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.

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.

Z.ai lance GLM-5V-Turbo : un modèle multimodal de vision et de code optimisé pour les workflows d'ingénierie à base d'agents

Zhipu AI (Z.ai), laboratoire d'intelligence artificielle chinois, a lancé GLM-5V-Turbo, un nouveau modèle de vision multimodale spécialement conçu pour la génération de code et les workflows d'ingénierie logicielle. Ce modèle se distingue par une architecture dite de fusion multimodale native, associant un encodeur visuel CogViT à une architecture MTP (Multi-Token Prediction), avec une fenêtre de contexte de 200 000 tokens. Il est capable de traiter simultanément des images, des vidéos, des maquettes de design et des documents techniques complexes, tout en produisant du code syntaxiquement rigoureux. Son entraînement repose sur une technique de reinforcement learning conjoint sur plus de 30 tâches distinctes couvrant le raisonnement STEM, l'ancrage visuel, l'analyse vidéo et l'utilisation d'outils externes. Ce lancement répond à un problème structurel bien connu dans le domaine des modèles vision-langage : le « effet de balançoire », où les gains en perception visuelle se font au détriment des capacités de programmation logique. En optimisant conjointement ces deux dimensions, GLM-5V-Turbo ouvre la voie à des agents d'interface graphique (GUI agents) véritablement opérationnels — des systèmes capables de « voir » un écran et d'en déduire les actions ou le code nécessaire pour y interagir. Concrètement, cela permet à un développeur de soumettre une capture d'écran d'un bug ou une maquette de fonctionnalité, et d'obtenir directement le code correspondant, sans passer par une description textuelle intermédiaire. L'intégration avec OpenClaw, framework open source pour agents GUI, et avec Claude Code, l'outil de programmation assistée d'Anthropic, renforce son positionnement dans des pipelines d'automatisation logicielle à haute capacité. Ce modèle s'inscrit dans une compétition mondiale de plus en plus intense autour des modèles multimodaux orientés code, où des acteurs comme Google (Gemini), OpenAI (GPT-4o) et Anthropic (Claude) investissent massivement. La stratégie de Z.ai se distingue par une spécialisation assumée : plutôt que de viser un usage généraliste, GLM-5V-Turbo cible explicitement les workflows agentiques, en s'intégrant dès le départ dans des écosystèmes d'outils existants. Cette approche de « deep adaptation » pourrait s'avérer décisive pour les équipes d'ingénierie cherchant à automatiser des tâches visuellement complexes — déploiement d'environnements, analyse de sessions enregistrées, génération de code à partir de maquettes — sans sacrifier la précision logique indispensable au développement logiciel professionnel.

MiniMax publie en open source MiniMax M2.7, un modèle à agents auto-évolutif : 56,22 % sur SWE-Pro et 57 % sur Terminal Bench 2

MiniMax a rendu public les poids de son modèle MiniMax M2.7 sur Hugging Face, officiellement annoncé le 18 mars 2026. Il s'agit du modèle open source le plus performant de l'entreprise à ce jour, construit sur une architecture Mixture-of-Experts (MoE) qui n'active qu'une fraction des paramètres à chaque inférence, rendant le modèle nettement plus rapide et moins coûteux à faire tourner qu'un modèle dense de qualité comparable. M2.7 est conçu autour de trois axes : l'ingénierie logicielle professionnelle, la productivité bureautique avancée, et ce que MiniMax appelle les "Agent Teams", une capacité native de collaboration multi-agents. Sur le benchmark SWE-Pro, qui évalue la maîtrise de plusieurs langages de programmation à travers des tâches d'analyse de logs, débogage, revue de sécurité et workflows machine learning, M2.7 atteint 56,22 %, à égalité avec GPT-5.3-Codex. Il obtient également 57,0 % sur Terminal Bench 2, 39,8 % sur NL2Repo, et 55,6 % sur VIBE-Pro, benchmark de génération de code à l'échelle d'un dépôt, plaçant le modèle au niveau de Claude Opus 4.6 sur des tâches couvrant Web, Android, iOS et simulation. Ce qui distingue M2.7, c'est sa capacité à intervenir sur des systèmes en production réels. Face à une alerte critique, le modèle peut corréler des métriques de monitoring avec des timelines de déploiement, conduire une analyse statistique sur des traces d'échantillonnage, se connecter proactivement à des bases de données pour vérifier la cause racine, identifier des fichiers de migration d'index manquants dans un dépôt, puis appliquer une création d'index non bloquante avant de soumettre une merge request, le tout en moins de trois minutes selon les équipes MiniMax. Ce positionnement dépasse largement la génération de code : il s'agit d'un modèle capable de raisonnement causal de niveau SRE (Site Reliability Engineering), un profil rare parmi les modèles disponibles en open source. Le détail le plus frappant de M2.7 est son architecture d'auto-évolution. Le modèle a été chargé d'optimiser lui-même ses propres performances sur un scaffold interne, sans intervention humaine. Il a conduit plus de 100 itérations autonomes selon une boucle : analyser les trajectoires d'échec, planifier des modifications, toucher au code du scaffold, relancer des évaluations, comparer les résultats, décider de conserver ou annuler les changements. Au fil de ce processus, M2.7 a découvert seul des optimisations efficaces, notamment la recherche systématique de la combinaison optimale de paramètres d'échantillonnage (température, frequency penalty, presence penalty), la conception de guidelines de workflow plus précises, et l'ajout d'une détection de boucles infinies dans l'agent loop. Résultat : une amélioration de 30 % sur les ensembles d'évaluation internes. Au sein des équipes de reinforcement learning de MiniMax, M2.7 gère désormais 30 à 50 % des workflows de bout en bout, les chercheurs humains n'intervenant que pour les décisions critiques, un signal fort que la frontière entre outil et collaborateur est en train de se déplacer.

💬 Un modèle open source qui a passé 100 itérations à modifier son propre scaffold et s'est amélioré de 30 % tout seul, c'est le truc qu'on lisait dans les papiers de recherche il y a 18 mois. Là c'est sorti sur Hugging Face, avec les poids, et des benchmarks qui le placent au niveau de Claude Opus 4.6 sur du code à l'échelle d'un dépôt réel. Reste à voir si ça tient hors du contexte lab, mais pour une fois l'architecture MoE n'est pas juste un argument marketing pour réduire les coûts d'inférence : ça donne un modèle qu'on peut faire tourner sans louer un datacenter.