Xiaomiがオープンソースの AI コーディング助手「MiMo Code」をリリース — 200ステップ超の長時間タスクで Claude Code を上回る結果

スマートフォン大手の Xiaomi が 6 月 10 日、ターミナル上で動作する AI コーディング支援ツール「MiMo Code V0.1.0」をオープンソース公開したと報じられている。内部ベータテストで 576 名の開発者を対象に実施した検証では、Anthropic の Claude Code よりも特に 200 ステップ以上の長時間・複雑なコーディングタスクで高い成績を収めたという。

同時に、Xiaomi の主力 AI モデル「MiMo-V2.5」への無料アクセス権もバンドルされている。登録なしで即座に使い始められるのが特徴とされる。MIT ライセンスのもとで GitHub で公開されており、macOS・Linux ではターミナルコマンド一発でインストール可能。Windows では npm でのセットアップになるという。

「長時間の対話で AIが忘れてしまう問題」に取り組んだとの報告

AI コーディング支援ツール利用時の課題として指摘されているのが、コンテキスト（会話履歴）の蓄積である。会話が積み重なってくると、最初の方で決めた設計方針や命名規則などが薄れ、何度も同じ説明を繰り返す必要が生じるとされている。つまり、AI が「プロジェクト全体の状況」を忘れてしまうということだ。

Xiaomi の MiMo チームが指摘するところによると、これを単なる「圧縮」で解決しようとしても限界があるという。そこで彼らが採用したのが、SQLite FTS5 による全文検索を駆使した「クロスセッション対応のメモリシステム」だ。4 層構造で情報を管理しているとされている：

  • プロジェクトメモリ — MEMORY.md ファイルに永続化された設計方針やルール
  • セッションチェックポイント — 各作業セッションの状態スナップショット
  • スクラッチノート — 一時的なメモと思考ログ
  • タスク進捗ログ — 各タスクの実行結果と判定内容

報告によれば、「チェックポイント専用の副エージェント」という仕組みが採用されているという。主要なコーディング作業を進める AI が記録に割く時間を減らすため、別の AI が並行して「今まで何が決まったか」「どこまで進んだのか」を常に書き込んでいくということだ。建築工事に例えるなら、現場監督が工事を進める傍ら、建築家が設計図を常にアップデートしている状態にあたるという。コンテキスト上限に達しても、その設計図から作業環境を再構築できる仕組みだとしている。

性能面での主張と検証の難しさ

ベンチマーク結果 — Claude Code との比較

Xiaomi が発表した数字によると、MiMo Code + MiMo-V2.5-Pro の組み合わせで Claude Code + Claude Sonnet 4.6 を下記の三つのテストで上回ったという：

ベンチマーク MiMo Code Claude Code 差分
SWE-bench Verified 82% 79% +3%
SWE-bench Pro 62% 55% +7%
Terminal Bench 2 73% 69% +4%

ただし、独立したターミナルベンチマーク「Terminal-Bench 2.0」の公式リーダーボードを見ると、OpenAI の Codex CLI（GPT-5.5）がより高い成績を報じられているとの指摘もある。こうした点から、ベンチマーク選定の透明性については議論の余地があるともいえる。

一方、注目される点として報告されているのが、Xiaomi が実施した「開発者 576 名による相互評価」である。実際のプライベートリポジトリ 474 個で 1,213 ペアを比較させたところ、200 ステップ未満の作業では両者がほぼ五分五分だったのに対し、200 ステップを超えると MiMo Code の勝率が上がったと報告されている。つまり、長時間の作業ほど Xiaomi の「記憶の仕組み」が有効である可能性を示唆するデータといえるかもしれない。

料金とアクセス方法 — 競争力のある設定

無料でアクセス可能な MiMo-V2.5

MiMo Code をインストールすると、「MiMo Auto」という無料チャネルが自動で有効になり、Xiaomi の AI モデル MiMo-V2.5 に無料でアクセスできるとされている。ただし「期間限定」との表記があるため、永遠無料ではない可能性が高い。だが少なくとも初期段階では、登録なしで即座に始められるのが特徴である。

有料プランの料金設定についても、公開情報を参考にすると、OpenAI や Anthropic と比べて低コストの設定になっているとみられる。詳細は公式サイトで要確認。

さらに、DeepSeek や Moonshot（Kimi）、Zhipu（GLM）など、他社のモデルを指定することもできるとされている。OpenAI 互換 API を使えば、自身が契約しているモデルをそのまま指定可能という。つまり Xiaomi のインフラに限定されない柔軟性があると考えられる。

セットアップの簡潔さ

報じられている情報によると、macOS / Linux ユーザーの場合、特定のコマンド一つでインストール完了するとされている。Windows ユーザーは npm 経由でのセットアップになるという。

インストール後は設定ファイルの複雑な編集なしに利用開始できるとのことである。Claude Code からの移行時にも、既存の設定が自動でインポートされるとの報告もあがっている。