DeepSeek ha cambiato il mercato dell'intelligenza artificiale dimostrando che modelli molto potenti possono essere offerti a costi molto più bassi rispetto a quelli a cui eravamo abituati. Oggi Xiaomi sembra voler portare quella stessa battaglia un passo più avanti. Non soltanto sul prezzo del modello, ma direttamente dentro il coding agent.
In sintesi
MiMo V2.5-Pro modello da 1T parametri · MiMo Code coding agent open source · Token Plan da $6 a $100/mese · Prezzo fisso senza peak pricing · Harness ottimizzato con Compose Mode
Con MiMo V2.5-Pro, MiMo Code e i nuovi Token Plan, Xiaomi sta costruendo un ecosistema completo per sviluppatori che potrebbe diventare particolarmente interessante per chi usa agenti AI in modo intensivo.
MiMo non è soltanto un modello
La famiglia MiMo V2.5 comprende diversi modelli pensati per workload differenti. Il modello più importante per lo sviluppo software è MiMo V2.5-Pro.
Xiaomi dichiara:
- 1 trilione di parametri totali
- 42 miliardi di parametri attivi
- context window da 1 milione di token
- supporto a tool calling
- Responses API
- API compatibili OpenAI e Anthropic
- forte ottimizzazione per workload agentici complessi
Accanto al modello Pro troviamo MiMo V2.5, molto più economico e pensato per task standard, multimodali e agentici meno impegnativi. Questa distinzione permette anche di immaginare un routing intelligente: usare V2.5 per attività semplici e passare automaticamente a V2.5-Pro soltanto quando serve più capacità di reasoning.
MiMo Code: il coding agent di Xiaomi
Il vero elemento interessante, però, è MiMo Code.
MiMo Code è un coding agent che gira nel terminale e nasce come fork e sviluppo secondario di OpenCode. È distribuito con licenza MIT, quindi può essere modificato e integrato anche all'interno di tool proprietari.
Xiaomi non si è limitata ad aggiungere il proprio modello a OpenCode. Ha sviluppato un harness specificamente ottimizzato per i modelli MiMo. L'idea è semplice: lo stesso modello può comportarsi in maniera molto diversa a seconda del sistema agentico che lo circonda. MiMo Code prova quindi a ottimizzare direttamente il rapporto tra modello, memoria, pianificazione, strumenti e loop di esecuzione.
Compose Mode
Una delle caratteristiche centrali è Compose Mode. Invece di ricevere una richiesta e iniziare immediatamente a modificare il codice, l'agente segue un processo più strutturato:
Design → Planning → Coding → Testing → Review
L'obiettivo è ridurre gli errori derivanti da agenti che iniziano a programmare troppo velocemente senza aver prima compreso completamente il problema. Xiaomi sostiene che questo approccio consenta a MiMo Code di produrre risultati più completi e robusti.
Benchmark interni
Nei benchmark interni pubblicati dall'azienda, usando lo stesso modello MiMo sia su MiMo Code sia su Claude Code, MiMo Code avrebbe ottenuto risultati superiori:
- SWE-Bench Pro: 62% MiMo Code vs 57% Claude Code
- Terminal Bench 2: 73% MiMo Code vs 68% Claude Code
Sono benchmark dichiarati direttamente da Xiaomi e quindi vanno considerati come risultati del produttore, ma il concetto è comunque importante. Il modello non è più l'unica variabile. L'harness sta diventando parte fondamentale delle prestazioni di un coding agent.
Una memoria che non dipende soltanto dal modello
MiMo Code introduce anche un sistema di memoria persistente. Il problema degli agenti AI tradizionali è noto: durante sessioni molto lunghe il contesto cresce, viene compresso e alcune informazioni importanti possono andare perse.
MiMo Code utilizza invece un sistema composto da:
- memoria del progetto
- checkpoint delle conversazioni
- stato di avanzamento dei task
Inoltre introduce il comando /dream. Periodicamente un agente separato analizza le conversazioni e i file di memoria, elimina duplicazioni, verifica le informazioni e comprime il contenuto in uno stato più compatto. È una forma di memory consolidation. Invece di accumulare memoria indefinitamente, il sistema prova a riorganizzarla.
MiMo Code oppure OpenCode?
MiMo Code deriva da OpenCode, quindi viene spontaneo chiedersi perché usare uno invece dell'altro. La risposta dipende dall'obiettivo.
OpenCode
- Base neutrale multi-provider
- Maggiore flessibilità
- Ottimo per benchmark e confronto
- Cambiare frequentemente modello
- Confrontare Claude, Codex, Gemini, DeepSeek, MiMo
MiMo Code
- Harness ottimizzato per MiMo
- Compose Mode nativo
- Memoria persistente e /dream
- Esperienza più opinionated
- Ideale per sfruttare MiMo al massimo
OpenCode è quindi una base generalista. MiMo Code è una versione più opinionated e specializzata.
