Famiglia MiMo · 1020B parametri

MiMo V2.5 Pro

MoE 1.02T/42B attivi MIT. 57,2% SWE-Bench Pro, ctx 1M, attenzione ibrida 6:1. Uscita 22 aprile 2026.

🇨🇳 Xiaomi·Licenza MIT·Contesto 976.5625k tokens·Data di uscita 22 aprile 2026← Catalogo

01Cosa sa fare

Punti di forza
  • Frontiera agentica open MIT
  • 1M ctx
  • ≥1000 chiamate agli strumenti per catena
  • 57.2% SWE-Bench Pro
  • KV-cache ÷7 rispetto all'attenzione completa
Limiti da conoscere
  • —≈600 GB VRAM in Q4 — datacenter richiesto
  • —Nessuna quantizzazione ufficiale Ollama
  • —MTP non supportato in tutti i casi
Architettura
MoE 1.02T/42B attivi · 70 livelli (1 denso + 69 MoE) · 384 esperti top-8 · SWA/GA ibrido 6:1 · MTP 3 livelli · FP8 E4M3
Addestramento
Post-training in tre fasi: SFT → RL specializzato per dominio (matematica, sicurezza, capacità agentiche) → Multi-Teacher On-Policy Distillation.
Ideale per
Modelli aperti di frontieraAgenti con tool callingRagionamento lungo

05Installare

Installa Ollama per il tuo OS. Verifica il modello e la sua quantizzazione prima del download. Inizia con 4096 token di contesto, poi controlla l'allocazione con ollama ps. Un comando qui sotto non dimostra che sia stato eseguito un test sulla tua macchina.

$# HuggingFace : XiaomiMiMo/MiMo-V2.5-Pro
⚠
Primo download: tra 2 e 40 GB a seconda della quantizzazione scelta. Occorre prevedere spazio su disco; è consigliata una connessione stabile. Gli avvii successivi sono istantanei.

02Memoria richiesta

VRAM GPU approssimativa per far girare questo modello, overhead del contesto di 4k token incluso. Per un contesto più lungo, aggiungi ~1 GB per ogni blocco di 8k token.

Q4_K_M
Il più leggero, ~5% di perdita
595 GB
Q5_K_M
Buon compromesso qualità/dimensione
720 GB
Q8_0
Quasi indistinguibile da FP16
1090 GB
FP16
Piena precisione — uso server
2040 GB
Fallback CPU · Se non hai una GPU, considera 700 GB di RAM minimo per far girare questo modello a velocità ridotta.

Quale hardware serve per MiMo V2.5 Pro?

Per eseguire MiMo V2.5 Pro in locale con quantizzazione Q4, servono circa 595 GB di VRAM. Un’opzione da confrontare: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) — questo modello supera la capacità GPU di questo mini-PC: scegli un modello più piccolo o un'infrastruttura adeguata.

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03Velocità prevista

Token generati al secondo in Q4_K_M, contesto 4k. Oltre 20 t/s, la lettura è confortevole. Al di sotto di 10 t/s, va bene solo per fare delle prove.

Entry-level
~1t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8 GB
Fascia media
~4t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Fascia alta
~12t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900

04Benchmark pubblici

Punteggi ripresi dalle model card o da MMLU-Pro / fonti della community. Unità: % di risposte corrette.

SWE-Bench Pro
57.2
Claw-Eval
63.8
τ3-Bench
72.9