Alle Modelle › xiaomi
MiMo-V2.5
xiaomi · MIT-Lizenz · in der Arena seit 28. Apr. 2026
Wo du es kostenlos nutzen kannst
- Lade es herunter und führe es zu Hause aus: offizielle Gewichte · GGUF-Dateien für Ollama und LM Studio
Arena-Wertungen
| Arena | Wertung | Rang | Stimmen |
|---|---|---|---|
| Chat | 1428 | Platz 100 von 416 | 47K |
| Coding | 1438 | Platz 80 von 148 | 15K |
| Vision | 1247 | Platz 66 von 167 | 29K |
Rang unter allen Modellen, auch den kostenpflichtigen. Quelle: Arena-Leaderboard-Datensatz.
Geschwindigkeit auf gängiger Hardware
| Hardware | GPU-Speicher | Passt es? | Geschwindigkeit |
|---|---|---|---|
| RTX 3060 12 GB | 12 GB | Passt nicht | — |
| RTX 4060 Ti 16 GB | 16 GB | Passt nicht | — |
| RTX 3090 | 24 GB | Passt nicht | — |
| RTX 4090 | 24 GB | Passt nicht | — |
| RTX 5090 | 32 GB | Passt nicht | — |
| RX 7900 XTX | 24 GB | Passt nicht | — |
| 2 × RTX 3090 | 48 GB | Passt nicht | — |
| 4 × RTX 3090 | 96 GB | Passt nicht | — |
| Mac M4 Max 128 GB | 96 GB | Passt nicht | — |
| Ryzen AI Max+ 395 128 GB | 96 GB | Passt nicht | — |
| 8 × H100 SXM | 640 GB | Passt in die GPU | 115 tok/s |
Schätzung bei 4-Bit mit 32K Kontext, 64 GB DDR5 zum Auslagern. Geschwindigkeit ≈ Speicherbandbreite × 78 % ÷ pro Token gelesene Daten, plus feste Kosten pro Token, kalibriert an 44 echten llama.cpp-Tests; typische Abweichung etwa ±10 %. Alle Grafikkarten vergleichen.
Benötigter GPU-Speicher
| Stufe | 8K Kontext | 32K Kontext | 128K Kontext | Qualität im Vergleich zum Original |
|---|---|---|---|---|
| Q3_K_M | 156 GB | 157 GB | 160 GB | +4.7 % spürbarer Verlust |
| Q4_K_M | 189 GB | 190 GB | 193 GB | +1.2 % sehr kleiner Verlust |
| Q5_K_M | 222 GB | 223 GB | 225 GB | +0.4 % nahezu verlustfrei |
| Q6_K | 256 GB | 256 GB | 259 GB | +0.2 % nahezu verlustfrei |
| Q8_0 | 331 GB | 332 GB | 334 GB | ≈ 0 % wie das Original |
| F16 | 622 GB | 623 GB | 626 GB | ≈ 0 % wie das Original |
Gewichte + Kontext-Cache (aus der Architektur des Modells) + Laufzeit. Qualität: Anstieg von perplexity gegenüber dem vollen Modell, aus llama.cpp-Tests, skaliert nach Modellgröße. Simuliere dein eigenes Setup.
Chat-Wertung im Zeitverlauf
Arena-Wertung vom 17. Apr. 2026 bis 15. Okt. 2026.
Coding-Wertung im Zeitverlauf
Arena-Wertung vom 20. Apr. 2026 bis 19. Okt. 2026.
Ähnliche kostenlose Modelle im Chat
- Mistral Large 3 1428
- deepseek-r1-0528 1428 · 684.5 B
- glm-4.5 1430 · 358.3 B
- deepseek-v3.2-exp-thinking 1425 · 685.4 B
- DeepSeek-V4-Flash (High) 1432 · 290.9 B
- DeepSeek-V3.2 (Thinking) 1424 · 685.4 B
Diese Seite teilen:XLinkedInRedditWhatsApp
Falsche Zahl oder kaputten Link entdeckt? Fehler melden