Xiaomi: MiMo-V2-Flash (free)
xiaomi/mimo-v2-flash:free
MiMo-V2-Flash je open-source základový jazykový model vyvinutý společností Xiaomi. Jedná se o model typu Mixture-of-Experts s celkovým počtem 309 miliard parametrů a 15 miliardami aktivních parametrů, využívající hybridní architekturu pozornosti. MiMo-V2-Flash podporuje přepínač hybridního myšlení a kontextové okno o velikosti 256K a vyniká v úlohách vyžadujících usuzování, kódování a v agentních scénářích. Na SWE-bench Verified a SWE-bench Multilingual se MiMo-V2-Flash řadí na 1. místo mezi open-source modely globálně a dosahuje výkonu srovnatelného s Claude Sonnet 4.5, přičemž jeho náklady jsou pouze zhruba 3,5 %.
Unikátní charakteristiky
MiMo-V2-Flash je masivní MoE model s 309 miliardami parametrů, který díky aktivaci pouze 15 miliard parametrů na token dosahuje vysoké efektivity inference. Využívá hybridní architekturu pozornosti a funkci ‘hybrid-thinking toggle’, což mu umožňuje dosahovat výsledků srovnatelných s Claude Sonnet 4.5 v úlohách softwarového inženýrství.
Silné stránky
Výkon v kódování
Hodnocen jako #1 open-source model na SWE-bench Verified a Multilingual, srovnatelný s proprietární špičkou.
Ekonomická efektivita
Model je nabízen zdarma ($0.00), což představuje bezkonkurenční poměr cena/výkon oproti modelům jako Claude Sonnet 4.5.
Kontextové okno
Kapacita 262,144 tokenů je dostatečná pro zpracování rozsáhlých repozitářů kódu nebo dlouhých dokumentů.
Slabé stránky
Hardwarové nároky na paměť
Ačkoliv je inference efektivní (15B aktivních), celková velikost 309B parametrů vyžaduje enormní VRAM pro načtení modelu při vlastním hostování.
Omezené modality
Model je pouze text-to-text, chybí mu schopnost zpracování obrazu, kterou disponují konkurenti jako Gemini nebo Claude.
Srovnání s konkurencí
Přímý konkurent v 'free' segmentu pro vývojáře. MiMo-V2-Flash deklaruje vyšší výkon v SWE-bench, zatímco Devstral může být efektivnější pro menší nasazení.
Sonnet 4.5 je referenční model kvality, kterému se MiMo snaží vyrovnat. Sonnet má 4x větší kontext (1M) a multimodalitu, ale pro čistý text/kód je MiMo ekonomicky výhodnější alternativou.
Oba modely využívají MoE architekturu. MiMo nabízí větší kontext (262k vs 164k) a je zaměřen specificky na 'agentní' scénáře a kódování.
Doporučení
Cílová skupina
- Softwaroví inženýři
- Výzkumníci AI
- Startupy s omezeným rozpočtem
Vhodné pro
- Automatizované opravy chyb (SWE-bench scénáře)
- Generování složitého kódu
- Analýza rozsáhlé textové dokumentace
Nevhodné pro
- Úlohy vyžadující analýzu obrázků nebo grafů
- Lokální nasazení na běžném spotřebitelském hardwaru (kvůli 309B parametrům)
Verdikt
Vynikající volba pro náročné úlohy kódování a uvažování, kde je prioritou nulová cena a vysoká kvalita výstupu, a není vyžadována multimodalita.
