AI BENCHY
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#26

Mimo V2 PRO

Xiaomi रिलीज़: 2026-03-18 परीक्षण किया गया: 2026-04-11 01:44 xiaomi/mimo-v2-pro::medium
(medium) (none)

सारांश

Mimo V2 PRO AI BENCHY पर 8.1 स्कोर करता है और #26 पर है। इसकी reliability लागू नहीं, pass rate 77.8%, कुल लागत $0.159, और औसत response time 12.27s है।

Mimo V2 PRO को अलग क्या बनाता है: इस score range के लिए इसकी कुल benchmark लागत असामान्य रूप से कम है।

संग्रहीत मॉडल: इस मॉडल को अब अपडेट नहीं किया जाएगा और नए परीक्षणों में टेस्ट नहीं किया जाएगा।

पहचान नोट

Hunter Alpha, Mimo V2 PRO का स्टेल्थ संस्करण था।

संगति

8.6

विश्वसनीयता

लागू नहीं

कुल आउटपुट टोकन

40,680

कुल इनपुट टोकन

0

इनपुट कीमत

$1.000 / 1M

आउटपुट कीमत

$3.000 / 1M

सही परीक्षण

गलत टेस्ट: 6

प्रति प्रयास पास दर: 77.8%

अस्थिर टेस्ट

3

अस्थिर टेस्ट में रनों के बीच मिले-जुले परिणाम रहे (कम से कम एक पास और एक फेल)।

प्रतिक्रिया समय (औसत)

12.27s

प्रतिक्रिया समय (अधिकतम): 64.71s

प्रतिक्रिया समय (कुल): 208.56s

Hamster playing table tennis

Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.

#26 MiMo-V2-Pro

medium
This model has been deprecated. It is recommended to migrate to xiaomi/mimo-v2.5-pro
लागत
$0.000
समय
0.1s
टोकन
0 tok

रन इतिहास

परीक्षण किया गया स्कोर विश्वसनीयता सही परीक्षण कुल लागत तुलना करें
2026-06-04 13:47 नया टेस्ट जोड़ा गया 6.3 9.6 $0.333 तुलना करें
2026-05-22 00:25 सूट बदला गया 7.6 9.5 $0.295 तुलना करें
2026-05-08 15:32 सूट बदला गया 7.7 9.4 $0.212 तुलना करें
2026-04-11 01:44 पहला दर्ज रन 8.1 लागू नहीं $0.159 वर्तमान रन

रन तुलना

रनबेंचमार्क कवरेजस्कोरसंगतिविश्वसनीयतासही परीक्षणअस्थिर टेस्टकुल आउटपुट टोकनकुल इनपुट टोकनकुल लागतप्रतिक्रिया समय (औसत)
2026-04-11 01:44 · पहला दर्ज रन18/18 टेस्ट · 48/54 प्रयास8.18.6लागू नहीं12/18340,6800$0.15912.27s
2026-05-22 00:25 · सूट बदला गया20/20 टेस्ट · 60/60 प्रयास7.67.99.512/20584,4350$0.29522.19s
अंतर+0.5+0.70-2-437550-$0.136-9920ms

बेंचमार्क कवरेज अलग है: 18/18 टेस्ट · 48/54 प्रयास (लक्ष्य: प्रति टेस्ट 3 दोहराव) बनाम 20/20 टेस्ट · 60/60 प्रयास (लक्ष्य: प्रति टेस्ट 3 दोहराव)। कुल और दोहराव-संवेदनशील मेट्रिक सीधे तुलना योग्य नहीं हैं।

इन दो रन में अलग-अलग बेंचमार्क सूट इस्तेमाल हुए थे, इसलिए अंतर मॉडल बदलाव और सूट बदलाव दोनों को दर्शाते हैं।

चार्ट

पहले मॉडल चुनें, फिर दूसरा मॉडल क्लिक करके साइड-बाय-साइड पेज खोलें।

कुल आउटपुट टोकन

स्कोर vs कुल आउटपुट टोकन

श्रेणी विवरण

श्रेणी स्कोर संगति सही परीक्षण
एंटी-एआई ट्रिक्स 10.0 10.0
कोडिंग 10.0 10.0
संयुक्त 4.7 1.6
डेटा पार्सिंग और निष्कर्षण 7.3 5.8
डोमेन-विशिष्ट 5.3 10.0
Samanya Buddhimatta 10.0 10.0
निर्देश पालन 9.9 10.0
पहेली समाधान 7.0 7.2
टूल कॉलिंग 10.0 10.0

तुलना किए गए मॉडल