Xiaomi secara resmi memperkenalkan model kecerdasan buatan terbaru bernama MiMo-V2.5-Pro pada Senin (22/6/2026). Model AI ini hadir dengan arsitektur canggih berskala besar untuk memperkuat ekosistem teknologi global mereka.
Peluncuran model artificial intelligence berskala masif ini menandai langkah agresif raksasa teknologi tersebut dalam peta persaingan komputasi pintar dunia. Kehadiran teknologi ini sekaligus menjawab pertanyaan publik mengenai peta jalan inovasi perangkat lunak mereka.
Spesifikasi dan Arsitektur MiMo-V2.5-Pro
Berdasarkan data resmi perusahaan melalui platform mimo.xiaomi.com, MiMo-V2.5-Pro dirancang menggunakan model Mixture-of-Experts (MoE). Model ini mengintegrasikan kapasitas total hingga 1,02 triliun (1,02T) parameter.
Meskipun memiliki kapasitas total yang sangat masif, sistem ini bekerja secara efisien dengan mengaktifkan 42 miliar (42B) active parameters. Kinerja komputasi tersebut ditopang oleh arsitektur hybrid-attention khusus.
Arsitektur hybrid-attention pada MiMo-V2.5-Pro ini juga membawa peningkatan signifikan pada kemampuan pemrosesan dokumen. Model AI ini tercatat memiliki context window super besar yang mencapai 1 juta (1M) token.
Dalam pengujian performa nyata, model kecerdasan buatan teranyar ini mendemonstrasikan keahlian pemrograman otonom yang luar biasa. Sistem kecerdasan ini mampu menyelesaikan kompilator SysY lengkap dalam bahasa pemrograman Rust.
Proses pembuatan kompilator utuh tersebut mencakup penyusunan komponen lexer, parser, AST, Koopa IR codegen, hingga RISC-V assembly backend. Hebatnya, seluruh optimasi performa diselesaikan hanya dalam waktu 4,3 jam melalui 672 tool calls.
Melalui pengujian ketat, model kecerdasan buatan canggih ini berhasil meraih skor sempurna dalam uji coba akademis. Pengembang mencatatkan pencapaian luar biasa pada suite pengujian independen Universitas Peking.
Skor Pengujian Proyek Kompilator Universitas Peking
Sistem kecerdasan buatan MiMo-V2.5-Pro berhasil meraih skor sempurna 233/233 pada hidden test suite dari proyek mata kuliah Compiler Principles di Universitas Peking (PKU).
Berikut adalah rincian tingkat kelulusan dari arsitektur pengujian kompilator tersebut:
| Kategori Kompilator | Skor Kelulusan |
|---|---|
| Koopa IR | 110/110 |
| RISC-V Backend | 103/103 |
| Perf Optimization | 20/20 |
Pada pengujian awal atau metode cold start, kecerdasan buatan ini langsung meluluskan 137 dari total 233 tes yang diujikan. Hasil tersebut setara dengan tingkat keberhasilan awal sebesar 59 persen.
Pembuatan Aplikasi Video Editor
Selain merancang kompilator, kecerdasan buatan ini diuji untuk memproduksi aplikasi desktop video editor secara mandiri. Aplikasi tersebut memerlukan integrasi fitur mutakhir yang kompleks.
Sistem sukses menghasilkan aplikasi dengan fitur multi-track timeline, clip trimming, cross-fades, audio mixing, hingga export pipeline. Proyek ini menghasilkan total 8.192 baris kode dalam 11,5 jam kerja otonom melalui 1.868 tool calls.
Ekosistem Perangkat Keras Pendukung
Inovasi kecerdasan buatan berskala besar ini juga dirancang untuk melengkapi jajaran ekosistem gadget terbaru mereka. Beberapa gawai disiapkan dengan spesifikasi tinggi untuk mengimbangi ekosistem digital tersebut.
Salah satu perangkat yang diunggulkan adalah tablet premium terbaru, Xiaomi Pad 8. Perangkat tablet papan atas ini meluncur untuk bersaing di segmen harga bawah INR 40K menurut data techarc.
Spesifikasi layar tablet ini mencakup kerapatan piksel 345 PPI dengan resolusi tinggi 3.2K (3200 x 2136). Layar ini didukung 144Hz 7-Level Variable Refresh Rate dan kecerahan hingga 800nits HBM.
Panel layarnya mengusung P3 Wide Colour Gamut, kedalaman warna 12 bit, serta tiga sertifikasi kenyamanan mata dari TÜV Rheinland. Sertifikasi tersebut meliputi Low Blue Light Hardware Solution, Flicker Free, dan Circadian Friendly.
Untuk performa fisik dan daya, tablet ini memiliki ketebalan bodi 5,75 mm dengan berat total 485 gram. Daya disokong oleh baterai masif berkapasitas tipikal 9200mAh (9000mAh rated) dengan dukungan 45W Turbo Charging.
Pengisian daya baterai tablet ini dilengkapi in-box 67W adapter yang diklaim mampu menyediakan daya aktif hingga 2 hari. Tersedia pula fitur pengisian daya terbalik sebesar 22.5W reverse charging dengan aturan khusus.
Fitur pengisian balik untuk ponsel Apple atau pihak ketiga akan bekerja saat baterai tablet di atas 70 persen. Sementara untuk ponsel sesama merek Xiaomi, pengisian daya terbalik tetap aktif meski baterai tablet berada di angka 30 persen.
Sistem penyimpanan media pada tablet ini terbagi menjadi dua varian utama berdasarkan tipenya. Untuk versi memori 128GB menggunakan tipe UFS 3.1, sedangkan versi memori 256GB telah menggunakan tipe UFS 4.1.
Peningkatan Spesifikasi pada Lini Ponsel Pintar
Selain tablet, pembaruan teknologi juga diimplementasikan pada ponsel pintar terbaru melalui kehadiran gawai REDMI A7 Pro. Ponsel pintar ini membawa peningkatan performa yang cukup signifikan di kelasnya.
Ponsel pintar REDMI A7 Pro membawa spesifikasi kecepatan layar adaptif yang kini mendukung refresh rate hingga 120 Hz. Untuk media penyimpanan internalnya, perangkat ini mengandalkan teknologi tipe UFS 2.2.
Ponsel ini membawa kapasitas memori RAM dasar sebesar 4 GB yang dapat ditingkatkan dengan fitur penambahan RAM hingga 8 GB. Sektor kamera utama juga ditingkatkan dengan sensor baru yang mampu menangkap cahaya 13 persen lebih banyak dibantu teknologi HDR+.
Daya tahan baterai pada ponsel pintar teranyar ini diklaim memiliki manajemen kesehatan yang andal. Performa baterai dipastikan tetap berada dalam kondisi sangat baik bahkan setelah melampaui 1.000 siklus pengisian daya.
Setiap konsumen yang melakukan pembelian unit ponsel pintar teranyar ini juga akan mendapatkan keuntungan tambahan untuk hiburan. Pembeli berhak mendapatkan bonus berupa layanan musik bebas iklan melalui Spotify Premium selama 2 bulan.
Kehadiran model kecerdasan buatan teranyar beserta jajaran perangkat keras pendukung ini mempertegas fokus masa depan perusahaan. Integrasi sistem pintar berskala besar diproyeksikan akan menjadi tulang punggung utama ekosistem komputasi mereka ke depan.
