe ou aux États-Unis, vérifiez les régions disponibles avant de choisir votre fournisseur. Xiaomi héberge MiMo v2.5 et MiMo v2.5-Pro dans la région AP sur Eden AI, tandis que d’autres fournisseurs peuvent proposer les mêmes modèles Xiaomi dans d’autres régions.

Avantages et limites de Xiaomi MiMo

Modèles Xiaomi MiMo, fonctionnalités et capacités sur Eden AI

Eden AI propose deux modèles Xiaomi MiMo : mimo-v2.5 et mimo-v2.5-pro. Tous deux offrent une fenêtre de contexte de 1 million de tokens et sont hébergés par Xiaomi dans la région AP sur Eden AI.

Modèles Xiaomi disponibles

MiMo v2.5 ou MiMo v2.5-Pro : lequel choisir ?

MiMo v2.5-Pro n’est pas simplement une version plus grande de MiMo v2.5 : il augmente l’échelle du modèle et son orientation agentique, mais abandonne les entrées image, vidéo et audio.

Choisissez mimo-v2.5-pro si votre workload est principalement textuel et privilégie le coding ou l’exécution agentique. Son architecture MoE compte 1,02 billion de paramètres au total, dont 42 milliards activés par token.

Choisissez mimo-v2.5 si vous avez besoin de comprendre des images, vidéos ou fichiers audio en plus du texte. Il conserve une fenêtre de contexte de 1M de tokens, à 0,14 $ par million de tokens en entrée et 0,28 $ en sortie.

Capacités prises en charge par Xiaomi MiMo

Architecture et benchmarks de Xiaomi MiMo

Comment sont conçus les modèles MiMo v2.5 ?

MiMo v2.5 utilise une architecture Mixture-of-Experts sparse avec 310 milliards de paramètres au total, 15 milliards de paramètres activés et 48 couches, tandis que MiMo v2.5-Pro monte à 1,02 billion de paramètres, 42 milliards activés et 70 couches. L’activation sparse réduit la puissance de calcul nécessaire par token, tandis que l’attention hybride combine sliding-window attention et global attention pour gérer plus efficacement les longs contextes.

Les deux modèles utilisent la Multi-Token Prediction afin d’améliorer l’efficacité de génération. MiMo v2.5 intègre également un Vision Transformer de 729 millions de paramètres et 28 couches pour la compréhension des images et vidéos, ainsi qu’un Audio Transformer de 261 millions de paramètres et 24 couches, initialisé à partir de MiMo-Audio, pour le traitement natif de l’audio.

Résultats publiés des benchmarks MiMo v2.5

Xiaomi indique également que MiMo-V2.5-Pro utilise 40 à 60 % de tokens en moins que Claude Opus 4.6 ou GPT-5.4 pour obtenir des résultats comparables sur des benchmarks agentiques comme ClawEval.

Pour les agents réalisant plusieurs étapes, le coût par tâche réalisée est donc un indicateur plus pertinent que le simple prix par million de tokens.

Ce qu’il faut tester avant de choisir Xiaomi MiMo

• Précision sur vos longueurs de contexte réelles : testez le modèle avec les volumes de contexte réellement utilisés par votre application, et pas uniquement près de la limite de 1M de tokens.
• Coût par tâche réalisée : mesurez l’ensemble de la boucle agentique, y compris les appels d’outils, les nouvelles tentatives et les tokens générés, plutôt que de comparer uniquement les tarifs par token.
• Précision multimodale : testez MiMo v2.5 sur vos propres fichiers audio, images et vidéos avant d’utiliser ses capacités multimodales en production.
• Latence depuis votre région : mesurez le temps de réponse de bout en bout depuis votre zone de déploiement, car les modèles MiMo hébergés par Xiaomi fonctionnent dans la région AP sur Eden AI.

API Xiaomi MiMo : quelles données peuvent être générées ?

L’API Xiaomi MiMo génère des sorties textuelles à partir d’entrées texte, multimodales ou agentiques, selon le modèle MiMo utilisé.

Note importante sur la précision et la fiabilité de Xiaomi MiMo

Tous les résultats de benchmarks MiMo publiés sur cette page proviennent de Xiaomi. Il est donc recommandé de valider les performances sur vos propres cas d’usage avant un déploiement en production. Eden AI permet de comparer Xiaomi MiMo à d’autres modèles sur les mêmes prompts et données applicatives grâce à ses fonctionnalités de comparaison de modèles.

