MiMo-V2-Pro — lokalny model AI od Xiaomi
Autor: Jakub Rusinowski · Ostatnia aktualizacja:
Model MoE Xiaomi o ponad bilionie parametrów, pierwotnie wypuszczony anonimowo jako „Hunter Alpha” w marcu 2026, zanim ujawniono go jako MiMo-V2-Pro. Pracami kierowała Luo Fuli, była inżynierka DeepSeek. W momencie premiery był największym modelem na OpenRouter. Mocne wyniki w agentowych benchmarkach PinchBench i ClawEval przy ~42B aktywnych parametrach na token. Dostępny przez API Xiaomi oraz OpenRouter.
Warianty
Najmniejszy wariant MiMo-V2-Pro potrzebuje około 605 GB VRAM przy Q4_K_M — skwantyzowane wagi plus narzut frameworka, bez pamięci podręcznej KV.
| Model | VRAM przy Q4 | VRAM | Kontekst | Uruchom |
|---|---|---|---|---|
| MiMo-V2-Pro 1T+ → 1T+ | ~604.6 GB | 1,000,000 | ollama run mimo-v2-pro |
Pamięć to skwantyzowane wagi plus narzut przy Q4_K_M, liczone tym samym silnikiem co sprawdzarka GPU i VRAM.
Jak uruchomić MiMo-V2-Pro lokalnie
Zainstaluj Ollama, a potem pobierz tag.
ollama run mimo-v2-proWybierz rozmiar powyżej, aby zobaczyć jego VRAM, szacowaną szybkość i polecenie instalacji.
Licencja
Weights are downloadable and commercial use is permitted, subject to the licence’s acceptable-use terms.
Dotyczy: MiMo-V2-Pro 1T+Czy uruchomię MiMo-V2-Pro na moim GPU?
MiMo-V2-Pro — najczęściej zadawane pytania
How much VRAM does MiMo-V2-Pro need?
MiMo-V2-Pro needs about 605 GB VRAM at Q4_K_M quantization for its smallest variant. Variants: MiMo-V2-Pro 1T+ (605 GB, Q4_K_M). On Apple Silicon, unified memory counts toward this requirement.
Can I run MiMo-V2-Pro on an RTX 4090 (24 GB)?
MiMo-V2-Pro's smallest variant needs about 605 GB, which exceeds a single RTX 4090 (24 GB). Use multiple GPUs, a higher-VRAM card, or Apple Silicon with large unified memory.
What quantization should I use for MiMo-V2-Pro?
Q4_K_M is the best balance of quality and VRAM for MiMo-V2-Pro in most cases. Choose Q8_0 for near-lossless quality if you have spare VRAM, or smaller quants (Q3/Q2) only when memory is tight.
How do I run MiMo-V2-Pro with Ollama?
MiMo-V2-Pro has no local Ollama tag — the published tag is cloud-hosted, so running it sends your prompts to a hosted GPU rather than your own machine.