Familia MiMo · 1020B de parámetros

MiMo V2.5 Pro

MoE 1.02T/42B activos, licencia MIT. 57,2 % en SWE-Bench Pro, contexto 1M, atención híbrida 6:1. Lanzamiento: 22 de abril de 2026.

🇨🇳 Xiaomi·Licencia MIT·Contexto 976.5625k tokens·Fecha de lanzamiento 22 de abril de 2026← Catálogo

01Lo que sabe hacer

Puntos fuertes
  • Vanguardia agéntica abierta con licencia MIT
  • 1M ctx
  • ≥1000 llamadas a herramientas por cadena
  • 57.2% SWE-Bench Pro
  • KV-cache ÷7 frente a atención completa
Limitaciones que debes conocer
  • —≈600 GB de VRAM en Q4 — se requiere un centro de datos
  • —No hay una versión cuantizada oficial de Ollama
  • —MTP no está soportado en todas partes
Arquitectura
MoE 1.02T/42B activos · 70 capas (1 densa + 69 MoE) · 384 expertos top-8 · híbrido SWA/GA 6:1 · MTP 3 capas · FP8 E4M3
Entrenamiento
Postentrenamiento en tres etapas: SFT → aprendizaje por refuerzo (RL) especializado por dominio (matemáticas, seguridad, capacidades agénticas) → Multi-Teacher On-Policy Distillation.
Ideal para
Frente abiertaAgentes con llamadas a herramientasRazonamiento largo

05Instalar

Instala Ollama para tu SO. Verifica el modelo y su cuantización antes de la descarga. Comienza con 4096 tokens de contexto y luego controla la asignación con ollama ps. Un comando a continuación no es prueba de que se haya ejecutado una prueba en tu máquina.

$# HuggingFace : XiaomiMiMo/MiMo-V2.5-Pro
⚠
Primera descarga: entre 2 y 40 GB según la cuantización elegida. Reserva espacio en disco y se recomienda una conexión estable. Las siguientes ejecuciones son instantáneas.

02Memoria requerida

VRAM de GPU aproximada para ejecutar este modelo, incluido el sobrecoste de contexto de 4k tokens. Para un contexto más largo, añade ~1 GB por cada tramo de 8k tokens.

Q4_K_M
El más ligero, ~5% de pérdida
595 GB
Q5_K_M
Buen equilibrio calidad/tamaño
720 GB
Q8_0
Casi indistinguible de FP16
1090 GB
FP16
Precisión completa — uso en servidor
2040 GB
Alternativa con CPU · Si no tienes GPU, calcula 700 GB de RAM mínimo para ejecutar este modelo a velocidad reducida.

¿Qué hardware necesitas para MiMo V2.5 Pro?

Para ejecutar MiMo V2.5 Pro en local con cuantización Q4, necesitas aproximadamente 595 GB de VRAM. Una opción para comparar: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) — este modelo supera la capacidad de la GPU de este mini-PC: elige un modelo más pequeño o una infraestructura adecuada.

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Este modelo en tu ChatGPT privado, sin nube

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  • Espacio en línea de por vida
  • PDF + archivos
  • Actualizaciones de por vida

03Velocidad estimada

Tokens generados por segundo en Q4_K_M, contexto 4k. Por encima de 20 t/s, la lectura es cómoda. Por debajo de 10 t/s, es solo para probar.

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

04Benchmarks públicos

Puntuaciones reproducidas desde las model cards o MMLU-Pro / comunitarias. Unidad: % de respuestas correctas.

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