Une fenêtre de contexte de 1 million de tokens définit la taille maximale d’entrée prise en charge, mais ne garantit pas une capacité de rappel uniforme sur l’ensemble du contexte. Testez la recherche d’informations et le raisonnement avec les longueurs de contexte et les structures de documents réellement utilisées par votre application.

Xiaomi ayant moins d’expérience dans le déploiement commercial de modèles que les laboratoires spécialisés en IA, il est recommandé de configurer un fournisseur de fallback avant d’utiliser MiMo dans un workflow critique en production. Les fonctionnalités de routing et de fallback d’Eden AI permettent de basculer vers un autre fournisseur lorsque Xiaomi est indisponible ou inadapté à une requête.

Que pouvez-vous créer avec Xiaomi MiMo ?

Cas d’usage 1 : analyse de documents et de dépôts de code jusqu’à 1M de tokens à faible coût

Utilisez mimo-v2.5 pour analyser de grandes collections de documents ou des dépôts de code sans devoir construire au préalable une couche de retrieval. Sa fenêtre de contexte de 1M de tokens permet d’intégrer directement une quantité importante de contenu source dans le prompt, tandis que les sorties structurées permettent de renvoyer des champs extraits, des résumés ou des comparaisons dans un format prévisible.

À 0,14 $ par million de tokens en entrée, charger un ensemble complet de documents dans le contexte peut coûter moins cher que de construire et maintenir un pipeline de retrieval. Le retrieval reste toutefois plus adapté aux corpus qui évoluent en permanence, aux requêtes répétées ou aux workloads où seuls de courts passages pertinents doivent être traités.

Cas d’usage 2 : coding agentique et workflows de développement longue durée

Utilisez mimo-v2.5-pro pour les agents de programmation qui doivent explorer des dépôts, appeler des outils, modifier des fichiers et itérer sur plusieurs étapes. Sa fenêtre de contexte de 1M de tokens prend en charge de grandes bases de code, tandis que le tool calling natif et les sorties structurées permettent au modèle d’interagir avec des fonctions externes et de renvoyer des actions lisibles par machine.

Xiaomi indique que MiMo-V2.5-Pro utilise 40 à 60 % de tokens en moins que Claude Opus 4.6 ou GPT-5.4 sur des benchmarks agentiques comparables. Pour les longues boucles d’agents, cela peut réduire le coût total d’exécution, même lorsque le prix par token n’est pas le seul facteur à prendre en compte.

Cas d’usage 3 : compréhension multimodale et audio en un seul appel

Utilisez mimo-v2.5 lorsqu’un même workflow doit comprendre des enregistrements audio de réunions, des captures d’écran et des vidéos, puis générer une réponse textuelle. Son Audio Transformer de 261 millions de paramètres, initialisé à partir de MiMo-Audio, traite les entrées audio, tandis que son Vision Transformer de 729 millions de paramètres prend en charge les images et les vidéos.

Vous pouvez ainsi envoyer plusieurs types d’entrées dans une seule requête au lieu d’enchaîner un fournisseur de speech-to-text, un modèle de vision séparé et un LLM. La sortie reste textuelle : ces capacités sont donc adaptées à la compréhension liée à la transcription, au résumé et au question answering, plutôt qu’à la synthèse vocale.

Cas d’usage de Xiaomi MiMo par secteur

Pourquoi utiliser Xiaomi MiMo via Eden AI ?

Eden AI vous donne accès à l’API Xiaomi MiMo via la même API, la même couche de facturation et les mêmes outils de monitoring que pour plus de 60 autres fournisseurs d’IA, sans avoir à créer une intégration Xiaomi distincte.

Principaux avantages de Xiaomi MiMo sur Eden AI

• Une seule intégration : utilisez une seule clé API Eden AI pour Xiaomi MiMo et plus de 60 autres fournisseurs d’IA.
• Comparaison plus rapide des modèles : testez Xiaomi MiMo face à d’autres modèles avec les mêmes prompts et données applicatives.
• Changement de fournisseur : modifiez simplement le nom du modèle au lieu de maintenir une intégration distincte pour chaque fournisseur.
• Fallback et routing : redirigez les requêtes vers un autre fournisseur lorsque Xiaomi est indisponible ou inadapté à un workload.
• Gestion unifiée des coûts : suivez l’utilisation de Xiaomi, les dépenses par modèle et la facturation de tous vos fournisseurs au même endroit.

