Команда разработчиков Xiaomi MiMo AI открыла исходный код MiMo Code V0.1.0 — встроенного в терминал помощника по программированию на основе ИИ, который, по словам китайского электронного гиганта, превосходит Claude Code от Anthropic по ключевым показателям производительности в программировании, особенно в задачах с длительным горизонтом выполнения и множеством шагов (более 200 шагов) — по крайней мере, согласно данным внутренней бета-версии и опросу 576 разработчиков.
Также компания предлагает ограниченный по времени бесплатный доступ к MiMo-V2.5, своей флагманской многомодальной модели с контекстным окном на миллион токенов, для начала работы с которой не требуется регистрация.
Выпуск был анонсирован 10 июня 2026 года в сообщении в социальной сети X от официального аккаунта @XiaomiMiMo, где инструмент описывается как «больше, чем просто помощник по программированию на основе ИИ в вашем терминале — это самый умный партнер по программированию, с которым вы когда-либо будете работать».
MiMo Code теперь доступен на GitHub под лицензией MIT и устанавливается одной командой в терминале (curl -fsSL https://mimo.xiaomi.com/install | bash) на macOS и Linux или через npm (npm install -g @mimo-ai/cli) на Windows.
Проект является форком открытого агента OpenCode, который Xiaomi расширила собственной архитектурой памяти, режимами рабочего процесса и инструментом для моделирования.
Конец амнезии агентов ИИ в программировании
Как наверняка подтвердит любой увлеченный программист, ИИ-агенты в программировании деградируют в течение длительных рабочих сессий: по мере заполнения контекстного окна предыдущие решения, соглашения и состояние задачи сжимаются или теряются полностью, вынуждая разработчиков заново объяснять свои проекты.
Xiaomi утверждает, что такой подход обречен на провал в больших масштабах. «Нам нужна не более эффективная компрессия, а четкий механизм хранения и извлечения информации, который определяет, какие данные должны быть записаны в постоянные структуры и когда их следует извлекать», — отметила команда MiMo в своем блоге, посвященном запуску проекта.
MiMo Code решает эту проблему с помощью системы межсессионной памяти, работающей на основе полнотекстового поиска SQLite FTS5 и охватывающей четыре уровня: память проекта (постоянный файл MEMORY.md), контрольные точки сессии, черновые заметки и журналы прогресса для каждой задачи.
Ключевым моментом здесь является ведение заметок: вместо того, чтобы заставлять основного агента приостанавливать свою работу для записи заметок, система развертывает независимого субагента, «записывающего контрольные точки».
Представьте себе основного агента как подрядчика, строящего огромный особняк вместе с архитектором, субагентом, записывающим контрольные точки. В то время как основной агент сосредоточен на возведении физической структуры, вспомогательный агент обновляет чертежи в режиме реального времени, отмечая принятые решения, проблемы и фактическую местность по мере продвижения строительного проекта.
Когда контекстное окно приближается к своим пределам, он может обратиться к вспомогательному агенту и снова найти свое место. В случае MiMo Code система просто перестраивает окружение из структурированных контрольных точек с соответствующим контекстом, обеспечивая отсутствие потери оперативного импульса.
Систему дополняют два механизма самосовершенствования: команда /dream, которая периодически (примерно каждые семь дней) просматривает исторические сессии, удаляет их дубликаты и сжимает в долговременную память, и функция «дистилляции», которая извлекает из прошлых сессий повторяющиеся рабочие процессы, которые можно автоматизировать, следуя аналогичному подходу, недавно примененному OpenAI и Anthropic со своими различными моделями.
Впечатляющие результаты в тестах
Согласно результатам тестов, опубликованным в техническом блоге Xiaomi, MiMo Code в паре с MiMo-V2.5-Pro превзошёл Claude Code в паре с Claude Sonnet 4.6 по всем трём протестированным показателям:
При использовании одной и той же модели MiMo-V2.5-Pro в обеих средах тестирования, MiMo Code показал 62% в SWE-bench Pro против 57% у Claude Code, и 73% в Terminal Bench 2 против 68% — примерно по пять баллов в каждом случае, что объясняется исключительно системой агентов, а не моделью.
Примечательно, что Xiaomi не опубликовала сравнения с OpenAI Codex или Google Gemini CLI — Claude Code является единственным упомянутым конкурентом во всех материалах, что является показательным выбором целевого бенчмарка.
Независимые источники указывают на причину. В официальной таблице лидеров Terminal-Bench 2.0, поддерживаемой на tbench.ai, OpenAI Codex CLI с GPT-5.5 набирает 82,2% — примерно на девять баллов выше заявленных MiMo Code 73% — а в анонсе GPT-5.5 от OpenAI утверждается 82,7% в том же бенчмарке.
