模型
与 GLM 5.2 进行对比的 AI 模型。
已跟踪 3 条高相关材料
最近变化
2026-06-17 · GLM 5.2 在 COLA 任务中表现优于 DeepSeek 和 MIMO。
为什么值得关注
MIMO 被反复提及时，通常意味着它正在影响产品路线、开发者工作流或 AI 产业判断。这个页面把分散材料合并成一个可持续更新的观察入口。
Mimo V2.5 Pro $6 4B Token Plan (Fully Tested): This is ACTUALLY CRAZY!
AICodeKing · 8.5 分
Xiaomi has significantly reduced the API pricing for its Mimo V25 and V25 Pro models and introduced a new token plan, making it more afford...
MiMo Ultraspeed 的测试
歸藏(guizang.ai)(@op7418) · 7 分
MiMo V2.5 Pro UltraSpeed 模型实现每秒 1,000 Token 的输出速度，是首个达到此速度的万亿参数模型。
经过我们用户实测，glm 5.2 在 cola 里效果比 deepseek 和 mimo 都好很多，不仅智商高，情商也高 确实是国产模型的新高度 就是现在稳定性还有点差，很慢...
orange.ai(@oran_ge) · 6 分
GLM 5.2 在 COLA 任务中表现优于 DeepSeek 和 MIMO，但稳定性与速度仍需提升。
已收录 3 条与 MIMO 相关的内容，按评分排序。
小米已经大幅降低了其Mimo V25和V25 Pro模型的API定价，并引入了一个新的token计划，使开发者更加经济实惠。
入选理由：Mimo V25 Pro now offers an overseas API price of $0.036 per 1 million cached input tokens, making it extremely cost-effective for agent tasks.
MiMo V2.5 Pro UltraSpeed 模型实现每秒 1,000 Token 的输出速度，是首个达到此速度的万亿参数模型。
入选理由：MiMo V2.5 Pro UltraSpeed 模型每秒可输出 1,000 Token。
GLM 5.2 在 COLA 任务中表现优于 DeepSeek 和 MIMO，但稳定性与速度仍需提升。
入选理由：GLM 5.2 在 COLA 任务中表现优于 DeepSeek 和 MIMO。
