Xiaomi ha presentado MiMo Code, un agente de programación basado en terminal, de código abierto y licenciado bajo MIT, diseñado para ejecutar tareas de desarrollo de software de larga duración con decenas o incluso cientos de pasos encadenados. Según la compañía, el sistema supera a Claude Code de Anthropic en los tres benchmarks principales en los que ha sido evaluado, aunque la propia Xiaomi reconoce que estas pruebas aún miden la resolución de problemas individuales y que las ventajas reales del sistema se manifiestan mejor en proyectos de desarrollo continuado.
Qué es MiMo Code y cómo funciona en el terminal
De acuerdo con la información publicada por el equipo de MiMo de Xiaomi, MiMo Code es un agente que opera directamente en la línea de comandos, interceptando salidas del terminal, leyendo estados de directorios y ejecutando comandos bash locales para automatizar pipelines complejos de ingeniería de software. El proyecto está construido sobre OpenCode y publicado en GitHub bajo licencia MIT, lo que permite su modificación y uso comercial.
Según los datos facilitados por la compañía, el sistema está pensado para superar las limitaciones habituales de los asistentes de código tradicionales, que se limitaban a generar texto dentro de ventanas de IDE. MiMo Code da un paso más allá al automatizar flujos de trabajo que pueden extenderse durante horas, gestionando por sí mismo el estado de la sesión, los ficheros modificados y los errores que van surgiendo.
El problema que intenta resolver: las tareas largas colapsan a los agentes convencionales
La nota técnica publicada por Xiaomi explica con claridad el reto al que se enfrenta cualquier agente de código cuando las tareas superan las diez rondas de ejecución. La ventana de contexto se agota, la atención del modelo se degrada y las instrucciones originales quedan diluidas entre cientos de outputs de herramientas, fragmentos de código y registros de errores. A medida que crece el historial, el modelo pierde capacidad para seguir instrucciones con precisión.
Según la fuente, el equipo identificó tres cuellos de botella según la escala temporal de la tarea: la calidad de cada decisión individual (computación), la continuidad entre turnos dentro de una sesión (memoria) y la capacidad de mejorar entre sesiones distintas (evolución). Todo el diseño de MiMo Code gira en torno a estos tres ejes.
Cómo gestiona la computación en cada paso
Para mejorar la calidad de cada decisión, MiMo Code incorpora un modo llamado Max Mode, que genera hasta cinco soluciones candidatas en paralelo por cada turno. El sistema usa el propio modelo como juez para seleccionar la mejor opción antes de ejecutarla. Según los datos de la compañía, este modo mejora el rendimiento en SWE-Bench Pro entre un 10 y un 20% respecto al muestreo simple, aunque multiplica el consumo de tokens por cuatro o cinco.
Además, incorpora un mecanismo denominado Goal, que actúa como verificador independiente cuando el agente intenta dar la tarea por terminada. Si la condición de parada definida por el usuario —por ejemplo, «todos los tests pasan y el código ha sido commiteado»— no se cumple realmente, el verificador lo detecta e indica al agente que continúe. Según la fuente, la probabilidad de que el sistema entre en un bucle infinito es inferior al 0,5%.
Un sistema de memoria en capas para sesiones sin límite teórico
Uno de los aspectos más llamativos de MiMo Code, de acuerdo con la documentación técnica publicada, es su arquitectura de memoria persistente. El sistema introduce el concepto de ciclo: cuando la ventana de contexto se acerca a su límite, un subagente independiente escribe un archivo de estado estructurado en disco, y el agente principal continúa trabajando en una nueva ventana sin perder la continuidad lógica de la sesión.
Según los datos facilitados, la memoria se organiza en cuatro capas diferenciadas:
- Session memory (checkpoint.md): estado completo de la sesión actual.
- Project memory (MEMORY.md): decisiones de arquitectura, reglas del usuario y hechos técnicos verificados, persistentes entre sesiones.
- Global memory: preferencias del usuario que aplican a todos los proyectos.
- History: registro completo en SQLite de cada mensaje y llamada a herramientas, sin indexar, como capa de respaldo.
