Xiaomi: MiMo-V2-Flash xiaomi/mimo-v2-flash

Модель Xiaomi: MiMo-V2-Flash от Xiaomi (семейство mimo-v2) доступна через единый OpenAI-совместимый API НейроГейт — без VPN, с оплатой в рублях, единым ключом для всех 353+ моделей платформы.
MiMo — модели Xiaomi для edge-устройств и IoT.

👁 Зрение 🧠 Рассуждение 🎨 Генерация изображений 🎙 Аудио-вход 🔊 Синтез речи 🆓 Бесплатно

262K

контекст, токенов

10 ₽

за 1 млн входных токенов

30 ₽

за 1 млн выходных токенов

возможностей

Что такое Xiaomi: MiMo-V2-Flash

Задачи, требующие глубокого рассуждения при ограниченных вычислительных ресурсах — за счёт MoE-архитектуры с небольшим числом активных параметров.

MiMo-V2-Flash — открытая языковая модель от Xiaomi, построенная на архитектуре Mixture-of-Experts (MoE) с 309 миллиардами суммарных параметров и 15 миллиардами активных при каждом запросе. Гибридная архитектура внимания позволяет эффективно распределять вычислительную нагрузку: модель работает с производительностью, близкой к плотным моделям значительно меньшего размера, при этом сохраняя ёмкость большой сети.

Модель поддерживает контекстное окно в 262 144 токена и оснащена встроенным механизмом внутреннего рассуждения (reasoning), что делает её пригодной для задач, требующих многошаговой логики: математических вычислений, анализа кода, структурированного принятия решений. Статус open-source открывает возможности для самостоятельного развёртывания и тонкой настройки под специфические задачи.

Суффикс Flash в названии традиционно указывает на оптимизацию в сторону скорости и эффективности по сравнению с более тяжёлыми вариантами семейства MiMo-V2. Это делает модель привлекательной для сценариев, где важен баланс между качеством рассуждений и латентностью ответа.

Когда брать эту модель

✓ Многошаговые математические и логические задачи с цепочкой рассуждений
✓ Анализ и рефакторинг кода с подробными объяснениями
✓ Обработка длинных документов и контекстов (до ~262k токенов)
✓ Самостоятельное развёртывание и fine-tuning благодаря открытым весам
✓ Исследовательские эксперименты с MoE-архитектурами

Пример работы

Реальный сценарий, на котором модель проявляет себя:

Дан фрагмент кода на Python с несколькими вложенными циклами и рекурсией — найди узкие места по производительности, объясни причины и предложи оптимизированную версию с пояснением каждого изменения.

Использование Xiaomi: MiMo-V2-Flash через НейроГейт

OpenAI-совместимый эндпоинт https://api.neuralgate.ru/v1 — замени base_url в любом SDK и используй модель по её id.

# Chat completion
curl https://api.neuralgate.ru/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $NEURALGATE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "xiaomi/mimo-v2-flash",
    "messages": [{"role":"user","content":"Привет!"}]
  }'

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-...your-neuralgate-key...",
    base_url="https://api.neuralgate.ru/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
    model="xiaomi/mimo-v2-flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "Привет!"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.NEURALGATE_API_KEY,
  baseURL: "https://api.neuralgate.ru/v1",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "xiaomi/mimo-v2-flash",
  messages: [{ role: "user", content: "Привет!" }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);