MiMo-V2.5 et V2.5-Pro de Xiaomi parmi les modèles open source les plus efficaces et abordables pour les tâches 'claw' à base d'agents

Xiaomi lance MiMo-V2.5-Pro et MiMo-V2.5 : des performances comparables aux grands modèles pour un coût en tokens bien inférieur

L'équipe MiMo de Xiaomi vient de publier deux nouveaux modèles d'intelligence artificielle, MiMo-V2.5-Pro et MiMo-V2.5, disponibles immédiatement via API à des tarifs compétitifs. Le modèle phare, MiMo-V2.5-Pro, affiche des scores de référence qui le placent aux côtés des meilleurs systèmes propriétaires actuels : 57,2 sur SWE-bench Pro, 63,8 sur Claw-Eval et 72,9 sur τ3-Bench, des résultats comparables à ceux de Claude Opus 4.6 et GPT-5.4. Pour illustrer ses capacités en conditions réelles, Xiaomi a publié trois démonstrations exigeantes : la génération d'un compilateur complet en Rust depuis zéro, inspiré d'un projet du cours de compilation de l'Université de Pékin, réalisée en 4,3 heures et 672 appels d'outils avec un score parfait de 233 sur 233 sur la suite de tests officielle ; la création d'un éditeur vidéo de bureau fonctionnel comptant 8 192 lignes de code, produit en 11,5 heures et 1 868 appels d'outils ; et une tâche de conception de circuit analogique de niveau master en EDA portant sur un régulateur LDO à suiveur de tension inversé. Ce qui distingue MiMo-V2.5-Pro des modèles classiques, c'est sa capacité à opérer de manière autonome sur des tâches longues et complexes impliquant plus d'un millier d'appels d'outils successifs. Là où la plupart des grands modèles de langage répondent à des questions isolées, les modèles dits agentiques doivent maintenir un objectif sur de nombreuses étapes, utiliser des outils comme la recherche web, l'exécution de code ou les appels d'API, et corriger leurs propres erreurs en chemin. La démonstration du compilateur Rust est particulièrement frappante : plutôt que de procéder par tâtonnements, le modèle a construit le compilateur couche par couche, atteignant dès la première compilation 137 tests réussis sur 233, soit 59% du score final avant même d'avoir lancé un seul test unitaire ciblé. Lorsque des régressions sont apparues à la suite d'un refactoring, le modèle les a diagnostiquées et corrigées de manière autonome. Xiaomi nomme cette propriété la "harness awareness" : le modèle ne suit pas les instructions mécaniquement, il optimise activement son propre environnement de travail pour rester sur la trajectoire correcte sur de très longues séquences. Ces performances s'inscrivent dans une course serrée entre modèles ouverts et systèmes propriétaires, une dynamique qui s'accélère depuis 2025. Pendant des années, les capacités agentiques les plus avancées restaient l'apanage exclusif des grands laboratoires fermés comme OpenAI, Anthropic ou Google DeepMind. L'irruption de modèles ouverts ou semi-ouverts aux performances comparables, portée par des acteurs comme Xiaomi, Meta ou DeepSeek, redistribue les cartes du secteur. Pour les développeurs et les entreprises, l'accès à des capacités de niveau frontier via des API compétitives change le calcul économique : des tâches qui nécessitaient jusqu'ici des appels coûteux à des systèmes propriétaires deviennent accessibles à moindre coût. Si MiMo-V2.5-Pro tient ses promesses en production, il pourrait accélérer significativement l'adoption de l'IA agentique dans l'ingénierie logicielle, l'automatisation industrielle et la recherche scientifique.

GPT-5.5 : le modèle à base d'agents le plus puissant d'OpenAI, à deux fois le prix de l'API

OpenAI a lancé GPT-5.5 le 23 avril 2026, présenté comme son modèle d'intelligence artificielle agentique le plus capable à ce jour. Conçu dès la base pour planifier, utiliser des outils, vérifier ses propres résultats et exécuter des tâches de façon autonome, il s'agit du premier modèle de base ré-entraîné depuis GPT-4.5, développé en coopération avec les systèmes rack NVIDIA GB200 et GB300 NVL72. Le déploiement a commencé pour les abonnés Plus, Pro, Business et Enterprise dans ChatGPT et Codex, avec un accès API ouvert dès le 24 avril. Sur Terminal-Bench 2.0, un benchmark mesurant les workflows en ligne de commande, GPT-5.5 atteint 82,7 % contre 75,1 % pour GPT-5.4 et 69,4 % pour Claude Opus 4.7. Sur SWE-Bench Pro, qui évalue la résolution de tickets GitHub, il plafonne à 58,6 %, et sur MRCR v2 à un million de tokens, il grimpe à 74,0 % contre seulement 36,6 % pour son prédécesseur. L'API est facturée 5 dollars par million de tokens en entrée et 30 dollars en sortie, soit exactement le double de GPT-5.4. La version Pro, réservée aux abonnements payants, monte à 30 dollars en entrée et 180 dollars en sortie. Ce doublement tarifaire est le principal point de friction, mais OpenAI avance un argument concret : GPT-5.5 accomplit les mêmes tâches Codex avec moins de tokens que son prédécesseur, ce qui ramène le surcoût réel à environ 20 % selon le laboratoire indépendant Artificial Analysis. Pour les entreprises qui déploient des agents automatisés traitant des volumes importants, la différence n'est donc pas nécessairement linéaire avec le prix affiché. En interne, OpenAI affirme que plus de 85 % de ses employés utilisent Codex chaque semaine, y compris les équipes marketing, qui ont notamment utilisé GPT-5.5 pour analyser six mois de demandes de prises de parole et construire un cadre de scoring automatisant les approbations à faible risque. GPT-5.5 s'inscrit dans une course à l'agentique qui structure désormais toute la compétition entre les grands labos d'IA. Le co-fondateur Greg Brockman y voit "un vrai pas vers le type de calcul qu'on attend pour le futur", tandis que le chief scientist Jakub Pachocki concède que les deux dernières années de progrès avaient semblé "étonnamment lentes". Un point reste ouvert : sur MCP Atlas, le benchmark de Scale AI mesurant l'utilisation d'outils via le Model Context Protocol, Claude Opus 4.7 d'Anthropic mène avec 79,1 % et GPT-5.5 n'affiche aucun score, ce qu'OpenAI a néanmoins inclus dans son propre tableau comparatif. Pour les équipes qui construisent des pipelines agentiques en production, les prochaines semaines permettront de déterminer si les performances en benchmark se traduisent en gains réels, notamment pour les agents terminaux non supervisés et l'automatisation DevOps.

