Братцы, пока мы все тут сидим и спорим, какая нейросеть круче, ChatGPT или Claude, китайцы из Xiaomi взяли и тихо выпустили модель, которая унижает половину конкурентов по скорости и почти бесплатная. Встречайте MiMo-V2-Flash. И да, она с открытым исходным кодом.
16 декабря 2025 года Xiaomi сделала то, что у всех SEO-шников и программистов челюсть отвисла. Модель с 309 миллиардами параметров (из которых активных только 15 миллиардов) выдает 150 токенов в секунду и заняла первое место среди всех опенсорс моделей в тесте SWE-Bench Verified с результатом 73.4%. Для тех, кто не в теме: это тест на способность чинить баги в реальном коде. И китайцы обогнали всех.
Что это за зверь такой;
MiMo-V2-Flash, это не просто очередная языковая модель. Это Mixture-of-Experts (MoE) модель, которая использует гибридную архитектуру внимания и технологию Multi-Token Prediction (MTP) для достижения топовой производительности при минимальных затратах на инференс. Переводя с технического на русский: это умная штука, которая работает быстро и жрет мало ресурсов.
Xiaomi не просто взяла и сделала большую модель. Они сделали быструю модель. 150 токенов в секунду, при стоимости всего 0.1 доллара за миллион входных токенов и 0.3 за выходные. Для сравнения, это примерно 2.5% от стоимости Claude. То есть в 40 раз дешевле.
Почему она такая быстрая;
Модель использует гибридную архитектуру внимания в соотношении 5:1: пять слоев со Sliding Window Attention и один слой с Global Attention, с агрессивным окном в 128 токенов. Это уменьшает потребление памяти почти в 6 раз, при этом сохраняя способность работать с длинными контекстами.
Но главная фишка, это Multi-Token Prediction. Легковесный MTP модуль добавляет всего 0.33 миллиарда параметров на блок, но утраивает скорость генерации во время инференса. Проще говоря, модель не генерирует по одному слову, а сразу предсказывает несколько следующих и проверяет их параллельно. Это как если бы вы не печатали буква за буквой, а сразу целыми словами.
В чем она рвет конкурентов;
Кодинг. На тесте SWE-Bench Verified модель набрала 73.4%, обогнав всех опенсорс конкурентов и сравнявшись с такими монстрами как GPT-5 и Claude 4.5 Sonnet. А на SWE-Bench Multilingual (многоязычный тест по софт-разработке) вообще заняла первое место с 71.7%. Математика и логика. На математическом бенчмарке AIME 2025 модель достигла 94.1%, что практически вплотную приблизилось к проприетарным гигантам вроде GPT-5 High (94.6%) и заметно обогнало конкурентов.
Агентские задачи. Модель заточена под использование в качестве агента, который может вызывать инструменты, работать с кодом, анализировать и исправлять баги. Для программистов это просто мечта. Длинный контекст. Поддерживает контекст до 256 тысяч токенов. Это значит, можете скормить ей целую кодовую базу среднего проекта, и она не забудет начало к концу.
Где она проигрывает;
Надо быть честными. Ранний независимый анализ показывает дихотомию в производительности: пока способности к рассуждению элитные, креативное письмо и нюансированная генерация естественного языка остаются областями, где модель отстает от более плотных и больших конкурентов вроде Claude Opus.
То есть если вам нужно написать поэму, трогательное письмо или креативный рассказ, лучше идите к Claude или GPT. А если нужно пофиксить баг, написать алгоритм, решить математическую задачу или настроить агента, MiMo-V2-Flash ваш выбор.
Как начать пользоваться:
Вариант 1: Попробовать API бесплатно. Сейчас API доступен бесплатно на ограниченное время. Потом будет стоить копейки (0.1/0.3 доллара за миллион токенов).
Официальный сайт: mimo.xiaomi.com/mimo-v2-flash
API можно попробовать через OpenRouter: openrouter.ai/xiaomi/mimo-v2-flash:free (там даже бесплатный доступ есть)
Вариант 2: Скачать модель и запустить локально. Модель доступна на Hugging Face: huggingface.co/XiaomiMiMo/MiMo-V2-Flash
GitHub репозиторий: github.com/XiaomiMiMo/MiMo-V2-Flash
Лицензия MIT, то есть можете делать с ней что угодно: использовать коммерчески, модифицировать, распространять. Ограничений нет.
Вариант 3: Использовать через сервисы. Многие сервисы уже интегрировали MiMo-V2-Flash. Можно использовать через SGLang для оптимальной производительности.
Для чего использовать;
Кодинг и дебаггинг. Фиксить баги, писать код, рефакторить, объяснять чужой код. Модель буквально заточена под это. Математические задачи. Решение уравнений, доказательства, алгоритмы, все что требует логики. Агентские сценарии. Настройка ИИ-агентов, которые могут сами вызывать инструменты и API. Отлично работает с Cline, Claude Code, Roo Code.
Повседневные задачи. Несмотря на специализацию, модель вполне справляется с обычными вопросами, резюмированием, переводами, анализом. Работа с кодовыми базами. Благодаря длинному контексту (256K токенов) можно скормить большой проект и попросить найти баги или улучшить архитектуру.
Лайфхаки по использованию;
Отключайте режим reasoning для агентских задач. Когда используете модель с инструментами вроде Claude Code или Cline, выключите reasoning mode. Модель оптимизирована именно под этот сценарий и будет работать быстрее.
Используйте рекомендованные параметры. Temperature 0.8, top_p 0.95. Это официальная рекомендация от Xiaomi для лучших результатов. Для креатива используйте другие модели. Если задача требует креативности, эмоциональности, художественного текста, лучше переключиться на Claude или GPT. Экспериментируйте с контекстом. 256K токенов, это огромное окно. Можете загружать целые документации, кодовые базы, длинные статьи.
Минусы и подводные камни;
Железо. Для локального запуска нужна мощная видеокарта (или несколько). Модель оптимизирована под GPU, на CPU будет тормозить. Несовместимость с llama.cpp. На момент запуска модель использует редкую конфигурацию (48 слоев, короткое SWA окно, MoE архитектура), которая может быть не сразу совместима с llama.cpp. Сообщество работает над конвертацией в GGUF, но гарантий нет.
Разрыв между бенчмарками и реальностью. Некоторые независимые тесты показывают, что в реальной работе модель не всегда дотягивает до заявленных результатов. Особенно в общем программировании (не алгоритмических задачах). Меньше креатива. Если нужен креативный текст, придется смириться с тем, что MiMo-V2-Flash не поэт и не писатель.
Почему это важно;
Xiaomi показала, что можно сделать топовую модель, не потратив миллиарды долларов на обучение и не закрыв ее за платной стеной. Открытый исходный код, MIT лицензия, копеечная стоимость API, и при этом результаты на уровне GPT-5 и Claude в определенных задачах.
Это демократизация ИИ. Теперь любой разработчик, стартап или энтузиаст может получить доступ к мощной модели без безумных расходов. А то, что она специализирована на кодинге и логике, делает ее идеальным выбором для программистов.