Une seule API pour Xiaomi et plus de 60 fournisseurs d’IA

Vous pouvez appeler xiaomi/mimo-v2.5 et xiaomi/mimo-v2.5-pro via Eden AI avec la même API et la même clé API que pour les modèles de plus de 60 autres fournisseurs. Aucun compte Xiaomi, processus d’inscription sur une plateforme chinoise ou système de facturation distinct n’est nécessaire pour utiliser ces modèles via Eden AI.

Comparer Xiaomi MiMo avec d’autres modèles d’IA

Eden AI vous permet de comparer Xiaomi MiMo aux modèles de Moonshot AI, DeepSeek, Qwen et d’autres fournisseurs en utilisant les mêmes prompts et données applicatives. Testez la gestion du contexte, les performances en coding, la précision multimodale, la latence et le coût par tâche réalisée avant de sélectionner un modèle pour la production.

Ajouter du fallback et du routing pour améliorer la fiabilité en production

Le fallback est particulièrement pertinent pour Xiaomi MiMo, car les modèles hébergés par Xiaomi sur Eden AI fonctionnent dans la région AP, et Xiaomi dispose de moins d’expérience dans le déploiement commercial de modèles que les laboratoires spécialisés en IA.

Vous pouvez configurer un fournisseur hors AP pour les workloads que le déploiement Xiaomi limité à cette région ne peut pas prendre en charge. Un second fournisseur permet également de réduire la dépendance à une seule plateforme lorsque la disponibilité ou la latence évolue.

Suivre l’utilisation, la facturation et les coûts au même endroit

Eden AI centralise l’utilisation de Xiaomi MiMo, le suivi des coûts et la facturation avec vos autres fournisseurs d’IA. Vous pouvez ainsi comparer plus facilement les coûts réels de vos workloads entre différents modèles, notamment le coût total des agents exécutant plusieurs étapes, plutôt que de vous fier uniquement aux tarifs par token affichés.

Meilleures alternatives à Xiaomi MiMo et comparaisons sur Eden AI

Xiaomi vs Qwen

Xiaomi MiMo et Qwen sont tous deux issus de grands groupes technologiques chinois, mais Qwen offre un choix de modèles beaucoup plus large sur Eden AI, avec 97 modèles Qwen disponibles, couvrant différentes tailles, capacités de raisonnement et modalités. Xiaomi propose une gamme plus simple avec deux modèles MiMo dotés d’un contexte de 1M de tokens, tandis que mimo-v2.5 combine texte, image, vidéo et audio dans un même modèle.

Choisissez Qwen si la diversité du catalogue, la maturité de l’écosystème ou l’accès à des variantes spécialisées sont prioritaires. Choisissez Xiaomi MiMo si vous privilégiez la licence MIT, une sélection de modèles plus simple et des entrées multimodales à faible coût.

Xiaomi vs DeepSeek

Xiaomi MiMo et DeepSeek proposent tous deux des modèles open weight avec des options offrant jusqu’à 1M de tokens de contexte, mais avec des compromis différents. Xiaomi mimo-v2.5 coûte 0,14 $ en entrée et 0,28 $ en sortie par million de tokens et prend également en charge les images, la vidéo et l’audio. Sur Eden AI, DeepSeek V4 Flash coûte 0,44 $ en entrée et 1,32 $ en sortie, tandis que V4 Pro coûte 1,32 $ en entrée et 3,96 $ en sortie.

Choisissez Xiaomi pour les workloads long contexte ou multimodaux à moindre coût. Choisissez DeepSeek si vous préférez ses modèles dédiés au raisonnement ou s’ils obtiennent de meilleurs résultats lors de vos tests de coding et de raisonnement.

Xiaomi vs Moonshot AI

Xiaomi MiMo et Moonshot AI proposent tous deux des modèles avec 1M de tokens de contexte sur Eden AI, mais diffèrent fortement en matière de licence, de prix et de taille de modèle. Xiaomi publie MiMo-V2.5 sous licence MIT, tandis que Moonshot utilise la licence spécifique Kimi K3, dont les conditions liées au chiffre d’affaires ne répondent pas à la définition de l’open source de l’Open Source Initiative. Xiaomi mimo-v2.5 coûte 0,14 $ en entrée et 0,28 $ en sortie par million de tokens, contre 3,00 $ en entrée et 15,00 $ en sortie pour Kimi K3.

Choisissez Xiaomi pour sa licence permissive, ses entrées multimodales et son coût inférieur. Choisissez Moonshot AI si vous recherchez le modèle frontier Kimi K3, de plus grande taille.

FAQ sur l’API Xiaomi MiMo