Xiaomi ได้ประกาศการเปิดตัวและเปิดซอร์ส MiMo-V2.5 และ MiMo-V2.5-Pro ภายใต้ MIT License ซึ่งจะช่วยให้นักพัฒนามีตัวเลือกใหม่ที่มีต้นทุนต่ำสำหรับการสร้าง AI เอเจนต์ที่สามารถทำงานที่ต้องใช้เวลาเช่น การเขียนโค้ดและการทำงานอัตโนมัติ โดยทั้งสองโมเดลรองรับบริบทที่มีความยาว 1 ล้านโทเคน
MiMo-V2.5-Pro ถูกออกแบบมาเพื่อทำงานที่ซับซ้อนในด้านการพัฒนาแอปพลิเคชันและการเขียนโค้ด ขณะที่ MiMo-V2.5 เป็นโมเดลที่รองรับการใช้งานในหลากหลายสื่อ ซึ่งรวมถึงข้อความ รูปภาพ วิดีโอ และเสียง การเปิดตัวครั้งนี้มาตรงเวลาเมื่อธุรกิจต่างๆ ต้องเผชิญกับงบประมาณ AI ที่ถูกกดดันจากการทำงานของ AI ที่มีรูปแบบ agentic
Xiaomi ชี้ให้เห็นว่าโมเดลเหล่านี้สามารถบริหารการใช้โทเคนได้อย่างมีประสิทธิภาพในระหว่างที่วางแผน ทำงาน เรียกใช้เครื่องมือ และแก้ไขข้อผิดพลาด ทั้งนี้ ด้วยการใช้ MIT License ทำให้การนำไปใช้งานเชิงพาณิชย์ การฝึกสอนต่อยอด และการปรับแต่งทำได้โดยไม่ต้องขออนุญาตเพิ่มเติม ทำให้ MiMo-V2.5 น่าสนใจสำหรับองค์กรต่างๆ
ตามข้อมูลจากบริษัท MiMo-V2.5-Pro มีคะแนน 64% ใน ClawEval โดยใช้เพียงประมาณ 70,000 โทเคน ซึ่งน้อยกว่าประมาณ 40-60% เมื่อเปรียบเทียบกับรุ่นอื่นๆ เช่น Claude Opus 4.6, Gemini 3.1 Pro, และ GPT-5.4 โดยที่มีระดับประสิทธิภาพที่ใกล้เคียงกัน
การออกแบบแบบ sparse mixture-of-experts (MoE) สำหรับโมเดลนี้ ยังช่วยในการควบคุมค่าใช้จ่ายในการประมวลผลได้อย่างมีประสิทธิภาพ โมเดล MiMo-V2.5 มีพารามิเตอร์ทั้งหมด 310 พันล้าน แต่สามารถเปิดใช้งานได้เพียง 15 พันล้านพารามิเตอร์ต่อคำขอ ซึ่งในขณะที่ MiMo-V2.5-Pro ที่มีพารามิเตอร์ 1.02 ล้านล้านจะเปิดใช้งานเพียง 42 พันล้าน
Xiaomi ยังกล่าวถึงผลการทดสอบหลายตัวอย่าง เช่น การคอมไพล์ SysY ใน Rust ซึ่ง MiMo-V2.5-Pro ใช้เวลาเพียง 4.3 ชั่วโมง ด้วยการเรียกใช้เครื่องมือ 672 ครั้งและสามารถผ่านการทดสอบที่ซ่อนอยู่ได้ทั้งหมด นอกจากนี้ โมเดลนี้ยังสามารถสร้างโปรแกรมตัดต่อวิดีโอ Desktop ขนาด 8,192 บรรทัดได้ตลอดเวลา 11.5 ชั่วโมง
ว่ากันว่าการนำ MiMo-V2.5 เข้ามาใช้ในแวดวงการพัฒนาจะขึ้นอยู่กับปัจจัยหลายประการ รวมถึงการประเมินประสิทธิภาพ สงวนงบประมาณ และความเสี่ยง โดยเฉพาะเมื่อเปรียบเทียบกับโมเดลที่ปิดกั้นในการพัฒนา
ตามความคิดเห็นของ Lian Jye Su นักวิเคราะห์ชั้นนำจาก Omdia กล่าวว่า ควรพิจารณา MiMo-V2.5 ในมิติของค่าใช้จ่ายทั้งหมด ผู้ใช้ควรพิจารณาถึงความคุ้มค่าในการใช้โทเคน ค่าความสำเร็จของงานที่ได้ และความไม่มีค่าใช้จ่ายในการอนุญาตที่พ่วงมาจากโมเดลที่เป็นกรรมสิทธิ์
ขณะที่ผู้ใช้ยังคงเลือกใช้ APIs ที่เป็นกรรมสิทธิ์สำหรับความถูกต้องของข้อมูลในงานทั่วไป แต่ MiMo-V2.5 สามารถนำมาใช้เป็นโมเดลที่มีราคาประหยัดสำหรับงานที่ต้องใช้โทเคนสูงได้ตามที่ Pareekh Jain ซีอีโอของ Pareekh Consulting กล่าวไว้ การประเมินไม่เพียงแต่จะดูคะแนนความแม่นยำ แต่จะต้องคำนึงถึงจำนวนโทเคนต่อการทำงานที่สำเร็จ
Ashish Banerjee จาก Gartner กล่าวเสริมว่าวิธีการทำงานของ MiMo สามารถเปลี่ยนแปลงเศรษฐศาสตร์ AI ของธุรกิจได้อย่างมีนัยสำคัญ โดยเฉพาะเมื่อเผชิญกับงานที่ใช้โทเคนจำนวนมาก
อย่างไรก็ตาม อุตสาหกรรมอาจเผชิญความท้าทายจากโมเดลที่มีต้นกำเนิดจากจีน เนื่องจากอาจสร้างความกังวลในบางองค์กรที่มีข้อจำกัดการใช้งานในด้านนี้
ในที่สุด เราจะต้องติดตามว่าการนำ MiMo-V2.5 และ MiMo-V2.5-Pro จะมีผลต่อผู้พัฒนาธุรกิจในอนาคตอย่างไร โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อเราเข้าสู่ยุคใหม่ของ AI ที่มีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วและมีการแข่งขันที่เข้มข้นขึ้น ในขณะที่การเปิดตัวในครั้งนี้ของ Xiaomi นับเป็นก้าวสำคัญในเส้นทางการพัฒนา AI ที่เข้าถึงได้ง่ายและมีประสิทธิภาพ
