Xiaomi выпустила терминального ИИ-агента MiMo Code с окном контекста на миллион токенов

Компания Xiaomi выпустила MiMo Code — ИИ-агента для программирования, работающего непосредственно в интерфейсе командной строки. Инструмент анализирует локальные файлы, пишет код, выполняет shell-команды и управляет системами контроля версий вроде Git. Базовой технологией выступает модель MiMo-V2.5 с контекстным окном на 1 миллион токенов, что позволяет загрузить в память репозиторий среднего размера. Проект построен на базе архитектуры OpenCode, в результате чего агент сохраняет контекст проекта между сессиями и не теряет данные при выполнении длительных задач.
Согласно внутренним замерам, инструмент набирает 62% в тесте SWE-Bench Pro и 73% на Terminal Bench 2. Инфраструктура агента распространяется под открытой лицензией MIT, что делает возможным аудит кодовой базы и развертывание собственных форков. При этом текущая версия 0.1.0 имеет статус исследовательской, что означает вероятность нестабильного поведения инструмента в нетипичных сценариях.
Установка утилиты на Linux и macOS выполняется командой curl -fsSL https://mimo.xiaomi.com/install | bash, а для Windows требуется среда Node.js и пакет @mimo-ai/cli. На данный момент Xiaomi предоставляет доступ к вычислительным мощностям бесплатно в рамках промо-акции, сроки окончания которой не раскрываются. Выход корпоративного продукта с открытым исходным кодом без привязки к платным подпискам усиливает конкуренцию на рынке ИИ-инструментов, детали чего описаны в профильных изданиях и проанализированы в тематических сообществах.
Поделиться:
Ещё из архива
Все публикации
Интервью с Владимиром Аюевым: графический язык бигтеха, студия SASHA и дизайн-образование
1 месяц назад
Jockey от TwelveLabs: ИИ-агент для семантического поиска по видеоархивам и извлечения метаданных
1 месяц назад
Архитектура винной этикетки: баланс наборного шрифта и каллиграфии в кейсе Winecraft
1 месяц назад
Оптимизация контекста в Claude Code: как работает кэширование промптов и за что мы платим
1 месяц назад
Архитектура памяти для LLM-агентов: от базового SQLite до Graph RAG
1 месяц назад