MiMo-V2-Flash (Feb 2026)
Xiaomi • llm
Grande modelo de linguagem (llm) desenvolvido pela Xiaomi — Intelligence Index 42/100 no Artificial Analysis; US$ 0.100/1M tokens de entrada; 150 tokens/s de velocidade.
Especificações
Context Window
—
Preço Input/1M
$0.10
Preço Output/1M
$0.30
Parâmetros
—
Velocidade
132 tok/s
Latência (TTFT)
1.5s
Benchmarks
Resultados do MiMo-V2-Flash (Feb 2026) nos principais benchmarks de avaliação de modelos de IA. Scores mais altos indicam melhor performance.
Agentic
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| Terminal-Bench Hard | 31.0 | 100.0 | — |
Coding
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| LiveCodeBench | 86.8 | 100.0 | Artificial Analysis official API |
| SciCode | 38.0 | 100.0 | — |
| AA Coding Index | 33.5 | 100.0 | Artificial Analysis official API |
Long Context
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| AA-LCR | 64.0 | 100.0 | — |
Math
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| AIME 2025 | 96.3 | 100.0 | Artificial Analysis official API |
| AA Math Index | 96.3 | 100.0 | Artificial Analysis official API |
overall
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| AA Intelligence Index | 41.5 | 100.0 | Artificial Analysis official API |
Reasoning
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| MMLU Pro | 84.3 | 100.0 | Artificial Analysis official API |
| GPQA Diamond | 84.0 | 100.0 | Artificial Analysis official API |
| IFBench | 72.0 | 100.0 | — |
| HLE | 20.0 | 100.0 | — |
Tool Use
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| Tau²-Bench | 93.0 | 100.0 | — |
Informações
- Lançamento
- 16 de dezembro de 2025
- Tool Calling
- ❌ Não suportado
- Visão
- ❌ Não suportado
- Áudio
- ❌ Não suportado
Análise Completa: MiMo-V2-Flash (Feb 2026)
O que é o MiMo-V2-Flash (Feb 2026)?
O MiMo-V2-Flash (Feb 2026) é um modelo de inteligência artificial desenvolvido pela Xiaomi, classificado como modelo de llm. Focado em processamento de texto e geração de linguagem natural. Como modelo proprietário, está disponível via API cloud da Xiaomi.
Preços e Custos em 2026
O MiMo-V2-Flash (Feb 2026) é cobrado por uso, com preço de US$ 0.1/1M tokens de input e US$ 0.3/1M tokens de output. Para contextualizar: 1 milhão de tokens equivale a aproximadamente 750 mil palavras, ou cerca de 10 livros de tamanho médio. Com esse preço agressivo, é uma das opções mais econômicas do mercado, ideal para aplicações de alto volume como chatbots, análise de documentos em massa e automações.
Para o mercado brasileiro, é importante considerar o IOF de 6,38% sobre transações internacionais e a variação cambial do dólar. Com o câmbio atual, o custo do MiMo-V2-Flash (Feb 2026) em reais fica em torno de R$ 0.62/1M tokens de input (estimativa com IOF incluso).
Benchmarks e Performance
O MiMo-V2-Flash (Feb 2026) foi avaliado em 13 benchmarks diferentes, cobrindo categorias como Agentic, Coding, Long Context, Math, overall, Reasoning, Tool Use. Os resultados mostram performance excepcional nas avaliações disponíveis.
É importante notar que benchmarks medem aspectos específicos e não capturam toda a experiência de uso. Fatores como qualidade da resposta em português, aderência a instruções complexas e comportamento em conversas longas variam significativamente entre modelos e nem sempre são refletidos nos scores padrão.
Casos de Uso Recomendados
O MiMo-V2-Flash (Feb 2026) é adequado para diversas aplicações de inteligência artificial: chatbots de alto volume e atendimento automatizado, geração de texto, resumo, tradução e assistência geral.
Comparação com Alternativas
No ecossistema de modelos de IA em 2026, o MiMo-V2-Flash (Feb 2026) compete diretamente com modelos de nível similar. A Xiaomi compete neste segmento contra OpenAI, Anthropic, Google e Meta. A escolha entre modelos depende do caso de uso específico, orçamento, requisitos de latência e necessidade de funcionalidades como multimodalidade e tool calling.
Para uma comparação detalhada lado a lado, utilize nossa ferramenta de comparação ou consulte o ranking geral de modelos.
Uso no Brasil e em Português
Para usuários brasileiros, a performance em português é um critério fundamental na escolha de um modelo de IA. A maioria dos benchmarks internacionais testa apenas em inglês, o que pode mascarar diferenças significativas na qualidade de resposta em outros idiomas. O MiMo-V2-Flash (Feb 2026) suporta múltiplos idiomas, mas a qualidade em português brasileiro pode variar dependendo da tarefa específica.
Recomendamos testar o modelo com prompts representativos do seu caso de uso em português antes de tomar uma decisão. O SWEN.AI está desenvolvendo um benchmark proprietário em PT-BR com tarefas aderentes ao mercado brasileiro para fornecer comparações mais precisas.
Perguntas Frequentes
O que é o MiMo-V2-Flash (Feb 2026)?
O MiMo-V2-Flash (Feb 2026) é um modelo de inteligência artificial desenvolvido pela Xiaomi. É um modelo do tipo llm.
Quanto custa o MiMo-V2-Flash (Feb 2026)?
O MiMo-V2-Flash (Feb 2026) custa US$ 0.1/1M tokens de input e US$ 0.3/1M tokens de output. Para uso intensivo (ex.: chatbot de WhatsApp com 100k mensagens/mês), o custo pode variar de R$ 50 a R$ 5.000 dependendo do volume.
O MiMo-V2-Flash (Feb 2026) funciona em português?
A maioria dos modelos de IA modernos, incluindo o MiMo-V2-Flash (Feb 2026), suporta português brasileiro. No entanto, a qualidade pode variar — modelos como Claude e Gemini tendem a ter melhor performance em PT-BR. Recomendamos testar com prompts específicos do seu caso de uso.
Como o MiMo-V2-Flash (Feb 2026) se compara com outros modelos?
Nos benchmarks disponíveis, o MiMo-V2-Flash (Feb 2026) obteve scores como: Terminal-Bench Hard: 31/100, LiveCodeBench: 86.8/100, SciCode: 38/100. Consulte a tabela completa acima para comparação detalhada.
O MiMo-V2-Flash (Feb 2026) é open source?
Não, o MiMo-V2-Flash (Feb 2026) é um modelo proprietário da Xiaomi. Ele está disponível via API cloud. Para alternativas open source, confira nosso ranking de modelos open source.
Última atualização: 24 de maio de 2026 • Ver metodologia →