Xiaomi MiMo Code: новий еталон у сфері кодування зі штучним інтелектом

Команда MiMo AI від Xiaomi відкрила код MiMo Code V0.1.0 — AI-асистента для кодування, що працює в терміналі. Китайський техногігант стверджує, що він перевершує Claude Code від Anthropic за ключовими показниками ефективності в задачах штучного інтелекту, особливо у довгострокових, багатоетапних завданнях (понад 200 кроків). Ці дані базуються на внутрішньому бета-тестуванні та опитуванні 576 розробників.

Крім того, компанія пропонує безкоштовний доступ до MiMo-V2.5, свого флагманського мультимодального інструменту з контекстним вікном на мільйон токенів, що не вимагає реєстрації.

Про випуск було оголошено 10 червня 2026 року в пості в соціальній мережі X з офіційного акаунту @XiaomiMiMo. У ньому інструмент описано як “більше, ніж AI-асистент для кодування у вашому терміналі — це найрозумніший партнер з кодування, з яким ви коли-небудь працювали”.

MiMo Code доступний на GitHub під ліцензією MIT. Встановлення здійснюється однією командою в терміналі (curl -fsSL https://mimo.xiaomi.com/install | bash) для macOS та Linux, або через npm (npm install -g @mimo-ai/cli) для Windows.

Проєкт є форком відкритого агента OpenCode, який Xiaomi розширила власною архітектурою пам’яті, режимами робочих процесів та системою керування моделями.

Кінець “амнезії” AI-кодерів?

Як підтвердить будь-який досвідчений розробник, AI-агенти для кодування втрачають ефективність під час тривалих робочих сесій. Коли контекстне вікно заповнюється, попередні рішення, угоди та стан задачі втрачаються або стискаються, змушуючи розробників повторно пояснювати свої проєкти.

Xiaomi стверджує, що такий підхід приречений на масштабі. “Нам потрібен не кращий метод стиснення, а явний механізм зберігання та вилучення, який вирішує, яка інформація має бути записана в постійні структури, і коли її слід відкликати”, — зазначила команда MiMo у своєму блозі.

MiMo Code вирішує цю проблему за допомогою системи пам’яті, що охоплює кілька сесій, яка працює на базі повнотекстового пошуку SQLite FTS5. Вона складається з чотирьох рівнів: пам’ять проєкту (постійний файл MEMORY.md), контрольні точки сесії, тимчасові нотатки та журнали прогресу для кожної задачі.

Запис нотаток є ключовим. Замість того, щоб змушувати основний AI-агент призупиняти роботу для запису нотаток, система розгортає незалежний під-агент “записувач контрольних точок”.

Уявіть основного AI-агента як будівельного підрядника, який будує величезний маєток, а поруч з ним — спеціалізований архітектор, під-агент записувач контрольних точок. Поки основний агент займається фізичною побудовою, під-агент у реальному часі оновлює креслення, фіксуючи рішення, проблеми та фактичний стан справ під час будівельного проєкту.

Коли контекстне вікно наближається до свого ліміту — підрядник губиться у недобудованому маєтку — він може звернутися до під-агента і знову знайти своє місце. У випадку MiMo Code система просто відбудовує середовище з структурованих контрольних точок з релевантним контекстом, забезпечуючи відсутність втрати операційної динаміки.

Два механізми самовдосконалення доповнюють систему: команда /dream, яка періодично (приблизно раз на сім днів) переглядає історичні сесії, усуває дублікати та стискає їх для довгострокової пам’яті, та функція “distill”, яка аналізує минулі сесії на наявність повторюваних робочих процесів, які можна автоматизувати, використовуючи підхід, подібний до того, що нещодавно застосували OpenAI та Anthropic у своїх моделях.

Вражаюча продуктивність на бенчмарках програмної інженерії (SWE)

Згідно з даними бенчмарків, опублікованими у технічному пості Xiaomi, MiMo Code у парі з MiMo-V2.5-Pro перевершив Claude Code у парі з Claude Sonnet 4.6 за всіма трьома протестованими показниками:

• SWE-bench Verified: 82% проти 79%

• SWE-bench Pro: 62% проти 55%

• Terminal Bench 2: 73% проти 69%

Сама система керування агентом (harness) забезпечує вимірну частку приросту. Використовуючи ту саму модель MiMo-V2.5-Pro в обох системах, MiMo Code показав 62% на SWE-bench Pro порівняно з 57% у Claude Code, і 73% на Terminal Bench 2 порівняно з 68% — приблизно п’ять пунктів кожен, що можна віднести виключно до системи агента, а не до моделі.

Xiaomi не публікувала порівнянь з OpenAI Codex або Gemini CLI від Google. Claude Code є єдиним згаданим конкурентом у всіх матеріалах компанії, що свідчить про вибір цільового бенчмарку.

Незалежні референсні точки пояснюють чому. Згідно з офіційним рейтингом Terminal-Bench 2.0, що підтримується на tbench.ai, OpenAI Codex CLI з GPT-5.5 показує 82.2% — приблизно на дев’ять пунктів вище, ніж заявлені Xiaomi 73% — а в анонсі OpenAI GPT-5.5 вказує 82.7% за тим самим бенчмарком.

