Xiaomi MiMo: Starke KI für Edge und Mobile

Stand: Januar 2026 | Autor: Steffen Quievreux - KI Berater

Xiaomi MiMo ist eine KI-Modellfamilie, die effiziente, aber leistungsstarke Sprachmodelle für Smartphones, Tablets, IoT- und Automotive-Geräte im Xiaomi-Ökosystem bereitstellt und mit MiMo‑V2‑Flash ein offenes Hochleistungsmodell als neues Flaggschiff bietet.123
Dieser Artikel beleuchtet insbesondere MiMo‑V2 und MiMo‑V2‑Flash, mit Fokus auf Mobile-Effizienz, offene Verfügbarkeit und Performance und ordnet xiaomi mimo im Wettbewerb zu DeepSeek, Kimi K2 und GPT‑5‑Klasse ein.12

Überblick und Historie

Hintergrund

  • Anbieter: Xiaomi MiMo Team (Xiaomi AI / Xiaomi HyperOS Ökosystem).45[^7]
  • Modellfamilie: MiMo‑7B (frühe Basis), MiMo‑V2 (verbesserte Generation), MiMo‑V2‑Flash als großskaliger, offener Mixture‑of‑Experts (MoE) Ableger für Reasoning und Agentenfunktionen.23
  • Aktuelle Hauptversion (Open Weights): MiMo‑V2‑Flash, vorgestellt Ende 2025 als erstes großes MiMo‑Modell mit globaler Open‑Source‑Verfügbarkeit (MIT‑Lizenz) und seit 2026 in Xiaomi‑Diensten und Dritttools integriert.123

Ältere Varianten wie MiMo‑7B und frühe MiMo‑V2‑Modelle bleiben für leichte On‑Device‑Szenarien relevant, erreichen aber nicht die Reasoning‑Leistung von MiMo‑V2‑Flash und werden zunehmend als „Lite“-Backbones in Xiaomis Geräten verwendet.45

Zielsetzung der MiMo‑Reihe

  • Mobile & Edge First:
    Die Modelle sind primär darauf ausgelegt, auf Consumer-Hardware (Smartphones, Laptops, Edge-GPUs) effizient zu laufen, mit Fokus auf niedrigen Speicherbedarf, adaptivem Rechenaufwand und guter Token‑Latenz.423

  • Agenten- & Alltagsfokus:
    MiMo‑V2‑Flash ist explizit für komplexes Reasoning, Coding und agentische Workloads entwickelt worden und soll gleichzeitig als Alltagsassistent in Xiaomis „Human × Car × Home“-Strategie dienen.45

  • Offenheit:
    MiMo‑V2‑Flash wird als Open-Weight-Modell mit frei verfügbaren Gewichten und Code (u. a. auf GitHub, Hugging Face und MiMo Studio) bereitgestellt und folgt damit der Open-Source-Strategie von DeepSeek.123

Kernmerkmale

  • Mobile First

    • Mixture‑of‑Experts‑Architektur mit 309 B Gesamtparametern und nur 15 B aktiven Parametern pro Token, wodurch der Speicher‑ und Rechenbedarf je Inferenz deutlich sinkt.123
    • Hybrid‑Attention‑Design mit Sliding‑Window‑Attention reduziert den KV‑Cache‑Speicherbedarf deutlich gegenüber klassischer Voll‑Attention und ist damit besonders für begrenzten VRAM/RAM geeignet.23
    • Kontextfenster bis 256K Tokens, offiziell beworbenes 256K‑Kontext‑Window, mit für Long‑Context‑Anwendungen optimierter Architektur.123

  • Effizienz

    • Einsatz von FP8‑ähnlicher Mixed‑Precision im Training und effizientem MoE‑Routing für hohe Durchsätze auf modernen GPU‑Clustern.23
    • Unterstützung für Multi‑Token Prediction (MTP), mit der Xiaomi Inferenzgeschwindigkeiten von bis zu 150 Tokens pro Sekunde bewirbt.12
    • Durch Quantisierung und MoE‑Sparsity lässt sich MiMo‑V2‑Flash auf vergleichsweise kleiner Hardware betreiben, während kompaktere MiMo‑V2‑Varianten direkt für NPUs und Edge‑SoCs optimiert sind.42

  • Performance / Reasoning

    • Xiaomi positioniert MiMo‑V2‑Flash im Bereich führender Open‑Source‑Modelle (DeepSeek‑V3.2, Kimi‑K2) und nahe bei Closed‑Source‑Spitzenmodellen wie GPT‑5 High, Claude Sonnet 4.5 und Gemini 3.0 Pro in ausgewählten Benchmarks.12
    • Insbesondere bei Mathematik, Coding und langen Kontexten berichten Hersteller und Analysten von Ergebnissen im oberen Leistungssegment der aktuellen Modellgeneration.123

