MiMo V2.5

理解多种输入，再继续完成工作

MiMo-V2.5 将文字、图片、视频和音频理解放在同一模型中，适合需要综合不同材料的任务。你可以提交产品演示、用户录音、页面截图与项目说明，让它把现象、诉求和规则联系起来，输出分析、代码、摘要或结构化记录。

原生多模态能力适合处理文字说明之外的信息。例如，整理一段教学录像的步骤与注意点，将访谈音频归纳成需求，或对照操作视频与文档检查实际流程。请求中写清关注的时间段、对象与问题，并要求引用可定位的依据，有助于团队重新核查原材料。

它也面向智能体和代码任务。开发环境提供文件读取、检索和执行工具后，可以让它分析项目、计划改动，并根据测试反馈继续推进。结合视觉或音频输入时，可以先把问题整理成可验证的工程要求，再进入实现，避免直接从模糊现象跳到修改代码。

百万 Token 级上下文便于保留较长资料与多步任务状态。长材料应按文件和主题命名，标注当前有效规则，并定期归纳已确认事实与待验证问题。对于需要机器读取的结果，预先定义字段、单位和缺失值，有利于衔接后续业务流程。

常见应用问题

能分析录音并生成配音吗？ 此模型可理解音频并输出文字；要把整理后的正文读出来，需要再使用语音合成服务。

多种材料发生冲突怎么办？ 要求分别保留各材料的说法与位置，指出冲突并列出确认步骤，避免将不同版本的信息直接合并。

围绕同一问题提交多模态材料

为各份材料编号，指定比较维度与输出形式。

材料 A 是用户操作录像，B 是反馈录音，C 是当前功能说明。
分析用户为何无法完成批量上传。
先整理实际操作和用户诉求，再对照功能规则，列出能确认的问题与待验证假设。
每项标注材料和时间位置，最后生成可复现的测试步骤与开发任务。

代码任务提供相关文件和运行检查，媒体分析注明关注片段。长任务保留阶段进度，工具执行后使用真实结果修正判断；不要把未展示的功能视为已验证。