Однак, на SWE-Bench Pro ситуація змінюється: OpenAI повідомляє про 58.6% для GPT-5.5, що нижче заявлених Xiaomi 62% для MiMo Code + MiMo-V2.5-Pro. (MiMo Code ще не з’явився в жодному з офіційних рейтингів, а порівняння власних показників з даними з лідербордів несе звичайні застереження щодо конфігурації.)

Можливо, цікавіше за офлайн-бенчмарки: Xiaomi стверджує, що під час внутрішнього бета-тестування вони провели подвійне сліпе A/B-оцінювання за участю 576 розробників, які працювали в 474 приватних репозиторіях. Було отримано 1213 парних порівнянь з Claude Code, використовуючи ту саму цільову модель.

При виконанні до 200 кроків обидві системи показали приблизно 50/50, але **після 200 кроків показник перемог MiMo Code зріс понад 65%**, підтверджуючи припущення компанії, що її архітектура керування пам’яттю та станом особливо ефективна для довгострокових завдань.

Xiaomi визнає, що стандартні бенчмарки “все ще вимірюють здатність вирішувати одноразові проблеми” і не відображають багатосесійні цілі дизайну інструменту.

Як завжди, це власні дані постачальника, які не були незалежно перевірені, а порівняння систем залежать від конфігурації. Проте, заяви узгоджуються з ширшим промисловим трендом: інженерія каркасів (scaffolding) та систем керування (harness) стає такою ж важливою, як і базова потужність моделі в продуктивності AI-кодингу.

Легка інтеграція з існуючими розробницькими системами та голосовим керуванням

З точки зору користувацького досвіду, MiMo Code розроблений так, щоб працювати там, де розробники вже перебувають. Він функціонує безпосередньо в терміналі, читаючи та записуючи файли, виконуючи команди та керуючи Git.

З коробки інструмент не вимагає конфігурації, автоматично підключаючись до “MiMo Auto” — безкоштовного протягом обмеженого часу каналу, що працює на мультимодальній моделі Xiaomi MiMo V2.5. Ця модель має величезне контекстне вікно на мільйон токенів. Для розробників, які мігрують з існуючих середовищ, перехід безперешкодний: MiMo Code автоматично імпортує сервери MCP, власні навички та конфігурації API з Claude Code.

Інші помітні функції включають:

• Режим композиції (Compose mode): Натискання клавіші Tab переводить агента в режим робочого процесу, керованого специфікаціями, де розробник описує мету високого рівня, а система самостійно виконує повний цикл розробки — дизайн, планування, кодування, тестування та перевірку, дотримуючись стратегії, яку Xiaomi описує як “важке попереднє планування, стабільна перевірка пізніше”.

• Голосове керування: Базуючись на системі розпізнавання мови Xiaomi MiMo-ASR з виявленням активності голосу TenVAD, розробники можуть диктувати та змінювати інструкції вербально, а також вимовляти команди, як-от “відправити” та “виконати”, для повністю без рук операцій (доступно для зареєстрованих користувачів).

За словами Xiaomi, приріст продуктивності від самої системи керування агентом є вимірним. Використовуючи ту саму базову модель MiMo в обох системах, компанія стверджує, що MiMo Code показав 62% на SWE-Bench Pro порівняно з 57% у Claude Code, і 73% на Terminal Bench 2 порівняно з 68% у Claude Code — приблизно на п’ять відсоткових пунктів краще в кожному випадку, що можна віднести виключно до системи агента, а не до моделі.

Як завжди, це власні дані постачальника, які не були незалежно перевірені, а порівняння систем залежать від конфігурації. Проте, заява узгоджується з ширшим промисловим трендом: інженерія каркасів (scaffolding) та систем керування (harness) стає такою ж важливою, як і базова потужність моделі в продуктивності AI-кодингу.

Агресивно доступна ціна

Більш привабливим для багатьох розробників може бути те, що постачається в комплекті.

MiMo Code постачається з “MiMo Auto” — каналом без конфігурації, що пропонує безкоштовний, обмежений за часом доступ до MiMo-V2.5. Це нативно мультимодальна модель, випущена Xiaomi наприкінці квітня 2026 року. Вона має розріджену архітектуру mixture-of-experts з 310 мільярдами загальних параметрів (лише 15 мільярдів активних під час виводу) та контекстне вікно на 1 мільйон токенів. Компанія позиціонує її як еквівалент Anthropic Claude Sonnet 4.6 у мультимодальній роботі агентів.

Як повідомляв VentureBeat під час запуску сімейства моделей MiMo-V2.5 у квітні, ці моделі мають ліцензію MIT і є одними з найефективніших та найдоступніших для завдань агентів.

