MiMo-V2-Flash (Reasoning)

MiMo-V2-Flash (Reasoning)

Xiaomillm

Grande modelo de linguagem (llm) desenvolvido pela Xiaomi — Intelligence Index 39/100 no Artificial Analysis; US$ 0.100/1M tokens de entrada; 149 tokens/s de velocidade.

API DisponívelTool Calling

Especificações

Context Window

262K tokens

Preço Input/1M

$0.10

Preço Output/1M

$0.30

Parâmetros

00

Max Output

66K tokens

Benchmarks

Resultados do MiMo-V2-Flash (Reasoning) nos principais benchmarks de avaliação de modelos de IA. Scores mais altos indicam melhor performance.

Agentic

BenchmarkScoreMáximoMetodologia
Terminal-Bench Hard28.0100.0

Coding

BenchmarkScoreMáximoMetodologia
LiveCodeBench87.0100.0Artificial Analysis official API
AA Coding Index49.8100.0Artificial Analysis official API
SciCode39.0100.0

Knowledge

BenchmarkScoreMáximoMetodologia
MMLU-Pro84.0100.0

Long Context

BenchmarkScoreMáximoMetodologia
AA-LCR63.0100.0

Math

BenchmarkScoreMáximoMetodologia
AA Math Index96.3100.0Artificial Analysis official API
AIME 202596.0100.0Artificial Analysis official API

overall

BenchmarkScoreMáximoMetodologia
AA Intelligence Index31.2100.0Artificial Analysis official API

Reasoning

BenchmarkScoreMáximoMetodologia
GPQA Diamond85.0100.0Artificial Analysis official API
MMLU Pro84.3100.0Artificial Analysis official API
IFBench64.0100.0
HLE21.0100.0

Tool Use

BenchmarkScoreMáximoMetodologia
Tau²-Bench95.0100.0

Informações

Lançamento
16 de dezembro de 2025
Tool Calling
✅ Suportado
Visão
❌ Não suportado
Áudio
❌ Não suportado

Análise Completa: MiMo-V2-Flash (Reasoning)

O que é o MiMo-V2-Flash (Reasoning)?

O MiMo-V2-Flash (Reasoning) 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. Com uma janela de contexto de 262K tokens, é adequado para processamento de documentos longos como contratos, livros e bases de código completas.

Preços e Custos em 2026

O MiMo-V2-Flash (Reasoning) 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 (Reasoning) em reais fica em torno de R$ 0.62/1M tokens de input (estimativa com IOF incluso).

Benchmarks e Performance

O MiMo-V2-Flash (Reasoning) foi avaliado em 14 benchmarks diferentes, cobrindo categorias como Agentic, Coding, Knowledge, 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 (Reasoning) é adequado para diversas aplicações de inteligência artificial: análise de documentos longos (contratos, processos jurídicos, bases de código), automação com tool calling (integração com APIs, banco de dados, sistemas externos), 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 (Reasoning) 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 (Reasoning) 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 (Reasoning)?

O MiMo-V2-Flash (Reasoning) é um modelo de inteligência artificial desenvolvido pela Xiaomi. É um modelo do tipo llm.

Quanto custa o MiMo-V2-Flash (Reasoning)?

O MiMo-V2-Flash (Reasoning) 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 (Reasoning) funciona em português?

A maioria dos modelos de IA modernos, incluindo o MiMo-V2-Flash (Reasoning), 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 (Reasoning) se compara com outros modelos?

Nos benchmarks disponíveis, o MiMo-V2-Flash (Reasoning) obteve scores como: Terminal-Bench Hard: 28/100, LiveCodeBench: 87/100, AA Coding Index: 49.8/100. Consulte a tabela completa acima para comparação detalhada.

O MiMo-V2-Flash (Reasoning) é open source?

Não, o MiMo-V2-Flash (Reasoning) 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: 17 de julho de 2026 Ver metodologia →