Modellvergleich
Gemini 2.5 Flash (Non-reasoning)
vs. MiMo-V2-Omni
Vergleich von 2 KI-Modellen · 6 Benchmarks · Google, Xiaomi
Chatten mit Gemini & MiMo-V2-OmniGuenstigstes Modell
$0.00/1M
Hoechste Intelligenz
82.8% GPQA
Bestes Coding
35.5 Coding-Index
Preisunterschied
Infinityx
Input-Kostenspanne
Composite Indices
Intelligence, Coding, Math
Standard Benchmarks
Academic and industry benchmarks
Benchmark-Sieger
6 Tests
Gemini 2.5 Flash (Non-reasoning)
- MMLU Pro
- LiveCodeBench
- MATH 500
- AIME 2025
MiMo-V2-Omni
- GPQA
- HLE
| Metrik | Go Gemini 2.5 Flash (Non-reasoning) | Xi MiMo-V2-Omni |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $0.30/1M | $0.00/1M |
| Output-Kosten | $2.50/1M | $0.00/1M |
| Gemischt (3:1) | $0.85/1M | — |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | Xiaomi | |
| Veröffentlichung | 20. Mai 2025 | 19. März 2026 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | 212.5 tok/s | — |
| TTFT | 445ms | — |
| Latenz | 445ms | — |
| Composite-Indizes | ||
| Intelligenz | 20.6 | 43.4 |
| Coding | 17.8 | 35.5 |
| Mathe | 60.3 | — |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 68.3% | 82.8% |
| MMLU Pro | 80.9% | — |
| HLE | 5.1% | 19.9% |
| LiveCodeBench | 49.5% | — |
| MATH 500 | 93.2% | — |
| AIME 2025 | 60.3% | — |
| AIME (Original) | 50.0% | — |
| SciCode | 29.1% | 36.7% |
| LCR | 45.9% | 66.7% |
| IFBench | 39.0% | 53.5% |
| TAU-bench v2 | 14.9% | 91.2% |
| TerminalBench Hard | 12.1% | 34.8% |
Wichtigste Erkenntnisse
MiMo-V2-Omni bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.00/1M, ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
MiMo-V2-Omni fuehrt bei Reasoning mit 82.8% GPQA, stark bei komplexen Analysen und Problemlosung.
MiMo-V2-Omni erreicht einen 35.5 Coding-Index, und ist damit eine Top-Wahl fuer Softwareentwicklung und Code-Generierung.
Alle Modelle unterstuetzen Kontextfenster von ∞+ Tokens, geeignet fuer lange Dokumente und ausgedehnte Gespraeche.
Wann welches Modell sinnvoll ist
Gemini 2.5 Flash (Non-reasoning)
- Allgemeine KI
- Vielseitige Anwendungen
MiMo-V2-Omni
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
- Code-Generierung
- Softwareentwicklung
Made in Europe Chat with 100+ AI Models in one App.
Use Claude, ChatGPT, Gemini alongside with EU-Hosted Models like Deepseek, GLM-5, Kimi K2.5 and many more.
Empfohlene Vergleiche
Beliebte Alternativen
Leitfaden zum KI-Modellvergleich
Vergleichen Sie Large-Language-Modelle (LLMs) direkt nebeneinander mit detaillierten Benchmark-Werten, Preisen und Performance-Metriken. Unser interaktiver Vergleich hilft Ihnen bei der Bewertung von Modellen von OpenAI, Anthropic, Google, Meta, DeepSeek und weiteren Anbietern. In unserer KI-Rangliste finden Sie weitere Modelle.
Composite-Indizes verstehen
- Intelligenz-Index: Aggregierter Wert aus MMLU-Pro, GPQA und HLE - misst allgemeine Reasoning- und Wissensfaehigkeiten
- Coding-Index: Kombinierte Metrik aus LiveCodeBench, SciCode und LiveCodeBench Review - bewertet Programmierfaehigkeit ueber mehrere Sprachen
- Mathe-Index: Kombinierter Wert aus AIME, AIME 2025 und MATH-500 - bewertet mathematisches Reasoning von Schul- bis Wettbewerbsniveau
Wichtige Vergleichsmetriken
- Benchmark-Werte: Standardisierte Tests fuer Intelligenz, Coding, Mathe und Spezialfaehigkeiten - hoehere Prozentwerte bedeuten bessere Leistung
- Preisanalyse: Vergleicht Input- und Output-Tokenkosten - wichtig fuer Budgetplanung und Skalierung
- Performance-Metriken: Durchsatz (Tokens/Sekunde) und Latenzwerte fuer die Echtzeit-Planung
- Kontextfenster: Maximale Token-Kapazitaet fuer Dokumente und Verlauf
So vergleichen Sie KI-Modelle effektiv
Leistung vs. Kosten
Waegen Sie Benchmark-Leistung gegen Tokenkosten ab - Flaggschiffmodelle sind oft 10-15% besser, aber 5-10x teurer als kleinere Alternativen
Aufgabenspezifische Auswahl
Priorisieren Sie passende Indizes: Coding fuer Entwicklung, Mathe fuer STEM, Intelligenz fuer allgemeines Reasoning
Praxistest
Nutzen Sie unsere kostenlose KI-Chat-Oberflaeche um Modelle mit Ihren echten Prompts zu testen, bevor Sie in die API-Integration gehen
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