Совсем недавно компания Xiaomi выпустила новую нейросеть под названием MiMo V2 Pro. На бумаге и в различных бенчмарках показатели модели выглядят впечатляюще: заявлено, что она может конкурировать с такими гигантами индустрии, как GLM5, Gemini 3.1 Pro и даже перспективными версиями GPT. Но так ли она хороша на практике? В этом обзоре мы проведем тестирование модели в реальных задачах на написание кода, чтобы понять, на что она действительно способна и стоит ли тратить на неё время. Характеристики и стоимость Перед тем как перейти к тестам, стоит упомянуть основные заявленные характеристики модели: Для тестирования использовалась среда разработки OpenCD, которая на данный момент предоставляет доступ к MiMo V2 Pro бесплатно. Практическое тестирование Модель проверялась на четырех разных по сложности проектах. Нейросети предоставлялись файлы с подробным описанием логики работы и требований на английском языке. Тест 1. 3D-объект (Аквариум) Первой задачей стало создание 3D-модели аквариума с использованием веб-технологий. Затратив на генерацию 17 минут, нейросеть выдала откровенно провальный результат. Графика получилась ужасной: рыбки лагают и выглядят неестественно (без глаз и плавников), камни и растения расставлены некорректно. Самое парадоксальное — в сгенерированном аквариуме даже не было воды. Тест 2. HTML5-баннер Далее модели поручили создать рекламный HTML5-баннер для бренда Coca-Cola. На это ушло 4 минуты. Результат оказался полным непопаданием в контекст: вместо газировки нейросеть сгенерировала анимацию с зубной щеткой на фоне падающего снега и звездочек. Тест 3. Веб-приложение на Next.js Третьей задачей стало приложение для проверки и сортировки «битых» картинок с функцией Drag-and-Drop. Приложение запустилось и успешно заработало спустя 9 минут генерации. Однако процесс его создания вызвал огромные подозрения: в папке с проектом появились служебные файлы (вроде Agent.md и Clot.md), которые характерны для других популярных ИИ-инструментов. Вероятнее всего, нейросеть просто скопировала готовый код из локальных папок или с GitHub, не написав его с нуля. Тест 4. Мобильное приложение на Flutter В финале нейросети поручили разработать мобильное приложение — каталог фильмов с поиском, свайпами и загрузкой данных из подготовленного JSON-файла. На задачу ушло более 17 минут. Приложение запустилось, но базовый функционал был сломан: свайпы не работали, переключение темной/светлой темы не реагировало, а обложки фильмов не подгружались. После просьбы исправить баги (что заняло еще 6 минут), модель починила свайпы, но при этом сломала логику отображения самих фильмов — список оказался абсолютно пустым. Итоги и вердикт Несмотря на громкие заявления и высокие позиции в синтетических бенчмарках, в реальных задачах нейросеть MiMo V2 Pro от Xiaomi показала себя откровенно слабо. Она генерирует корявый код, плохо понимает контекст и не справляется даже с базовым функционалом. Ее практический уровень оказался заметно ниже топовых моделей и проигрывает даже бесплатной Qwen 3.5 Plus. Стоит ли использовать MiMo V2 Pro для написания кода? На данный момент — нет. Для разработки данная нейросеть категорически не подходит. Если вам нужен бесплатный и качественный ИИ-ассистент для программирования, лучше остановить свой выбор на Qwen 3.5 Plus или воспользоваться проверенными решениями от мировых лидеров рынка.