Modellvergleich
MiMo-V2-Pro
vs. Nova 2.0 Omni (Non-reasoning)
Vergleich von 2 KI-Modellen · 5 Benchmarks · Xiaomi, Amazon
Chatten mit MiMo-V2-Pro & NovaGuenstigstes Modell
$0.30/1M
Hoechste Intelligenz
87.0% GPQA
Bestes Coding
41.4 Coding-Index
Preisunterschied
3.3x
Input-Kostenspanne
Composite Indices
Intelligence, Coding, Math
Standard Benchmarks
Academic and industry benchmarks
Benchmark-Sieger
5 Tests MiMo-V2-Pro
- GPQA
- HLE
Nova 2.0 Omni (Non-reasoning)
- MMLU Pro
- LiveCodeBench
- AIME 2025
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GLM 5
$1.00 / $3.20
per M tokens
Kimi
Kimi K2.5
$0.60 / $2.80
per M tokens
MiniMax
MiniMax M2.5
$0.30 / $1.20
per M tokens
Qwen
Qwen3.5 122B
$0.40 / $3.00
per M tokens
| Metrik | Xi MiMo-V2-Pro | Am Nova 2.0 Omni (Non-reasoning) |
|---|---|---|
| Preise pro 1 Mio. Tokens | ||
| Input-Kosten | $1.00/1M | $0.30/1M |
| Output-Kosten | $3.00/1M | $2.50/1M |
| Gemischt (3:1) | $1.50/1M | $0.85/1M |
| Spezifikationen | ||
| Anbieter | Xiaomi | Amazon |
| Veröffentlichung | 18. März 2026 | 26. Nov. 2025 |
| Leistung & Geschwindigkeit | ||
| Durchsatz | 57.0 tok/s | 217.9 tok/s |
| TTFT | 2314ms | 980ms |
| Latenz | 53628ms | 980ms |
| Composite-Indizes | ||
| Intelligenz | 49.2 | 16.6 |
| Coding | 41.4 | 13.8 |
| Mathe | — | 37.0 |
| Standard-Benchmarks | ||
| GPQA | 87.0% | 55.5% |
| MMLU Pro | — | 71.9% |
| HLE | 28.3% | 3.9% |
| LiveCodeBench | — | 30.5% |
| MATH 500 | — | — |
| AIME 2025 | — | 37.0% |
| AIME (Original) | — | — |
| SciCode | 42.5% | 27.9% |
| LCR | 60.7% | 22.3% |
| IFBench | 68.8% | 41.1% |
| TAU-bench v2 | 95.0% | 44.7% |
| TerminalBench Hard | 40.9% | 6.8% |
Wichtigste Erkenntnisse
Nova 2.0 Omni (Non-reasoning) bietet das beste Preis-Leistungs-Verhaeltnis mit $0.30/1M, ideal fuer volumenstarke Anwendungen und kostenbewusste Projekte.
MiMo-V2-Pro fuehrt bei Reasoning mit 87.0% GPQA, stark bei komplexen Analysen und Problemlosung.
MiMo-V2-Pro erreicht einen 41.4 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
MiMo-V2-Pro
- Komplexe Reasoning-Aufgaben
- Forschung und Analyse
- Code-Generierung
- Softwareentwicklung
Nova 2.0 Omni (Non-reasoning)
- Kostensensitive Anwendungen
- Hohe Verarbeitungslast
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Beliebte Alternativen
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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
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