Este modelo está obsoleto. Solo seguimos midiendo su rendimiento con la carga predeterminada de 10 mil tokens de entrada. Los resultados de otras cargas son históricos y ya no se actualizan.

Xiaomi

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Proprietary model

•

Released marzo de 2026

Análisis de inteligencia, rendimiento y precio de MiMo-V2-Omni-0327

Name: Inteligencia
Creator: Artificial Analysis
License: https://artificialanalysis.ai/docs/legal/Terms-of-Use.pdf

Probar Benchmarks de proveedores de API

Inteligencia

25*

Artificial Analysis Intelligence Index

* Estimado

Velocidad

N/D

Tokens de salida por segundo

Costo

Entrada -Salida -

N/D

Costo por tarea del Intelligence Index

Verbosidad

N/D

Tokens de salida del Intelligence Index

MiMo-V2-Omni-0327 está entre los modelos líderes en inteligencia en comparación con otros modelos. El modelo admite entrada de texto, imágenes, voz y video, genera texto y tiene una ventana de contexto de 256k tokens.

MiMo-V2-Omni-0327 obtiene 25 puntos en el Artificial Analysis Intelligence Index, lo que lo sitúa muy por encima del promedio entre modelos comparables (con una mediana de 12).

Razonamiento	Sí Esta página muestra la versión con razonamiento de este modelo. También puede existir una variante sin razonamiento.
Modalidad de entrada	Admite: texto, imágenes, voz y video
Modalidad de salida	Admite: texto
Ventana de contexto	256k ~384 páginas A4 con fuente Arial de 12 puntos

Las métricas se comparan con modelos de la misma clase:

Modelos sin razonamiento → se comparan solo con otros modelos sin razonamiento
Modelos de razonamiento → se comparan tanto con modelos de razonamiento como sin razonamiento
Modelos de pesos abiertos → se comparan solo con otros modelos de pesos abiertos de la misma categoría de tamaño:

Muy pequeño: ≤4B parámetros
Pequeño: 4B–40B parámetros
Mediano: 40B–150B parámetros
Grande: >150B parámetros

Modelos propietarios → se comparan con modelos propietarios y de pesos abiertos del mismo rango de precio mediante una proporción combinada de precios de entrada/salida de 3:1:

<$0.15 por 1 M de tokens
$0.15–$1 por 1 M de tokens
>$1 por 1 M de tokens

Inteligencia

Artificial Analysis Intelligence Index · Higher is better

Velocidad

Output tokens per second · Higher is better

Costo por tarea

Weighted average cost (USD) per Intelligence Index task · Lower is better

Inteligencia

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 incorporates 10 evaluations: AA-Briefcase v1.1, GDPval-AA v2.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, SciCode, Humanity's Last Exam, GDP.pdf, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR v1.1

No publicly available API

Estimate (independent evaluation forthcoming)

Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 includes: AA-Briefcase v1.1, GDPval-AA v2.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, SciCode, Humanity's Last Exam, GDP.pdf, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR v1.1. See Intelligence Index methodology for further details, including a breakdown of each evaluation and how we run them.

Artificial Analysis Intelligence Index: pesos abiertos vs. propietarios

No publicly available API

Estimate (independent evaluation forthcoming)

Indicates whether the model weights are available. Models are labelled as 'Commercial Use Restricted' if commercial use is limited by conditions, and as 'Non-commercial' if the license prohibits commercial use.

Intelligence Index vs. costo por tarea

Artificial Analysis Intelligence Index · Weighted average cost (USD) per Artificial Analysis Intelligence Index task

Most attractive quadrant

Pareto line

Weighted average cost per Intelligence Index task. Each evaluation’s cost is calculated from input, cache hit, cache write, reasoning, and answer token prices, divided by task count, and weighted by its Intelligence Index weight.

Benchmarks

Evaluations

Intelligence evaluations measured independently by Artificial Analysis · Higher is better

No publicly available API

AA-Briefcase v1.1Updated

Agentic knowledge work, (Elo-500)/2000

AA-Omniscience Accuracy

Knowledge

AA-Omniscience Non-Hallucination Rate

1 - hallucination rate

AutomationBench-AA

Agentic SaaS workflows

GDPval-AA v2.1Updated

Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000

Humanity's Last Exam

Reasoning & knowledge

GDP.pdf

Professional document reasoning, All-pass

Terminal-Bench 4.0

Agentic coding & terminal use

AA-LCR v1.1

Long context reasoning

SciCodeUnder review

Coding

CritPtUnder review

Physics reasoning

Terminal-Bench-Science 0.1New

Agentic scientific research workflows in a terminal

FrontierCode 1.1New

Agentic software engineering in open-source repositories

AA-AnalystAgent

Quantitative analysis on spreadsheets & documents

Harvey LAB-AA v1.1Updated

Legal agentic work, Hallucination-Gated All-Pass Rate

EnterpriseOps-Gym-AA

Agentic business operations

ITBench-AA

Kubernetes incident root-cause analysis

MLCR-AA

Medical long context reasoning

MMMU-Pro

Visual reasoning

While model intelligence generally translates across use cases, specific evaluations may be more relevant for certain use cases.

AA-Omniscience

AA-Omniscience Index

AA-Omniscience Index (higher is better) measures knowledge reliability and hallucination. It rewards correct answers, penalizes hallucinations, and has no penalty for refusing to answer. Scores range from -100 to 100, where 0 means as many correct as incorrect answers, and negative scores mean more incorrect than correct.