Technische Spezifikationen

Architektur von MiMo‑V2‑Flash

Architekturtyp

  • Mixture‑of‑Experts (MoE) LLM mit:
    • 309 B Gesamtparametern.123
    • Sparsamer Expertenaktivierung, sodass effektiv rund 15 B Parameter pro Token aktiv sind (Xiaomi spricht von „10–20B‑Effizienzklasse“ bei 300B‑Kapazität).12
  • Ziel: Verhalten eines großen Modells (Wissenskapazität, Generalität) bei Effizienz im Bereich mittelgroßer Modelle für mobile und Edge‑Workloads.25

Hybrid‑Attention / Long Context

  • Kombination aus Sliding‑Window‑Attention und globalen Attention‑Layern, um den KV‑Cache drastisch zu verkleinern und dennoch lange Kontexte (bis 256K) stabil zu verarbeiten.23
  • Offizielle Vermarktung eines 256K‑Kontextfensters, explizit hervorgehoben in Produktberichten zu MiMo‑V2‑Flash.12

Weitere Architekturaspekte

  • Optimierung auf Multi‑Token Prediction, was längere Sequenzen mit höherem Durchsatz ermöglicht.12
  • Design für effiziente Ausführung auf A100/H100‑ähnlicher Infrastruktur sowie perspektivisch auf Xiaomis eigenen KI‑Chips, die für 2026/2027 im HyperOS‑Ökosystem avisiert werden.56

MiMo‑V2 (klassische Varianten, Mobile‑orientiert)

Während MiMo‑V2‑Flash das großskalige MoE‑Flaggschiff darstellt, existieren kompaktere MiMo‑V2‑Varianten (z. B. im einstelligen bis niedrigen zweistelligen Milliarden‑Parameterbereich), die primär für On‑Device‑Einsatz in Smartphones, Wearables, Smart‑Home‑Geräten und EV‑In‑Car‑Systemen gedacht sind.45

Typische Eigenschaften dieser Varianten (basierend auf Analystenberichten und Xiaomi‑Kommunikation):

  • Dense‑Architektur ohne MoE, wodurch sie leichter auf Consumer‑Chips und NPUs deployt werden können.45
  • Optimierungen für int8–int4‑Quantisierung, schnelle Token‑Latenz und tiefe Integration in HyperOS‑Dienste (Assistent, Kamera‑Funktionen, Systemempfehlungen).46
  • Deutlich geringerer Speicher‑ und Energiebedarf als MiMo‑V2‑Flash, sodass Inferenzen vollständig lokal auf High‑End‑Smartphones und In‑Car‑SoCs laufen können.45

Konkrete Parametergrößen einzelner xiaomi mimo On‑Device‑Varianten sind bis Januar 2026 nur teilweise öffentlich, da Xiaomi primär das Cloud‑Flaggschiff MiMo‑V2‑Flash detailliert dokumentiert.25

Leistungsbenchmarks

Allgemeine Benchmarks

MiMo‑V2‑Flash positioniert sich im oberen Segment der Open‑Source‑Modelle und wird von Xiaomi bewusst mit DeepSeek‑V3.2, Kimi‑K2 und Closed‑Source‑Spitzenmodellen verglichen.12

Berichten zufolge erreicht MiMo‑V2‑Flash in Wissens‑ und Reasoning‑Tests Werte auf Augenhöhe mit vielen kommerziellen Premium‑Modellen, liegt aber unter einigen Allroundern wie Gemini 3.0 Pro bei kreativem Schreiben.1

Mathematisches Reasoning

  • Im AIME 2025‑Benchmark erreicht MiMo‑V2‑Flash laut einem ausführlichen Testbericht 94,1 Punkte und liegt damit nahezu gleichauf mit GPT‑5 High (94,6) und über DeepSeek‑V3.2 (93,1).1
  • Weitere Mathe‑Suites werden von Xiaomi als Stärke von MiMo‑V2‑Flash hervorgehoben und als zentraler Differenzierungsfaktor gegenüber anderen Open‑Source‑Modellen positioniert.12

Coding & SWE‑Bench

  • Auf SWE‑Bench Verified erzielt MiMo‑V2‑Flash einen Wert von 73,4 % gelöster Issues und liegt damit laut mehreren Berichten an der Spitze der offenen Modelle.12
  • Analysten sehen die Coding‑Leistung von MiMo‑V2‑Flash in vielen Szenarien in der Nähe von Claude Sonnet 4.5 und aktuellen GPT‑Generationen, auch wenn Claude bei komplexer Code‑Generierung insgesamt noch vorn liegt.12

