01Ce qu'il sait faire
- Frontière agentique open MIT
- 1M ctx
- ≥1000 tool calls par chaîne
- 57.2% SWE-Bench Pro
- KV-cache ÷7 vs full attention
- —≈600 Go VRAM en Q4 — datacenter requis
- —Pas de quant Ollama officielle
- —MTP non supporté partout
02Mémoire requise
VRAM GPU approximative pour faire tourner ce modèle, overhead contexte de 4k tokens inclus. Pour un contexte plus long, ajoutez ~1 Go par tranche de 8k tokens.
Quel GPU pour faire tourner MiMo V2.5 Pro ?
Pour exécuter MiMo V2.5 Pro en local en quantification Q4, il faut environ 595 Go de VRAM. Le meilleur rapport prix/performance : un Mac Studio (64 Go de mémoire unifiée).
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03Vitesse attendue
Tokens générés par seconde en Q4_K_M, contexte 4k. Au-delà de 20 t/s, la lecture est confortable. En dessous de 10 t/s, c'est juste pour tester.
04Benchmarks publics
Scores reproduits depuis les model cards ou MMLU-Pro / communautaires. Unité : % bonnes réponses.
05Installer
Le chemin le plus court : Ollama. Une commande, le modèle est téléchargé et lancé.