AI BENCHY
Advertise here
#67

MiMo-V2-Flash

Xiaomi Rilis: 2025-12-16 Diuji pada: 2026-05-22 00:20 xiaomi/mimo-v2-flash::medium
309B total (15B aktif)MoESumber terbuka
(medium) (none)

Ringkasan

MiMo-V2-Flash mendapat skor 7.1 di AI BENCHY dan berada di peringkat #67. Model ini memiliki reliabilitas 10.0, tingkat keberhasilan 63.3%, total biaya $0.038, dan waktu respons rata-rata 20.26s.

Yang membuat MiMo-V2-Flash unik: Model ini paling menonjol di Spesifik domain, dengan peringkat #1, sementara Pemrograman adalah area terlemahnya di #18. Total biaya benchmark-nya sangat rendah untuk kisaran skornya.

Model diarsipkan: model ini tidak lagi diperbarui atau diuji pada pengujian baru.

Fakta model

Ditelaah pada 2026-08-12

Dilaporkan
Parameter
309B total (15B aktif)
Arsitektur
MoE
Ketersediaan
Sumber terbuka
Lisensi
MIT

Skor

7.1

Konsistensi

8.7

Keandalan

10.0

Total token output

127,609

Total token input

0

Harga input

$0.100 / 1M

Harga output

$0.300 / 1M

Tes benar

Tes Salah: 9

Tingkat lulus per percobaan: 63.3%

Tes tidak stabil

3

Tes tidak stabil memiliki hasil campuran antar run (setidaknya satu lulus dan satu gagal).

Waktu respons (rata-rata)

20.26s

Waktu respons (maks): 96.01s

Waktu respons (total): 283.68s

Hamster playing table tennis

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

#67 MiMo-V2-Flash

medium
SVG tidak valid
Biaya
$0.020
Waktu
284.1s
Token
65,689 tok

Riwayat run

Diuji pada Skor Keandalan Tes benar Total Biaya Bandingkan
2026-06-04 13:48 Tes baru ditambahkan 6.3 10.0 $0.043 Bandingkan
2026-05-22 00:20 Suite berubah 7.1 10.0 $0.038 Run saat ini
2026-04-11 01:44 Run pertama yang tercatat 7.5 T/A $0.038 Bandingkan

Run ini menggunakan suite benchmark yang berbeda. Perhatikan perubahan suite saat membaca pergerakan historis.

Grafik

Pilih model pertama, lalu klik model kedua untuk membuka halaman berdampingan.

Total token output

Skor vs Total token output

Rincian Kategori

Kategori Skor Konsistensi Tes benar
Trik anti-AI 8.1 7.9
Pemrograman 4.1 5.8
Gabungan 9.8 10.0
Parsing dan ekstraksi data 6.5 10.0
Spesifik domain 5.9 7.2
Kecerdasan umum 4.0 10.0
Kepatuhan instruksi 10.0 10.0
Pemecahan teka-teki 7.7 10.0
Pemanggilan alat 10.0 10.0
Pengetahuan umum 3.0 10.0

Model yang Dibandingkan