MiMo-V2-Omni API Benchmarks, Pricing & Provider Data

Compare MiMo-V2-Omni with another model

Choose a model to open its comparison page.

Share on X
LLM

Тесты, цены API и данные поставщиков MiMo-V2-Omni: поставщиков — 30, цены от $0.0096/M. Бесплатный API MiMo-V2-Omni предлагают поставщики: 1. На странице также приведены измеренная скорость API и задержка первого токена.

Xiaomi MiMo-V2-Omni is the omnimodal model in the V2 series on the Xiaomi MiMo API platform, supporting text, image, video, and audio understanding within a unified architecture. Pricing: 1x token con...

Качество
0.0
Оценка LMSpeed
Скорость
83char/s
3.43 s
Стоимость
$0.0096/ 1M · 8:1 in:out
$0.0015 in · $0.0081 out

Производительность по категориям

Оценки наблюдаемой способности; неопределённость независимых семейств бенчмарков показана отдельно.

Покрытие
5 / 8
Методология
V3.0
Производительность по категориямОценки наблюдаемой способности; неопределённость независимых семейств бенчмарков показана отдельно.Агенты41.9Программирование46.7Рассуждение52Знания46.4Математика-Многоязычность-Мультимодальность-Следование инструкциям47.4
#1Рассуждение52Оценка2/4 Измеренные измерения
80% интервал: 41.262.8
abstract logicТолько априорное
scientific causal52.2
critpt · critpt / gpqa · gpqa / hle · hle
multistep constraintsТолько априорное
evidence verification51.8
lcr · lcr
#2Следование инструкциям47.4Предварительная1/4 Измеренные измерения
80% интервал: 31.463.4
constraint followingТолько априорное
structured outputТолько априорное
novel instruction generalization47.4
ifbench · aa_if_bench
long multiturn instructionТолько априорное
#3Программирование46.7Оценка2/4 Измеренные измерения
80% интервал: 34.958.5
code generation46.2
scicode · aa_sci_code
repository engineeringТолько априорное
debugging testing47.2
swe_verified · swe_verified
tooling qualityТолько априорное
#4Знания46.4Предварительная1/4 Измеренные измерения
80% интервал: 30.462.4
broad knowledge46.4
aa_omniscience · aa_omniscience_index
professional knowledgeТолько априорное
factualityТолько априорное
retrieval open bookТолько априорное
#5Агенты41.9Оценка2/4 Измеренные измерения
80% интервал: 30.053.7
planningТолько априорное
tool use52.9
tau · tau2_bench
environment executionТолько априорное
recovery reliability30.8
claw_eval · claw_eval
Нет данных:МатематикаМногоязычностьМультимодальность

Specifications

Technical Details

Документация

Rankings

Excels at

It's decent at

Falls behind in

Подробные оценки

Обновлено: 11 сент. 2026 г.

Агенты

V3.0

undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Оценка

Оценка41.980% интервал30.0–53.72/4 Измеренные измеренияClaw-Eval45.2#26 / 27Τ²-bench results91.2#32 / 82
Измерения и доказательства
Планирование и декомпозицияТолько априорное
Использование инструментов52.9
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
tau · tau2_bench · z 0.29 · q 1.00
Среда и длительное выполнениеТолько априорное
Восстановление и надёжность завершения30.8
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
claw_eval · claw_eval · z -2.28 · q 1.00
Claw-EvalДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#26
Оценка45.2
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1
Τ²-bench resultsДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#32
Оценка91.2
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1

Программирование

V3.0

undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Оценка

Оценка46.780% интервал34.9–58.52/4 Измеренные измеренияSWE-bench Verified74.8#31 / 49AA-SciCode36.7#87 / 113
Измерения и доказательства
Генерация кода46.2
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
scicode · aa_sci_code · z -0.67 · q 1.00
Работа с репозиториямиТолько априорное
Отладка и тестирование47.2
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
swe_verified · swe_verified · z -0.38 · q 1.00
Инструментальная разработка и качествоТолько априорное
SWE-bench VerifiedДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#31
Оценка74.8
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1
AA-SciCodeДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#87
Оценка36.7
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1

