MiMo-V2.5-Pro calculadora TPS
Cada tarjeta a continuación se evalúa en función de este modelo en la longitud de contexto y calidad mínima que elijas. La velocidad es una estimación para una sola solicitud, calculada a partir del ancho de banda de memoria de la tarjeta y el tamaño del modelo una vez comprimido..
Calculado para este modelo
818 tarjetas que tenemos especificaciones para
¿Qué GPU pueden ejecutar? MiMo-V2.5-Pro?
Establecer las entradas, leer la respuesta
Una conversación más larga necesita más VRAM, lo que puede expulsar este modelo de tarjetas más pequeñas..
Oculta tarjetas que solo se ajustarían al modelo comprimiéndolo por debajo de este punto..
0 las tarjetas coinciden
Calculando| Necesita | Cuantización | Ajustar | |||||
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Ninguna tarjeta en nuestro catálogo puede ejecutar este modelo con estas configuraciones.. |
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Las velocidades son estimaciones para una sola solicitud — una conversación a la vez — calculadas a partir del ancho de banda de memoria, el tamaño del modelo y la cuantificación. El rendimiento real varía con el tiempo de inferencia y su versión. Las cifras publicadas por los proveedores de hardware miden muchas solicitudes simultáneas y son mucho más altas..
En registro
especificación completa
Todo en archivo para este modelo. La mayor parte describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se invirtió en él y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente..
Origen
Quién construyó este modelo, dónde, y cuándo fue publicado.
- Organización
- Xiaomi Corp
- Tipo de Organización
- Industry
- País
- China
- Publicado
- 23 April 2026
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Language
- Tarea
- Language modeling/generation, Question answering
- Formato numérico
- FP8
Tamaño
Qué tan grande es el modelo y cuántos datos se usaron para su entrenamiento. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.
- parámetros
- 1T
- Datos de entrenamiento
- 27,000,000,000,000 tokens
"MiMo-V2.5-Pro is a 1.02T-parameter Mixture-of-Experts model with 42B active parameters, "
Cómputo de entrenamiento
La aritmética realizada para entrenar el modelo, medida en operaciones de punto flotante. Es una medida de lo que costó la ejecución del entrenamiento, no de qué tan rápido te responde el modelo terminado.
- Cómputo de entrenamiento
- 6.8 × 10²⁴ FLOP
6 FLOPS/token/active parameter * 27e12 tokens * 42e9 active parameters = 6.804E24 FLOP
Disponibilidad
Si puedes obtener el modelo y ejecutarlo en tu propio hardware, lo que decide si alguna de las cifras de la GPU en esta página se aplica.
- Pesos
- Open — downloadable
- Acceso al modelo
- Open weights (unrestricted)
Cómo está clasificado
Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.
- Por qué se rastrea
- Discretionary
- Confianza de registro
- Likely
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- Xiaomi MiMo-V2.5-Pro
- Última actualización
- 19 June 2026
Qué significan los números
Lo que necesitas para ejecutar esto
MiMo-V2.5-Pro llega a un recuento de parámetros de 1T. Eso está más allá de lo que cualquier tarjeta gráfica única puede soportar. Ejecutarlo significa dividirlo entre varias tarjetas o alquilar hardware construido para el trabajo, y cada tarjeta capaz de soportarlo sola es una parte de datacenter. El número que puede: 0.
Fondo
MiMo-V2.5-Pro fue publicado por Xiaomi Corp, en el país registrado como China, durante April 2026. La categoría en la que se encuentra el editor es industry.
Funciona en el dominio de Language, y se registra como realizando la tarea de language modeling/generation, Question answering.
El hecho de que los pesos sean abiertos es lo que coloca esta página en la calculadora en lugar de solo en el catálogo: es un modelo que puedes sostener.
Cómo fue entrenado
Entrenarlo tomó un presupuesto de computación de aproximadamente 6.8 × 10²⁴ FLOP. Esa cifra mide lo que costó producir el modelo, y no tiene relación con qué tan rápido responde.
El conjunto de entrenamiento se ejecutó a aproximadamente 27,000,000,000,000 tokens de texto
Se rastrea en el conjunto de datos subyacente por una razón en particular: discretionary.
Paso a paso
Cómo elegir una GPU para MiMo-V2.5-Pro
La tabla de arriba ya ha evaluado cada tarjeta para la que tenemos especificaciones en contra de este modelo. Llegar a tu respuesta toma seis pasos..
-
01
Lee la cifra de MEMORIA primero
Cada tarjeta aquí ha sido verificada contra MiMo-V2.5-Pro. La capacidad es la puerta: una tarjeta o la sostiene o no la sostiene.