Long‑Context‑Benchmarks

  • Durch das 256K‑Kontextfenster und die hybride Attention‑Architektur wird MiMo‑V2‑Flash in Artikeln als besonders stark bei langen Dokumenten, Agenten‑Workflows und Retrieval‑Lasten beschrieben.12
  • Xiaomi und externe Berichte betonen, dass MiMo‑V2‑Flash bei Long‑Context‑Aufgaben mit Kimi‑K2 Thinking und DeepSeek‑V3.2 Thinking mithalten oder diese teilweise übertreffen soll.12

Effizienzmetriken

  • Aktive Parameter: Die effektive aktive Parameterzahl pro Token liegt deutlich unter der Gesamtgröße von 309 B, was in Analysen als Schlüsselfaktor für die hohe Effizienz herausgestellt wird.123
  • Inference‑Durchsatz: Xiaomi kommuniziert bis zu 150 Tokens pro Sekunde, was in unabhängigen Artikeln wiedergegeben und als wesentliches Verkaufsargument für MiMo‑V2‑Flash genannt wird.12

Einordnung im Wettbewerb

Im Vergleich zu Modellen wie DeepSeek‑V3.2 oder Kimi‑K2:

  • Stärken:

    • Sehr hohe Effizienz durch MoE‑Sparsity und optimierte Attention, kombiniert mit starkem Reasoning‑ und Coding‑Profil.123
    • Offene Gewichte (MIT‑Lizenz) und damit einfache Integration in Tools wie Cursor und eigene Infrastrukturen.123
    • Strategische Verankerung im Xiaomi‑Ökosystem (Human × Car × Home, HyperOS, eigene Chips) mit Aussicht auf tiefe Edge‑Integration von xiaomi mimo‑Modellen.456

  • Schwächen / offene Punkte:

    • Kreatives Schreiben und generative Aufgaben liegen laut Testberichten teils hinter Spitzenmodellen wie Gemini 3.0 Pro.1
    • Instruction‑Following‑Qualität und Tool‑Ökosystem sind noch im Aufbau und teilweise weniger ausgereift als bei lang etablierten Llama‑ oder Qwen‑Familien.12

Datenschutz und Sicherheit

Offene Gewichte & On‑Device‑Optionen

  • Durch offene Gewichte kann MiMo‑V2‑Flash sowohl on‑premises als auch on‑device eingesetzt werden, ohne dass personenbezogene Daten zwingend an einen fremden Cloud‑Dienst gesendet werden müssen.123
  • Kleinere MiMo‑V2‑ und MiMo‑7B‑Abkömmlinge sind gezielt für lokale Ausführung auf Xiaomi‑Geräten (Smartphones, Tablets, EVs) optimiert, wodurch Nutzerdaten im Gerät verbleiben können.46

Modell- und Systemsicherheit

  • Xiaomi betont in Analysten‑ und Unternehmensberichten den Einsatz von Sicherheits‑ und Alignment‑Schichten, u. a. Content‑Moderation, Guardrails für riskante Anfragen und Richtlinien für Code‑Ausführung in Agentenszenarien.45
  • Unternehmen können zusätzlich eigene Policy‑Layer, Audit‑Logging und Security‑Gateways implementieren, da sie durch die offenen Gewichte volle Kontrolle über das Deployment von xiaomi mimo behalten.13

Risiken und Governance

  • Wie bei anderen leistungsstarken LLMs bestehen Risiken in den Bereichen Halluzination, Prompt‑Injection, Datenabfluss in Agenten‑Workflows und Bias.25
  • Für produktive Umgebungen empfehlen sich etablierte LLM‑Sicherheitskontrollen (Input/Output‑Filter, Tool‑Sandboxing, Überwachung kritischer Aktionen).

Kostenstruktur

Cloud- & API-Kosten

Laut mehreren Marktberichten zu MiMo‑V2‑Flash:

  • Inference‑Kosten (Referenzwerte):
    • ca. 0,10 USD / 1 M Input‑Tokens.12
    • ca. 0,30 USD / 1 M Output‑Tokens.12
  • Diese Preise liegen deutlich unter vielen westlichen Premium‑Modellen und werden explizit als Angriff auf DeepSeek und große US‑Anbieter beschrieben.12

Self‑Hosting / On‑Premises

  • MiMo‑V2‑Flash ist für den Einsatz auf Hochleistungs‑GPU‑Clustern optimiert und soll durch die aktive 15B‑Größe pro Token eine hohe Concurrency bei moderatem Hardwarebedarf erlauben.23
  • Durch Open‑Source‑Verfügbarkeit (inkl. GitHub‑Repository, Referenzimplementierungen und Beispiel‑Deployments) können Unternehmen MiMo‑V2‑Flash in eigenen Rechenzentren betreiben und so Kosten und Compliance selbst steuern.23