Рассуждение

V3.0

undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Оценка

Оценка5280% интервал41.2–62.82/4 Измеренные измеренияGPQA85.5%#64 / 218HLE22.6%#76 / 216
Измерения и доказательства
Абстрактная логикаТолько априорное
Научное и причинное рассуждение52.2
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
critpt · critpt · z -0.41 · q 1.00
gpqa · gpqa · z 0.29 · q 1.00
hle · hle · z 0.32 · q 1.00
Многошаговые ограниченияТолько априорное
Интеграция и проверка свидетельств51.8
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
lcr · lcr · z -0.11 · q 1.00
GPQAДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#64
Оценка85.5%
Источникartificialanalysis.ai
Обновлено11 сент. 2026 г.
Достоверность4
HLEДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#76
Оценка22.6%
Источникartificialanalysis.ai
Обновлено11 сент. 2026 г.
Достоверность4
AA-LCRДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#61
Оценка71.7
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1
CritPtДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#69
Оценка1.1
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1

Знания

V3.0

undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Предварительная

Оценка46.480% интервал30.4–62.41/4 Измеренные измеренияArtificial Analysis Intelligence Index35.9#35 / 117AA-GPQA Diamond82.8#70 / 113
Измерения и доказательства
Широкие знания46.4
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
aa_omniscience · aa_omniscience_index · z -0.56 · q 1.00
Профессиональные знанияТолько априорное
ФактологичностьТолько априорное
Поиск и открытые источникиТолько априорное
Artificial Analysis Intelligence IndexДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#35
Оценка35.9
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1
AA-GPQA Diamond
Рейтинг LMSpeed#70
Оценка82.8
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1
AA-HLE
Рейтинг LMSpeed#67
Оценка22.1
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1
AA-Omniscience Accuracy
Рейтинг LMSpeed#92
Оценка19.3
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1
AA-Omniscience Hallucination Rate
Рейтинг LMSpeed#80
Оценка48.9
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1

Математика

V3.0

undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Нет данных

Нет данных80% интервал30.8–69.20/4 Измеренные измерения
Измерения и доказательства
Базовая математикаТолько априорное
Олимпиадная математикаТолько априорное
Продвинутые доказательстваТолько априорное
Прикладная математика и инструментыТолько априорное

Многоязычность

V3.0

undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Нет данных

Нет данных80% интервал30.8–69.20/4 Измеренные измерения
Измерения и доказательства
Межъязыковое пониманиеТолько априорное
Многоязычная генерацияТолько априорное
Перенос рассужденийТолько априорное
Устойчивость для малоресурсных языковТолько априорное

Мультимодальность

V3.0

undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Нет данных

80% интервал30.8–69.20/4 Измеренные измеренияAA-MMMU-Pro69.9#51 / 68
Измерения и доказательства
Восприятие и OCRТолько априорное
Документы и пространственное пониманиеТолько априорное
Визуальное рассуждениеТолько априорное
Видео и действия в средеТолько априорное
AA-MMMU-Pro
Рейтинг LMSpeed#51
Оценка69.9
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1

Следование инструкциям

V3.0

undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Предварительная

Оценка47.480% интервал31.4–63.41/4 Измеренные измеренияAA-IFBench53.5#54 / 84
Измерения и доказательства
Соблюдение ограниченийТолько априорное
Структурированный выводТолько априорное
Обобщение новых инструкций47.4
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
ifbench · aa_if_bench · z -0.63 · q 1.00
Многоходовые и длинные инструкцииТолько априорное
AA-IFBenchДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#54
Оценка53.5
Источникbenchlm.ai
Обновлено20 авг. 2026 г.
Достоверность1

Сравнение цен

Compare MiMo-V2-Omni API pricing across 29 providers. Prices range from $0.0096/M to $2.80/M. TokenFlux offers the lowest rate at $0.0096/M. 1 provider offers free API credits or a free tier.

ПровайдерРаботоспособностьВариант моделиГруппаВходные данные ($/M)Выходные данные ($/M)Скорость (т/с)Первый токенАудит
L1
100%
mimo-v2-omni
mimo-officially
$0.320/M
Cache read$0.064/M
$1.60/M
L1
100%
mimo-v2-omni
default
$0.027/M
Cache read$0.0055/M
$0.137/M
L1
100%
mimo-v2-omni
default
$0.450/M
$1.35/M
L1
100%
mimo-v2-omni
default
$0.767/M
$3.84/M
L1
100%
mimo-v2-omni
other
$0.167/M
$0.833/M
L1
100%
mimo-v2-omni
default
$0.384/M
$1.92/M
L1
100%
mimo-v2-omni
default
$0.896/M
$0.896/M
L1
99%
mimo-v2-omni
default
$2.80/M
$14.00/M
L1
98%
mimo-v2-omni
default
$0.019/M
Cache read$0.0004/M
$0.038/M
L1
100%
mimo-v2-omni
default
$0.055/M
Cache read$0.011/M
$0.274/M
L1
100%
mimo-v2-omni
小米Mimo
$2.10/M
Cache read$0.420/M
$10.50/M
L1
99%
mimo-v2-omni
国模分组
$0.384/M
Cache read$0.077/M
$1.92/M
L1
100%
mimo-v2-omni
SSVIP
$2.80/M
$14.00/M
L1
0%
mimo-v2-omni
default
$0.384/M
$1.92/M
L1
0%
mimo-v2-omni
default
$0.575/M
$2.88/M
L1
0%
mimo-v2-omni
XiaoMi
$0.011/request
-

