MiMo V2.5 与 Pro 功能对比 | AI生成和翻译
问题： 小米MiMo-V2.5 Pro是否具备多模态能力？它是否支持图像理解、OCR以及从截图中提取文本/代码？
回答：
以下是详细说明——V2.5系列中的两个模型在能力上其实存在显著差异：
MiMo-V2.5与MiMo-V2.5-Pro：多模态能力分化
| 特性 | MiMo-V2.5 | MiMo-V2.5-Pro |
|---|---|---|
| 多模态（图像/视频/音频） | ✅ 是 | ❌ 否——仅支持文本/代码 |
| 参数规模 | 310B总参/15B激活 | 1.02T总参/42B激活 |
| 侧重方向 | 全模态感知 + 智能体 | 高级编码 + 长周期智能体 |
| OCR / 截图解析 | ✅（通过ViT编码器） | ❌ |
关键区别：V2-Pro仅支持文本和代码。多模态能力原本存在于另一个独立模型（MiMo-V2-Omni）中。MiMo-V2.5将所有能力整合为一个模型，原生内置图像、视频和音频理解功能。但V2.5-Pro仍然仅支持文本，专注于提升编码和智能体性能。
MiMo-V2.5多模态架构
MiMo-V2.5配备了一个729M参数的视觉Transformer（ViT），采用混合窗口注意力机制，并拥有专用音频编码器。该ViT使用滑动窗口注意力实现高效视觉编码。
语言骨干网络继承了MiMo-V2-Flash的混合滑动窗口注意力，并通过轻量级投影仪连接专用视觉和音频编码器（均为内部预训练）。训练分为五个阶段：文本预训练 → 投影仪预热 → 多模态预训练 → SFT + 智能体后训练 → RL + MOPD。
因此，对于基础版V2.5模型，OCR和截图转文本/代码提取完全在其能力范围内。ViT编码器负责图像令牌化，而MoE LLM骨干网络负责推理/提取。
OCR / 截图使用场景
在图像和视频理解基准测试中，MiMo-V2.5与前沿闭源模型水平相当——在视频任务上与Gemini 3 Pro持平，在多模态智能体工作上与Claude Sonnet 4.6匹敌，在图像和文档理解方面保持竞争力。
“文档理解”是涵盖OCR、表格提取以及从截图中提取代码/文本的基准类别。因此，针对您的使用场景（截图 → 代码或文本），您应该选择MiMo-V2.5（而非Pro）。
快速实用总结
- 需要OCR / 图像 → 截图中文本/代码？ → 使用 MiMo-V2.5（较小的全模态版本）
- 需要最佳编码智能体，不涉及图像？ → 使用 MiMo-V2.5-Pro
- 两者均采用MIT许可证，可在HuggingFace上获取开放权重
- 两者均支持 100万令牌的上下文窗口，基于稀疏MoE架构并采用混合注意力机制
若要在本地RTX 4070（12GB）上运行V2.5进行OCR，需要使用量化版本——15B激活参数在4-bit下约需8GB，可行。V2.5-Pro的42B激活参数对于4070来说过大；需使用AMD MI300X。
参考资料：