क्षमा करें mimo v2.5 pro वास्तव में ठीक नहीं है

कुछ लोग साझा करते हैं कि Xiaomi का मॉडल लंबी अवधि के कार्यों को निष्पादित कर सकता है, सैकड़ों बार tool call के बिना कोई त्रुटि नहीं, यह नहीं पता कि यह परीक्षण दिशा किसने शुरू की, यह ऐसा है जैसे कहना कि एक छात्र परीक्षा कक्ष में 100 मिनट तक बिना शौचालय गए रह सकता है, कोई मतलब नहीं है। हम सामान्य लोग समझते हैं, एक परीक्षा के लिए, एकमात्र महत्वपूर्ण चीज केवल अंक हैं, यदि थोड़ा उदार हों, तो अंक मूल्यांकन प्रणाली में वजन का 95% से अधिक हिस्सा हैं, आम तौर पर पहले अंक देखे जाते हैं फिर अन्य प्रदर्शन, अंक कम हों तो अन्य देखने की जरूरत नहीं है। mimo वास्तव में एक कार्य पूरा कर सकता है, लेकिन समस्या यह है कि वह सही नहीं करता। नीचे mimo2.5pro के बारे में व्यक्तिपरक गैर-मात्रात्मक साझाकरण है, केवल उद्योग के मानक GPT5 श्रृंखला और opus श्रृंखला के साथ तुलना की गई है। निर्देश पालन कमजोर है, रिकॉल कमजोर है, इस आधार पर हालांकि 1M संदर्भ है, लेकिन रिकॉल कम होने पर बड़े संदर्भ का मतलब सीमित है। भले ही मैंने agent में ATDD विकास प्रक्रिया का उपयोग करने का निर्देश दिया, mimo ने मेरे लिए case दस्तावेज़ और उपयोग मामले नहीं बनाए। इरादा समझ कमजोर है, जिससे कार्य शुरुआत में ही विचलित हो सकता है। GPT5 और opus दोनों सत्र की शुरुआत में बहुत सी जानकारी एकत्र करते हैं, सत्र शुरू करने के जानकारी एकत्र करने के चरण में गति धीमी होती है, बाद में तेज। इस धीमेपन का लाभ यह है कि इरादा समझ में कम विचलन होता है, नुकसान यह है कि token की खपत स्पष्ट रूप से अधिक होती है। mimo2.5pro में सत्र शुरू करने के चरण में जानकारी एकत्र करने की इच्छा कमी है, इसलिए मेरा मानना है कि यह मॉडल केवल अत्यंत छोटे पैमाने के प्रोग्रामिंग कार्यों को निष्पादित कर सकता है, भले ही उसके पास 1M संदर्भ हो। चूंकि मॉडल के पर्यावरण जानकारी एकत्र करने की इच्छा कम है, mimo मॉडल की windows पर उपकरणों के समर्थन बहुत खराब है, डिफ़ॉल्ट रूप से दिए गए कमांड linux कमांड हैं, लेकिन जब तक आवश्यक न हो मैं डिफ़ॉल्ट रूप से windows dev drive पर विकास करता हूँ, GPT5/opus की तो बात ही छोड़िए, मानक मॉडलों में यह समस्या नहीं है, glm5.1 और DeepSeekv4flash/pro भी सामान्य प्रदर्शन करते हैं। सामान्य ज्ञान की कमी है, स्पष्ट रूप से सामान्य ज्ञान के विरुद्ध त्रुटियों की पहचान नहीं कर पाता, और जिद्दी बनकर आगे बढ़ता रहता है। अंत में बहुत से token खर्च करके एक बेतुका समाधान और संशोधन देता है, यह तो मॉडल की संदर्भ निर्माण इच्छा को मजबूत करने से कहीं बेहतर है। अंत में सारांश, mimo v2.5 pro कार्य करने की इच्छा प्रबल है, खोज इच्छा कमजोर है, याददाश्त खराब है, सामान्य ज्ञान खराब है, तर्क खराब है, windows समर्थन खराब है, एक ऐसा मॉडल है जिसमें कुछ विशेष कहने योग्य नहीं है। हालांकि लेई ज़ोंग द्वारा दिए गए token plan के लिए धन्यवाद, लेकिन GPT5 की तुलना में यह मेहनती प्राथमिक छात्र और डॉक्टर के बीच के अंतर जैसा है, बिल्कुल वैसा नहीं जैसा कुछ लोग कहते हैं कि इसमें 80% क्षमता है। मेरा व्यक्तिपरक अनुभव सभी प्रोग्रामिंग कार्यों का है, लगभग 10 अनुरोध, 329 युआन pro पैकेज का 6% खर्च हुआ, मोटे अनुमान से 329 युआन पैकेज मेरे उपयोग परिदृश्य में केवल 200 अनुरोध भेज सकता है। एक साधारण एकल पृष्ठ संशोधन को स्वीकार करने के अलावा, अन्य सभी कार्यान्वयन वापस ले लिए गए। शायद यह लेख लिखने के लिए उपयुक्त मॉडल है? किसी भी स्थिति में, यह कोड लिखने के लिए उपयुक्त नहीं है।

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