Однако в SWE-Bench Pro ситуация меняется: OpenAI сообщает о результатах GPT-5.5 в 58,6%, что ниже заявленных 62% у MiMo Code + MiMo-V2.5-Pro. (MiMo Code пока не фигурирует ни в одном из официальных рейтингов, и сравнение результатов собственных тестов с результатами, представленными в рейтинге, сопряжено с обычными ограничениями по настройке.)
Возможно, более интересным, чем результаты офлайн-тестов, является следующее: Xiaomi заявляет, что в ходе внутреннего бета-тестирования провела двойное слепое A/B-тестирование с участием 576 разработчиков, работающих в 474 реальных частных репозиториях. Было получено 1213 пар результатов, сравниваемых с Claude Code с использованием одной и той же целевой модели.
При выполнении менее 200 шагов результаты примерно поровну разделились — но после 200 шагов процент побед MiMo Code превысил 65%, что подтверждает тезис компании о том, что её архитектура управления памятью и состоянием особенно эффективна при работе с долгосрочными задачами.
Сама Xiaomi признает, что стандартные бенчмарки «по-прежнему измеряют способность к решению задач за один раз» и не отражают многосессионные цели проектирования инструмента.
Как всегда, это данные, предоставленные самими разработчиками, которые не были независимо проверены, а сравнительные тесты чувствительны к конфигурации. Однако эти утверждения соответствуют более широкой отраслевой тенденции: разработка каркаса и вспомогательного оборудования становится столь же важной, как и возможности самой модели, для повышения эффективности кодирования агентов.
Простая интеграция с существующими системами
С точки зрения пользовательского опыта, MiMo Code разработан для работы там, где уже работают разработчики. Он работает непосредственно в терминале, читая и записывая файлы, выполняя команды и управляя Git.
Инструмент не требует никакой настройки сразу после установки, автоматически подключаясь к «MiMo Auto» — бесплатному в течение ограниченного времени каналу, работающему на основе многомодальной модели MiMo V2.5 от Xiaomi, которая может похвастаться огромным контекстным окном в миллион токенов. Для разработчиков, переходящих из существующих сред, переход происходит без проблем: MiMo Code автоматически импортирует серверы MCP, пользовательские навыки и конфигурации API из Claude Code.
Другие примечательные особенности включают:
- Режим Compose: Нажатие клавиши Tab переключает агента в рабочий процесс, основанный на спецификации, в котором разработчик описывает высокоуровневую цель, а система автономно выполняет полный цикл разработки — проектирование, планирование, кодирование, тестирование и проверку — следуя стратегии, которую Xiaomi описывает как «тщательное планирование на начальном этапе, стабильная проверка позже».
- Голосовое управление: Благодаря системе распознавания речи Xiaomi MiMo-ASR с функцией обнаружения голосовой активности TenVAD, разработчики могут диктовать и изменять инструкции устно, а также произносить команды, такие как «отправить» и «выполнить», для полностью автономной работы (доступно для авторизованных пользователей).
Агрессивно доступная цена
Для многих разработчиков более привлекательным может оказаться то, что входит в комплект.
MiMo Code поставляется с «MiMo Auto», каналом без необходимости настройки, предлагающим бесплатный, ограниченный по времени доступ к MiMo-V2.5 — изначально многомодальной модели, выпущенной Xiaomi в конце апреля 2026 года, — разреженной конструкции, сочетающей экспертов, с 310 миллиардами параметров (всего 15 миллиардов активных на один вывод) и контекстным окном в 1 миллион токенов, которую компания позиционирует как аналогичную Anthropic’s Claude Sonnet 4.6 в многомодальной агентной работе.
Более крупная модель MiMo-V2.5-Pro — модель, объединяющая 1,02 триллиона параметров, 42 миллиарда активных параметров и использующая гибридную архитектуру внимания — возглавила рейтинг среди программ с открытым исходным кодом в бенчмарке ClawEval от Xiaomi, показав 63,8% успеха при потреблении всего около 70 000 токенов на траекторию, что примерно на 40–60% меньше, чем требовалось для достижения сопоставимых результатов Anthropic Claude Opus 4.6, Google Gemini 3.1 Pro или OpenAI GPT-5.4.
Примечательно, что постобучение V2.5-Pro было специально разработано для привития «осведомленности о структуре системы» — обучения модели управлению собственной памятью и контекстом в рамках таких структур агентов, как Claude Code или OpenCode, — что делает создание разработанной Xiaomi системы, оптимизированной для этой возможности, логичным следующим шагом.
Ценообразование также отличается агрессивной ценовой политикой: MiMo-V2.5 начинается с 0,40 доллара за миллион входных токенов и 2,00 доллара за миллион выходных токенов, в то время как V2.5-Pro стоит 1,00/3,00 доллара за миллион (вход/выход) до 256 тыс. контекстов, а затем удваивается, при этом попадания в кэш снижают стоимость ввода до 0,20–0,40 доллара за миллион, что делает его одним из самых дешевых моделей, доступных в мире.