Альтернативы и похожие модели

MiMo-V2-Pro

mimo-v2-pro

Xiaomi MiMo-V2-Pro is the premium-tier language model in the V2 series on the Xiaomi MiMo API platform, designed for advanced reasoning, complex coding, and agentic workflows. Pricing: 2x token consumption (Pro tier).

79 общих провайдеров

GPT-5.4

gpt-5-4

OpenAI GPT-5.4 extends the GPT-5 family with stronger instruction following, deeper tool use, and improved performance on coding, math, and long-document analysis.

77 общих провайдеров

GPT-5.3 Codex

gpt-5-3-codex

OpenAI GPT-5.3 Codex is a code-specialized variant in the GPT-5 series, optimized for code generation, debugging, and software development tasks.

75 общих провайдеров

DeepSeek V4 Flash

deepseek-v4-flash

DeepSeek V4 Flash is a fast, cost-efficient language model in the DeepSeek V4 family, optimized for low-latency chat, coding assistance, and high-throughput API workloads while retaining strong reasoning quality.

75 общих провайдеров

MiMo-V2.5-Pro

mimo-v2-5-pro

Xiaomi MiMo-V2.5-Pro is a large open-source language model in the MiMo series, offering advanced reasoning and general-purpose capabilities.

74 общих провайдеров

MiMo-V2.5

mimo-v2-5

Xiaomi MiMo-V2.5 is a native omnimodal sparse MoE model (310B total, 15B active) with unified text, image, video, and audio understanding, built on the MiMo-V2-Flash backbone with dedicated vision and audio encoders. It supports up to 1M tokens of context, strong agentic workflows, and open weights on Hugging Face.

74 общих провайдеров

Frequently Asked Questions

What benchmark data does MiMo-V2-Omni include?
LMSpeed shows MiMo-V2-Omni benchmark context, API price, output speed, first-token latency, and provider data across 30 providers when those signals are available.
Сколько стоит API MiMo-V2-Omni?
Цены MiMo-V2-Omni у поставщиков (30): от $0.0096/M до $2.80/M. Самая низкая указанная цена — у TokenFlux.
What does the MiMo-V2-Omni API pricing table include?
The MiMo-V2-Omni API pricing table compares 30 providers by input price, output price, free tier status, speed, first-token latency, and recent health data when available.
У какого провайдера самая низкая цена API MiMo-V2-Omni?
Сейчас самая низкая указанная цена MiMo-V2-Omni — $0.0096/M у TokenFlux. Сравниваются поставщики: 30.
Can I compare MiMo-V2-Omni API price and speed together?
Yes. LMSpeed shows MiMo-V2-Omni API price, output speed, first-token latency, and provider health on the same page so you can compare cost and performance together.
Является ли API MiMo-V2-Omni бесплатным?
Да, MiMo-V2-Omni доступна бесплатно через 1 API-провайдерundefined other undefined} на LMSpeed, включая Zero API. Эти провайдеры предлагают бесплатные API-кредиты или бесплатный тариф без поперечной тарификации.
Where can I get MiMo-V2-Omni free API access?
LMSpeed currently lists 1 free API providerundefined other undefined} for MiMo-V2-Omni: Zero API. Check each provider row before using it because free tier limits can change.

Также известна как

mimo-v2-omnimimo-v2-omni:full-contextmimo/mimo-v2-omnixiaomi/mimo-v2-omni

Рейтинги основаны на тестах, предоставленных сообществом, и периодических зондах работоспособности. Носит рекомендательный характер, не является официальными данными.Стандартные бенчмарки могут включать BenchLM и другие открытые источники.

Работайте с данными LMSpeed

Бесплатно

Бесплатный публичный API для цен LLM, бенчмарков и данных провайдеров

  • Актуальные цены и доступность
  • Бенчмарки скорости и задержки
  • 300+ моделей, 600+ провайдеров
  • 1 000 запросов в день
Документация API