💬 Le doublement affiché fait frémir, mais si le coût réel en prod tourne à +20% grâce à l'efficience sur les tokens, l'arbitrage change du tout au tout. Ce qui accroche plus, c'est que GPT-5.5 n'a aucun score sur MCP Atlas et qu'OpenAI l'a quand même glissé dans son tableau comparatif avec une case vide. Avant de migrer des pipelines agentiques vers GPT-5.5, c'est ce trou-là qu'il faut creuser, pas les benchmarks terminal.

Le MiMo-V2.5-Pro open-weight de Xiaomi rivalise avec Claude Opus en codage autonome de plusieurs heures

Xiaomi a publié MiMo-V2.5-Pro, un modèle open-weight orienté vers le codage autonome qui rivalise avec Claude Opus 4.6 d'Anthropic sur les principaux benchmarks de programmation. Selon le fabricant chinois, le modèle consomme entre 40 et 60 % de tokens en moins que son concurrent d'Anthropic pour des performances comparables, ce qui représente une économie substantielle à l'échelle. Le modèle est conçu pour fonctionner de façon autonome sur des tâches longues, pouvant s'étendre sur plusieurs heures sans intervention humaine. Cet écart d'efficacité change la donne pour les entreprises qui souhaitent intégrer des agents de codage dans leurs flux de travail. Moins de tokens signifient des coûts d'inférence réduits et des sessions plus longues sans interruption, deux contraintes qui freinent encore l'adoption des agents autonomes en production. Pour les équipes d'ingénierie, c'est un argument concret : un modèle open-weight aussi capable mais nettement moins gourmand rend l'automatisation du code accessible à davantage d'organisations. MiMo-V2.5-Pro s'inscrit dans une dynamique plus large qui oppose les fournisseurs chinois de modèles open-weight aux acteurs américains. Deepseek avait ouvert la voie en début d'année en démontrant qu'un entraînement efficace pouvait produire des résultats proches de ceux d'OpenAI à une fraction du coût. Xiaomi poursuit cette logique en déplaçant le terrain de compétition : il ne s'agit plus seulement de scores sur les benchmarks, mais de savoir quel modèle peut exécuter le plus longtemps et le plus économiquement une tâche complexe en conditions réelles.

Xiaomi lance la bêta publique de sa série de modèles d'IA MiMo-V2.5

Xiaomi a lancé la bêta publique de sa nouvelle série de modèles de langage MiMo-V2.5, avec une mise à disposition en open source de MiMo-V2.5 et MiMo-V2.5-Pro annoncée pour très prochainement. La famille MiMo-V2.5 comprend quatre modèles distincts : MiMo-V2.5, V2.5-Pro, V2.5-TTS et V2.5-ASR, chacun conçu pour améliorer le raisonnement, la gestion de contextes longs, le suivi d'instructions complexes ou ambiguës, et la compréhension multimodale. Xiaomi a également annoncé des ajustements tarifaires sur son offre Token Plan. Le fleuron de la gamme, MiMo-V2.5-Pro, est présenté comme le modèle le plus puissant jamais développé par l'entreprise. Les performances revendiquées sont ambitieuses : en tests internes, MiMo-V2.5-Pro se montre compétitif face à Claude Opus 4.6 et GPT-5.4 sur des tâches d'agent général, d'ingénierie logicielle complexe et d'exécution de tâches longues. Associé au bon environnement d'exécution, le modèle peut enchaîner de manière fiable des séquences impliquant près de 1 000 appels d'outils au cours d'une même session. Sa capacité à suivre des instructions implicites tout en maintenant une cohérence logique sur de longues interactions représente une avancée notable par rapport à la génération précédente, et le positionne comme un outil crédible pour des charges de travail professionnelles exigeantes. Cette annonce s'inscrit dans une stratégie d'accélération claire de Xiaomi dans la course mondiale aux grands modèles de langage. Longtemps perçu avant tout comme fabricant de smartphones et d'électronique grand public, le groupe chinois investit massivement dans l'IA depuis plusieurs trimestres, cherchant à s'imposer face à des acteurs comme Alibaba, Baidu ou DeepSeek sur le marché domestique, tout en visant une reconnaissance internationale grâce à l'open source. La publication prochaine des poids du modèle devrait permettre à la communauté de valider les performances annoncées et d'évaluer la place réelle de Xiaomi dans l'écosystème mondial de l'IA.