TLDR;

Os benchmarks (artificialintanalysis.ai) mostram o Mimo V2.5 Pro entre os melhores open‑weight, empatado no topo e superando GLM 5.1 em coding, embora haja ressalvas práticas. Tem desempenho excelente em coding e inteligência geral e resolve problemas de lógica simples, mas pode "overthink" e falhar em gerações muito complexas dependendo da quantização. Pode ser executado localmente, porém a quantização é complicada e pode exigir computação distribuída e muita memória; o autor conseguiu rodar uma versão quantizada com um jogo Snake, mas áudio e visão não estavam funcionando localmente.

Resumo

Neste vídeo o autor apresenta os novos modelos da Xiaomi/Xiai: MIMO V2.5 e MIMO V2.5 Pro — este último com cerca de 1 trilhão de parâmetros e licença MIT — destacando desempenho elevado em benchmarks de código e inteligência, competindo com modelos como Claude 2.6 e GLM 5.1. Ele relata ter quantizado o Pro com dificuldade, usando computação distribuída para rodá‑lo localmente, gerando até ~46.000 tokens em uma tarefa complexa que acabou por “overthinking” e não produzir o resultado esperado; testes mais simples, porém, geraram sucesso, como um jogo Snake e a solução de problemas de raciocínio (dividir quatro laranjas entre quatro crianças). O comentarista nota que o modo “thinking” melhora muito a qualidade das respostas, que a versão padrão V2.5 é multimodal (áudio, visão e linguagem) embora ele só tenha testado a LM localmente, e descreve avanços arquiteturais: atenção híbrida, predição multittoken (especulação integrada), eficiência no pré‑treino e capacidades agentivas. Também foi lançado o modelo base para fine‑tuning. Em resumo, há promissora inteligência e performance, mas requer cuidados na quantização e ainda faltam implementações multimodais completas. O apresentador sugere que, com mais refinamento na quantização e recursos de hardware, essas versões podem de fato transformar aplicações multimodais em produção.