Il vero punto di forza: i prezzi
La parte probabilmente più interessante dell'offerta Xiaomi riguarda i costi.
| Modello | Input cache miss | Output | Note |
|---|---|---|---|
| MiMo V2.5 | $0,14 / 1M | $0,28 / 1M | prezzo fisso |
| MiMo V2.5-Pro | $0,435 / 1M | $0,87 / 1M | prezzo fisso |
| DeepSeek V4 Flash | $0,22 off-peak / $0,44 peak | $0,66 off-peak / $1,32 peak | prezzo variabile |
| DeepSeek V4 Pro | $0,66 off-peak / $1,32 peak | $1,98 off-peak / $3,96 peak | prezzo variabile |
Il confronto con DeepSeek è particolarmente interessante. Per un coding agent questa differenza può essere enorme. Gli agenti non producono una singola risposta. Continuano a leggere file, ragionare, chiamare strumenti, ricevere output, correggere errori e avviare nuove iterazioni. Il costo dell'output diventa quindi particolarmente importante.
Durante le ore di picco, l'output di DeepSeek V4 Pro può arrivare a costare oltre 4,5 volte quello di MiMo V2.5-Pro.
Nessun sovrapprezzo nelle ore di picco
Questa è probabilmente una delle differenze commerciali più interessanti. DeepSeek utilizza una struttura con peak pricing e off-peak pricing. MiMo mantiene invece un listino API stabile.
Questo significa che una sessione agentica non diventa improvvisamente più costosa soltanto perché viene eseguita in una determinata fascia oraria. Xiaomi applica invece uno sconto nel proprio Token Plan: nelle ore notturne il consumo dei crediti viene moltiplicato per 0,8×.
Quindi non esiste un aumento nelle ore di punta. Esiste, al contrario, una riduzione in determinate fasce orarie.
Token Plan: un abbonamento pensato per i coding agent
Xiaomi offre inoltre qualcosa che DeepSeek oggi non propone nello stesso modo: un abbonamento specificamente progettato per gli strumenti di programmazione AI.
| Piano | Prezzo mensile | Crediti mensili | Crediti annuali |
|---|---|---|---|
| Lite | $6 | 4,1B | 49,2B |
| Standard | $16 | 11B | 132B |
| Pro | $50 | 38B | 456B |
| Max | $100 | 82B | 984B |
Xiaomi indica inoltre:
- nessun weekly cap
- nessun limite a finestre di 5 ore
- consumo notturno 0,8×
- compatibilità con diversi tool di sviluppo
Tra quelli dichiarati troviamo: OpenCode, OpenClaw, Codex, Claude Code, Hermes Agent, Kilo Code, Cline. Questo significa che l'abbonamento non è necessariamente legato a un singolo client. Il modello può diventare il backend di diversi coding agent.
Uno stack interessante: MiMo V2.5-Pro + MiMo Code + CodeDNA
Lo stack che unisce i quattro componenti ha un ruolo preciso per ogni elemento:
MiMo V2.5-Pro
È il motore di reasoning. Gestisce comprensione, pianificazione, generazione e decisioni.
MiMo Code
È l'harness agentico. Gestisce repository, filesystem, terminale, pianificazione, esecuzione, test, review e memoria.
CodeDNA
CodeDNA aggiunge invece un ulteriore livello: contesto strutturato direttamente vicino al codice. L'obiettivo è ridurre la quantità di informazioni che l'agente deve ricostruire ogni volta da zero. Architettura, intenzioni, dipendenze e informazioni utili possono diventare parte dello stesso software.
NeoAI
NeoAI rappresenta infine il livello prodotto. Un coding agent in grado di utilizzare provider differenti, passando per esempio da Codex a MiMo, Claude o altri modelli in base al task.
Il futuro potrebbe essere nello stack, non nel modello
Negli ultimi anni gran parte della competizione AI si è concentrata sul modello. Quale modello ha il benchmark più alto? Quale ha più parametri? Quale ragiona meglio?
Ma nei coding agent sta emergendo un paradigma diverso. Il risultato finale dipende sempre di più da almeno quattro componenti:
Model + Harness + Context + Tools
Un modello leggermente inferiore può produrre risultati migliori se viene inserito dentro un sistema agentico migliore. Ed è proprio questa la direzione che Xiaomi sembra voler esplorare con MiMo Code.
DeepSeek ha iniziato una guerra. Xiaomi potrebbe spostarla
DeepSeek ha dimostrato che il prezzo dell'intelligenza artificiale poteva diminuire drasticamente. Xiaomi sembra voler fare un passo successivo. Non soltanto abbassare il costo del modello. Ma costruire intorno a quel modello:
- coding agent
- memoria
- toolchain
- abbonamento
- API
- compatibilità con framework esterni
La vera domanda quindi non è più soltanto: "Quanto è forte MiMo rispetto a DeepSeek, Claude o Codex?"
La domanda diventa: "Quanto software può realmente produrre un agente MiMo per ogni dollaro speso?"
Ed è proprio questo che voglio testare. Stesso repository. Stesso task. Stesso obiettivo. MiMo V2.5-Pro + MiMo Code + CodeDNA contro gli stack che utilizziamo oggi.
A quel punto non saranno più i benchmark a decidere. Saranno costo, autonomia e qualità reale del software prodotto.
"DeepSeek ha reso il prezzo un campo di battaglia. Xiaomi sta portando la battaglia dentro il coding agent."