No publicly available API

Comparaciones del Intelligence Index

Intelligence Index vs. costo por tarea

Artificial Analysis Intelligence Index · Weighted average cost (USD) per Artificial Analysis Intelligence Index task

Most attractive quadrant

Pareto line

Costo

Costo por tarea del Intelligence Index

Weighted average cost (USD) per Intelligence Index task · Segmented by token type · Lower is better

Costo de ejecutar el Artificial Analysis Intelligence Index

Cost (USD) to run all evaluations in the Artificial Analysis Intelligence Index

The cost to run the evaluations in the Artificial Analysis Intelligence Index, calculated using the model's input, cache hit, cache write, reasoning, and answer token prices and the number of tokens used across evaluations (excluding repeats).

Precios: aciertos de caché, entrada y salida

Price (USD per M Tokens)

Price per token for cached prompts (previously processed), typically offering a significant discount compared to regular input price, represented as USD per million tokens. The values shown here are the cache hit price; cache write and cache storage are billed separately and vary by provider — see "Cache pricing by provider" for detail.

Ventana de contexto

Context window: tokens limit · Higher is better

No publicly available API

Larger context windows are relevant to RAG (Retrieval Augmented Generation) LLM workflows which typically involve reasoning and information retrieval of large amounts of data.

Maximum number of combined input & output tokens. Output tokens commonly have a significantly lower limit (varied by model).

Preguntas frecuentes

Preguntas comunes sobre MiMo-V2-Omni-0327

MiMo-V2-Omni-0327 se lanzó el 27 de marzo de 2026.

MiMo-V2-Omni-0327 fue creado por Xiaomi.

MiMo-V2-Omni-0327 obtiene 25 puntos (estimados) en el Artificial Analysis Intelligence Index, lo que lo sitúa muy por encima del promedio entre otros modelos (mediana: 12).

Sí, MiMo-V2-Omni-0327 es un modelo de razonamiento. Usa pensamiento extendido o razonamiento en cadena para resolver problemas complejos antes de dar una respuesta.

MiMo-V2-Omni-0327 admite entrada de texto, imágenes, voz y video.

MiMo-V2-Omni-0327 admite salida de texto.

Sí, MiMo-V2-Omni-0327 admite imágenes como entrada y puede analizarlas, describirlas y responder preguntas sobre ellas.

Sí, MiMo-V2-Omni-0327 es multimodal. Puede procesar entradas de texto, imágenes, voz y video y generar salidas de texto.

MiMo-V2-Omni-0327 tiene una ventana de contexto de 260k tokens. Esto determina cuánto texto e historial de conversación puede procesar el modelo en una sola solicitud.

No, MiMo-V2-Omni-0327 es propietario. Los pesos del modelo no están disponibles públicamente.

MiMo-V2-Omni-0327 es un modelo propietario y Xiaomi no ha revelado su tamaño ni su cantidad de parámetros.

MiMo-V2-Omni-0327 obtiene 25 puntos en el Artificial Analysis Intelligence Index. Este benchmark compuesto evalúa los modelos en razonamiento, conocimiento, matemáticas y programación.

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Visita la página de proveedores para consultar su disponibilidad. Comparar proveedores

Análisis de inteligencia, rendimiento y precio de MiMo-V2-Omni-0327

Resumen del modelo

Inteligencia

Velocidad

Costo

Verbosidad

Resumen comparativo

Especificaciones técnicas

704 modelos en esta clase

Inteligencia

Velocidad

Costo por tarea

Inteligencia

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index: pesos abiertos vs. propietarios

Artificial Analysis Intelligence Index

Open Weights

Intelligence Index vs. costo por tarea

Cost per Intelligence Index Task

Artificial Analysis Intelligence Index

Benchmarks

Evaluations

Intelligence Evaluation Relevance

Artificial Analysis Intelligence Index

AA-Omniscience

AA-Omniscience Index

AA-Omniscience Index

Comparaciones del Intelligence Index

Intelligence Index vs. costo por tarea

Cost per Intelligence Index Task

Artificial Analysis Intelligence Index

Costo

Costo por tarea del Intelligence Index

Cost per Intelligence Index Task

Costo de ejecutar el Artificial Analysis Intelligence Index

Cost to Run Artificial Analysis Intelligence Index

Precios: aciertos de caché, entrada y salida

Cache Hit

Ventana de contexto

Ventana de contexto

Context Window for RAG

Context Window

Preguntas frecuentes

¿Cuándo se lanzó MiMo-V2-Omni-0327?

¿Quién creó MiMo-V2-Omni-0327?

¿Qué tan inteligente es MiMo-V2-Omni-0327?

¿MiMo-V2-Omni-0327 es un modelo de razonamiento?

¿Qué modalidades de entrada admite MiMo-V2-Omni-0327?

¿Qué modalidades de salida admite MiMo-V2-Omni-0327?

¿MiMo-V2-Omni-0327 puede procesar imágenes?

¿MiMo-V2-Omni-0327 es multimodal?

¿Cuál es la ventana de contexto de MiMo-V2-Omni-0327?

¿MiMo-V2-Omni-0327 es de código abierto?

¿Cuántos parámetros tiene MiMo-V2-Omni-0327?

¿Cómo rinde MiMo-V2-Omni-0327 en los benchmarks?

¿MiMo-V2-Omni-0327 está disponible mediante API?

¿Dónde puedo usar MiMo-V2-Omni-0327?