Xiaomis neues KI-Modell: Nahe an der Konkurrenz, aber deutlich günstiger

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close notice This article is also available in English. It was translated with technical assistance and editorially reviewed before publication. Don’t show this again. Xiaomi hat drei KI-Modelle vorgestellt, die gemeinsam die Grundlage für autonome KI-Agenten bilden sollen. Vereinfacht gesagt fungiert das Spitzenmodell MiMo-V2-Pro als das „Gehirn“, das multimodale Modell MiMo-V2-Omni als die „Sinne“ und das Sprachsynthese-Modell MiMo-V2-TTS als die „Stimme“ agentischer Systeme. Weiterlesen nach der Anzeige Die Entwicklung der KI-Modelle verantwortet Fuli Luo, die zuvor an DeepSeek R1 beteiligt war. In einem Beitrag auf X schreibt Luo, dass sich die agentische Ausrichtung nicht gezielt geplant, sondern aus dem schnellen Wandel vom Chat- zum Agentenparadigma ergeben habe. Sie stellt eine Open-Source-Veröffentlichung der Modelle in Aussicht, knüpft diese jedoch daran, dass die Modelle eine ausreichende Stabilität erreichen. Das Spitzenmodell MiMo-V2-Pro soll mehrstufige Aufgaben planen, Werkzeuge einbinden und komplexe Arbeitsabläufe ausführen können. Technisch setzt Xiaomi auf ein Expertenmodell mit über einer Billion Parametern, von denen jeweils nur 42 Milliarden aktiv sind. Dadurch wird pro Anfrage nur ein Teil des Modells genutzt, was den Rechenaufwand begrenzen und so auch die Kosten senken kann. Gleichzeitig unterstützt MiMo-V2-Pro Kontextfenster von bis zu einer Million Tokens und kann damit sehr umfangreiche Eingaben verarbeiten. MiMo-V2-Pro: Verdeckter Start als „Hunter Alpha“ verlief erfolgreich In Benchmarks ordnet Xiaomi MiMo-V2-Pro im oberen Feld ein, ohne die Spitzenmodelle klar zu übertreffen. Demnach erreicht das Modell im Artificial Analysis Intelligence Index eine Platzierung unter den globalen Top 10 sowie hohe Werte in agentenorientierten Tests wie ClawEval und PinchBench. So schneidet im Xiaomi MiMo-V2-Pro im Vergleich ab. (Bild: Xiaomi) Vor der offiziellen Vorstellung tauchte MiMo-V2-Pro bereits unter dem Namen „Hunter Alpha“ auf Plattformen wie ...