Більша модель MiMo-V2.5-Pro — модель mixture-of-experts з 1.02 трильйона параметрів, 42 мільярдами активних параметрів та гібридною архітектурою уваги — очолила відкритий ринок за бенчмарком агентів ClawEval від Xiaomi з 63.8% успіху, споживаючи лише близько 70 000 токенів на траєкторію, що приблизно на 40–60% менше, ніж потрібно Anthropic Claude Opus 4.6, Google Gemini 3.1 Pro або OpenAI GPT-5.4 для досягнення порівнянних результатів.

Примітно, що постобробка V2.5-Pro була спеціально розроблена для впровадження “усвідомлення системи керування” (harness awareness) — тренування моделі для самостійного керування пам’яттю та контекстом у каркасах агентів, таких як Claude Code або OpenCode. Тому розроблена Xiaomi система, оптимізована під цю можливість, є логічним наступним кроком.

Ціноутворення також агресивне: MiMo-V2.5 коштує від $0.40 за мільйон вхідних токенів та $2.00 за мільйон вихідних токенів, тоді як V2.5-Pro коштує $1.00/$3.00 за мільйон (вхідні/вихідні) до 256K контексту, подвоюючись вище цього рівня. Кешовані запити знижують вартість вхідних токенів до $0.20–$0.40 за мільйон, що робить його однією з найдешевших передових моделей, доступних у світі.

Знімок цін API передових моделей AI від VentureBeat

Для розробників, які не бажають використовувати моделі Xiaomi, MiMo Code також підтримує сторонні бекенди — включаючи тарифні плани токенів від DeepSeek, Moonshot Kimi та Zhipu GLM — а також будь-який API, сумісний з OpenAI, що відображає гнучкість свого прабатька OpenCode щодо принесення власних моделей.

Глобальна війна AI-кодерів у терміналі

MiMo Code виходить на вже переповнений ринок агентів для кодування, що працюють у терміналі: Claude Code від Anthropic, Codex CLI від OpenAI, Gemini CLI від Google, а також відкриті проєкти, такі як OpenCode та Aider.

Новим учасником є Xiaomi — третій за величиною виробник смартфонів у світі, який швидко розвиває бізнес електромобілів. Компанія методично будує свій підрозділ MiMo AI з моменту випуску моделі міркувань MiMo-7B у квітні 2025 року, за яким послідували серії MiMo-VL (зір-мова), MiMo-V2-Flash, 1-трильйонна модель MiMo-V2-Pro у березні 2026 року та флагманське сімейство V2.5 у квітні.

Проєкт очолює Фулі Луо, ветеран революційного проєкту R1 від DeepSeek. Він характеризує зусилля Xiaomi як “тихий напад” і підкріпив їх грантом у 100 трильйонів безкоштовних токенів для розробників, оголошеним разом із запуском V2.5.

Стратегія знайома з часів DeepSeek, Alibaba Qwen, MiniMax та серії Moonshot AI Kimi: випуск справді потужних моделей та інструментів під дозвільними ліцензіями за частку ціни американських лабораторій, і перетворення отриманої уваги розробників на стійку екосистему.

Поєднуючи відкриту систему керування агентом з безкоштовною передовою моделлю, Xiaomi фактично усуває як ліцензійні, так і операційні витрати на початок роботи — принаймні, наразі.

Що це означає для підприємств та технічних керівників

Для інженерних керівників MiMo Code є кандидатом для оцінки з низьким ризиком та потенційно високою цінністю: ліцензія типу MIT дозволяє модифікацію та комерційну інтеграцію, походження від OpenCode означає, що архітектура може бути перевірена, а підтримка принесення власних моделей означає, що її можна спрямувати на затверджений компанією кінцевий пункт, а не на хмару Xiaomi.

Система постійної пам’яті вирішує реальну та широко відчутну проблему в робочих процесах розробки агентів — проблему, яку конкуренти також активно намагаються вирішити.

Контраргументи: безкоштовний доступ до моделей “обмежений у часі” за визначенням є тимчасовим і маршрутизує контекст коду через сервери Xiaomi, що стане неприйнятним для організацій зі строгими політиками щодо даних або інтелектуальної власності; перевага на бенчмарках над Claude Code є власною звітністю; а номер версії V0.1.0 вказує на її поточний рівень зрілості.

Команди, які підпадають під обмеження уряду США щодо закупівель у китайських технологічних постачальників, також повинні врахувати цей контекст перед впровадженням.

Як захиститися (Порада CryptoDom):
1. **Ретельно перевіряйте джерела програмного забезпечення.** Перш ніж встановлювати будь-який інструмент, особливо той, що має доступ до вашого коду та системи, переконайтеся, що ви завантажуєте його з офіційних та надійних джерел (наприклад, офіційний репозиторій GitHub). Перевіряйте хеші файлів, якщо це можливо.
2. **Обмежте доступ AI-інструментів до ваших даних.** Розгляньте можливість використання окремих, ізольованих середовищ для роботи з AI-асистентами, якщо це можливо, або надавайте їм мінімально необхідні дозволи. Уважно читайте політику конфіденційності та умови використання.

Дізнатися більше на: venturebeat.com