Edge- & On‑Device‑Szenarien

  • Für reine On‑Device‑Anwendungen auf Smartphones, Wearables und In‑Car‑Systemen setzt Xiaomi hauptsächlich auf kompaktere MiMo‑V2‑ und MiMo‑7B‑Varianten, die:
    • vollständig offline laufen,
    • keine laufenden Cloud‑Token‑Kosten verursachen,
    • Latenz und Datenschutz besser kontrollierbar machen.456

MiMo‑V2‑Flash eignet sich eher als Cloud‑Backend für komplexe Aufgaben, während kleinere MiMo‑Modelle On‑Device‑Pre‑/Post‑Processing und einfache Assistentenfunktionen übernehmen.45

Bewertung der mobilen Effizienz und offenen Verfügbarkeit

Aus heutiger Sicht (Januar 2026) lässt sich xiaomi mimo wie folgt einordnen:

  • Mobile Effizienz:

    • MiMo‑V2‑Flash kombiniert hohe Wissenskapazität (309 B) mit sparsamer Expertenaktivierung, Hybrid‑Attention und MTP, was speziell für Reasoning‑Lasten mit begrenzter Hardware attraktiv ist.123
    • Kleinere MiMo‑V2‑Ableger sind explizit für On‑Device‑Inferenzen auf Xiaomi‑Hardware und zukünftigen eigenen KI‑Chips ausgelegt.456

  • Offene Verfügbarkeit:

    • MiMo‑V2‑Flash ist als Open‑Source‑Modell mit MIT‑Lizenz und frei nutzbaren Gewichten verfügbar; Xiaomi stellt zusätzlich eine API sowie Integrationen in gängige Entwickler‑Tools bereit.123
    • Diese Offenheit erleichtert Audits, Fine‑Tuning, RAG‑Szenarien und die Integration in bestehende MLOps‑Stacks im Enterprise‑Umfeld.13

  • Performance:

    • In Benchmarks wie AIME 2025 und SWE‑Bench Verified liegt MiMo‑V2‑Flash im Spitzenfeld der Open‑Source‑Modelle und nähert sich in einzelnen Disziplinen Closed‑Source‑Spitzenmodellen an.12
    • Gleichzeitig besteht noch Optimierungspotenzial beim kreativen Schreiben und im Ökosystem‑Support, insbesondere im Vergleich zu lang etablierten Familien wie Llama oder Qwen.12

Call to Action

Entdecken Sie Xiaomi MiMo!

  • Für Unternehmen: Evaluieren Sie MiMo‑V2‑Flash als kosteneffizientes, starkes Open‑Weight‑Modell für Reasoning, Coding‑Assistenz, Agenten‑Orchestrierung und Long‑Context‑Anwendungen – in der Cloud oder on‑premises.12
  • Für Entwickler & Forscher: Nutzen Sie die offenen Gewichte und den technischen Bericht, um eigene Experimente mit MoE‑Architekturen, Hybrid‑Attention und Multi‑Token‑Prediction durchzuführen.23
  • Für Mobile‑ und Edge‑Use‑Cases: Kombinieren Sie leichtgewichtige MiMo‑V2‑Varianten on‑device mit MiMo‑V2‑Flash als Backend, um ein optimales Verhältnis aus Latenz, Datenschutz und Rechenkosten zu erreichen.456

Quellenverzeichnis

  1. China-Gadgets, “Xiaomi macht jetzt KI: MiMo-V2-Flash startet mit beeindruckenden Benchmarks”, abgerufen Januar 2026. ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  2. Kettner Edelmetalle, “Xiaomi greift die KI-Giganten an: Neues Open-Source-Modell soll DeepSeek und OpenAI Konkurrenz machen”, abgerufen Januar 2026. ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  3. Tech‑Now, “MiMo‑V2‑Flash: Xiaomis leistungsstarkes Open-Source-KI-Modell in 2025”, abgerufen Januar 2026. ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  4. Börse-Express, “Xiaomi-Aktie: Angriff! MiMo-V2-Flash versetzt die Branche in Aufruhr”, abgerufen Januar 2026. ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  5. Morgan Stanley (zitiert in it-times), “Prognose: Xiaomi erzielt durch Sprachmodell MiMo massive KI-Fortschritte in Cloud und Edge”, abgerufen Januar 2026. ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  6. Mi-Forum, “Xiaomi wird 2026 mit selbstentwickeltem Chip-, Betriebssystem- und KI-Modell eine ‘große Konvergenz’ erreichen”, abgerufen Januar 2026. ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