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02
Ajusta el contexto a tu uso actual
Establece el contexto a lo que realmente usarás. La caché crece con la conversación, y es la razón habitual por la que una card que parecía bien deja de fit. MiMo-V2.5-Pro.
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03
Decide cuánto compresión aceptarás
La columna de cuantización varía por tarjeta, porque una tarjeta más grande sostiene una copia más precisa.. Establecer una calidad mínima elimina las tarjetas que solo la manejan apretando más de lo que desearías, y mantiene la comparación en un nivel.
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04
Clasifica por rendimiento en lugar de la hoja de especificaciones.
Ordenar por velocidad para ver cómo se clasifican las tarjetas por MiMo-V2.5-Pro. No se ajustará a un pedido de gaming, porque la generación está limitada por el ancho de banda de memoria.
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05
Lee la columna de ajuste al final
Tight significa que se carga y funciona sin espacio para aumentar el contexto más tarde, en el caso de MiMo-V2.5-Pro. Cómodo significa que puedes aumentar el contexto más adelante. Esa diferencia importa más que unos pocos tokens por segundo, así que compra por cómodo si esperas hacerlo.
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06
Abre la tarjeta que has elegido.
Seguir un GPU a su propia página muestra cada otro modelo que puede contener, que es la pregunta que sigue una vez que te has decidido por. MiMo-V2.5-Pro.
Respuestas
MiMo-V2.5-Pro — preguntas comunes
MiMo-V2.5-Pro— ¿Puedo ejecutarlo si no cabe en mi GPU?
Se puede dividir entre la tarjeta y la memoria del sistema, pero se genera muy lentamente de esa manera. El fallo más cercano que calculamos se queda corto por 287.1 GB Cada cifra aquí asume que todo el modelo está residente en la tarjeta.
MiMo-V2.5-Pro— ¿Correrían dos GPUS más rápido?
Una segunda tarjeta duplica aproximadamente la memoria disponible, pero no la tasa de generación. El número ya capaz de ejecutarlo solo: 0. Así que una segunda tarjeta rara vez es la respuesta aquí.
MiMo-V2.5-Pro— ¿Por qué difiere la cuantificación entre tarjetas?
Cada tarjeta se muestra ejecutando la copia menos comprimida que puede contener. El número de niveles de compresión distintos entre las tarjetas que lo soportan: 1. Las tarjetas más grandes obtienen la versión más precisa, y el nivel de calidad por encima establece la comparación a un nivel.
MiMo-V2.5-Pro— ¿Qué tan precisas son estas estimaciones de velocidad?
Se calculan a partir de especificaciones en lugar de ser medidas, y cada una tiene un rango. Un ejemplo: el rango debajo de cada cifra. El mismo modelo y tarjeta varían entre el treinta y el cincuenta por ciento dependiendo del software de inferencia y su versión.
MiMo-V2.5-Pro— ¿Es de código abierto?
Sus pesos están publicados, por lo que se pueden descargar y ejecutar en su propio hardware. Tenga en cuenta que OPEN WEIGHTS no es lo mismo que OPEN SOURCE en el sentido completo: no dice nada sobre los datos de entrenamiento, el código de entrenamiento o los términos comerciales adjuntos.
MiMo-V2.5-Pro— ¿cuántos parámetros tiene?
Tiene un recuento de parámetros de 1T. "MiMo-V2.5-Pro is a 1.02T-parameter Mixture-of-Experts model with 42B active parameters, ". Esa cifra es el total, y es lo que decide cuánta MEMORIA necesita el modelo — aproximadamente medio gigabyte por mil millones en la compresión que la mayoría de las personas usa.
MiMo-V2.5-Pro— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por Xiaomi Corp, basado en China, una organización categorizada como industry.
MiMo-V2.5-Pro— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en April 2026.
MiMo-V2.5-Pro— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Language, y se registra como manejando la tarea de language modeling/generation, Question answering. Los Modelos suelen llevar más de uno de cada uno, y las etiquetas describen el propósito en lugar de los límites de capacidad.
MiMo-V2.5-Pro— ¿Dónde puedo descargarlo?
Los pesos están publicados, aunque no tenemos un enlace de repositorio para ello. Este sitio calcula los requisitos de hardware en lugar de alojar archivos de modelo.
MiMo-V2.5-Pro— cuánto compute se utilizó para entrenarlo?
El entrenamiento consumió alrededor 6.8 × 10²⁴ FLOP. Eso mide cuánto costó producir el modelo y no dice nada sobre cuán rápido responde una vez entrenado — la velocidad de inferencia proviene del ancho de banda de memoria, no del presupuesto de entrenamiento.
La otra dirección
¿Mirándolo desde el otro lado?
Esta página comienza desde el modelo. Si ya posees una tarjeta y quieres saber todo lo que podrá ejecutar., Comience desde el hardware en su lugar.