Xiaomi libera código fuente de MiMo-V2.5-Pro: se acerca a Claude Opus 4.6 en pruebas de codificación
Xiaomi lanzó la familia de modelos de código abierto MiMo-V2.5, con la variante Pro ofreciendo benchmarks de codificación competitivos frente a Claude Opus 4.6 y GPT-5.4.
Pruebas del mundo real
V2.5-Pro completó un proyecto de compilador de la Universidad de Pekín (compilador SysY en Rust) en 4.3 horas con una puntuación perfecta de 233/233, superior a la mayoría de los estudiantes que dedican semanas. Ante una instrucción vaga como "construye un editor de video", produjo de forma autónoma una aplicación de escritorio de 8,192 líneas con línea de tiempo multitrack, recorte de clips, encadenados, mezcla de audio y pipeline de exportación tras 11.5 horas y 1,868 llamadas a herramientas. En una tarea de diseño de circuitos analógicos de nivel de posgrado (LDO Flipped-Voltage-Follower en TSMC 180nm), iteró mediante simulación ngspice y mejoró la regulación de línea 22× y la regulación de carga 17× respecto a su propio intento inicial.
Benchmarks vs. Claude Opus 4.6, GPT-5.4, Gemini 3.1 Pro, DeepSeek V4 Pro
- SWE-Bench Pro: 57.2 (vs. 57.3 Claude, 57.7 GPT, 54.2 Gemini, 55.4 DeepSeek)
- SWE-Bench Verified: 78.9 (vs. 80.8 Claude, n/a GPT, 76.2 Gemini, 80.6 DeepSeek)
- Terminal-Bench 2.0: 68.4 (vs. 65.4 Claude, 75.1 GPT, 68.5 Gemini, 67.9 DeepSeek) — lidera sobre Claude y Gemini
- Claw-Eval Pass@3: 63.8 (vs. 70.4 Claude, 60.3 GPT, 57.8 Gemini, 59.8 DeepSeek) — supera a GPT y Gemini
- HLE con herramientas: 48.0 (vs. 53.0 Claude, 58.7 GPT, 51.4 Gemini, 48.2 DeepSeek) — se queda atrás en razonamiento general
- GDPVal-AA: 1581 (vs. 1606 Claude, 1674 GPT, 1317 Gemini, 1554 DeepSeek) — por detrás de GPT y Claude
En Claw-Eval, el gráfico de eficiencia de tokens de Xiaomi también afirma que V2.5-Pro (63.8) supera a Claude Sonnet 4.6. V2.5-Pro soporta ejecución sostenida de tareas con más de 1,000 llamadas a herramientas y autocorrección; una pasada de refactorización regresiva en el turno 512 fue detectada y corregida de forma autónoma.
Los pesos ya están disponibles como código abierto para descarga y autoalojamiento.
📖 Lee la fuente original: HN AI Agents
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James Shore argumenta que duplicar la velocidad de codificación con IA sin reducir a la mitad los costos de mantenimiento genera una pérdida neta de productividad en cuestión de meses. El modelo muestra que duplicar la producción de código con un costo de mantenimiento por línea duplicado resulta en una productividad peor que la inicial después de aproximadamente 5 meses.
Los modelos de código abierto igualan o superan a Claude Opus 4.6 en los benchmarks.
DeepSeek V3.2, DeepSeek R1, Kimi K2.5 y MiniMax M2.5 superan a Claude Opus 4.6 en 4 de 5 benchmarks principales, incluyendo MMLU-Pro, velocidad, uso de herramientas y razonamiento, siendo significativamente más económicos.
La actualización de OpenClaw 2026.3.2 desactiva las herramientas del agente por defecto.
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Claude Code v2.1.117 Lanzamiento: Bifurcación de Subagentes, Mejoras en Complementos y Correcciones de Rendimiento
Claude Code v2.1.117 habilita subagentes bifurcados en compilaciones externas mediante CLAUDE_CODE_FORK_SUBAGENT=1, mejora el manejo de dependencias de complementos y corrige los cálculos de la ventana de contexto de Opus 4.7. La versión incluye un inicio más rápido con conexiones MCP concurrentes y reemplaza las herramientas Glob/Grep con bfs/ugrep integrados en macOS/Linux.