（来源：上观新闻）
每个问题除🐄了常规干🚼😎扰项，还专门针🦝对真实答🇫🇮🏃案量身定制了极4️⃣🔻具迷惑性的选💡项，逼迫模型展现⬅出细粒度的辨析能🌨🧦力🈂🚰。和Pi一✡对比，格局大💻小立见🤹♂️🍮。当时最大的☸📝变化是把文本、📲🐲图像和语🧠🧦音放进同👩👧👦▶一个模型里处🇧🇷🥠理，多个☂能力被放在同一🛏个系统中完成🇬🇫，模型😂的内部开始变🏆得统一🌦。
MiMo🧾-V2🇬🇩🎍.5-🎑Pro在Hu💮😭manity's🇲🇴 Last Ex🧫🇹🇭am上是4🌏🚩8.0%，而G🏚🤛PT-5☔🇦🇨.4是58🚬.7%⏫。GPT-5.5🐡的成绩是84.🇨🇿9%，📻相比GPT🥩-5.4的♉83.0%，有📕🍚一定的💆♂️🇬🇫提升，🎏🅰网络书源也高于Clau🏂de Opus🐝 4.7 的80🍆网络书源.3%和Gem🇵🇬ini 🔥3.1 Pro的🇵🇫🏑67.3%🙇♀️🚛。
哪个模🌼📌型好，开发者一测😀便知🚯。模型名🇵🇷填上mimo-🛹🦔v2.5📡😍-pr✍o🌼。摄像头持续输😞🕗出图像流，激光🍱网络书源雷达持续输出点云🎦💾。(作者/箫雨)🎱🔟 更多⏸🇭🇳一手新闻，欢迎下🚙载凤凰🐪新闻客户端订🌙阅凤凰网科技🗡。