De acuerdo con la compañía, el agente principal no puede escribir en su propia memoria estructurada, salvo en un scratchpad libre (notes.md). Es un subagente escritor independiente quien extrae, organiza y actualiza los archivos de estado, evitando que el modelo distraiga su atención entre tareas de trabajo y tareas de registro.
La evolución: aprender de una sesión a la siguiente
Más allá de una sola sesión, MiMo Code incorpora mecanismos para que el agente mejore con el uso continuado del mismo proyecto. Según la fuente, el sistema ejecuta automáticamente dos procesos en segundo plano a lo largo del tiempo: Dream, que se lanza cada siete días para consolidar y deduplicar la memoria acumulada, y Distill, que se activa cada 30 días para identificar patrones de trabajo recurrentes y convertirlos en habilidades reutilizables, comandos CLI o documentos de procedimiento.
El objetivo declarado por la compañía es que el agente no tenga que redescubrir las mismas restricciones del proyecto en cada nueva sesión ni repetir los mismos errores. Con cada interacción, el sistema debería volverse más eficiente en ese entorno concreto, algo que los benchmarks estáticos no son capaces de reflejar.
Los resultados: ventaja real en tareas de más de 200 pasos
Según los datos publicados por Xiaomi, MiMo Code combinado con el modelo MiMo-V2.5-Pro supera a Claude Code con Claude Sonnet 4.6 en los tres benchmarks offline evaluados. Sin embargo, la propia compañía matiza que estas pruebas miden la resolución de problemas individuales y que las ventajas de diseño del sistema —memoria multi-turno, verificación de completitud, evolución entre sesiones— solo se aprecian plenamente en escenarios de desarrollo real.
Para complementar los benchmarks, el equipo realizó una prueba A/B ciega con desarrolladores reales: según los datos facilitados, 576 desarrolladores evaluaron 1.213 pares de tareas comparando ambos sistemas sobre 474 repositorios privados reales. El resultado, de acuerdo con la fuente, fue que cuando el número de pasos de ejecución supera los 200, la tasa de victorias de MiMo Code frente a Claude Code sube por encima del 65%, mientras que en tareas más cortas ambos sistemas se sitúan cerca del 50%.
Cómo probarlo: instalación y modelos disponibles
MiMo Code se puede instalar con un solo comando en el terminal. Según la documentación oficial, el acceso está disponible de dos formas:
- Instalación directa:
curl -fsSL https://mimo.xiaomi.com/install | bash - Vía npm:
npm install -g @mimo-ai/cli
En el primer arranque, de acuerdo con la compañía, el sistema guía al usuario para elegir entre varias opciones de acceso al modelo: MiMo Auto (gratuito por tiempo limitado, basado en MiMo-V2.5 con contexto de un millón de tokens), login en la plataforma Xiaomi MiMo, importación de la configuración de Claude Code, o uso de un modelo personalizado. Esta compatibilidad con modelos externos es uno de los argumentos que esgrimen los analistas que cubren el lanzamiento para considerarlo una alternativa con potencial real, aunque advierten de que el número de versión V0.1.0 indica que se trata de una versión aún muy temprana.
«Lo que necesitamos no es una mejor compresión, sino un mecanismo explícito de almacenamiento y recuperación que decida qué información debe escribirse en estructuras persistentes, y cuándo debe recuperarse.»
— Equipo MiMo de Xiaomi, nota técnica oficial, junio de 2026
El contexto: Xiaomi lleva más de un año construyendo su división de IA
MiMo Code no surge de la nada. Según los datos públicos disponibles, Xiaomi lleva construyendo su división MiMo desde abril de 2025, cuando lanzó el modelo MiMo-7B. Desde entonces ha publicado sucesivamente MiMo-V2-Flash (309.000 millones de parámetros), MiMo-V2-Pro (un billón de parámetros) y la familia MiMo-V2.5, lanzada en abril de 2026. El equipo está liderado por Fuli Luo, anteriormente ingeniero clave en el proyecto R1 de DeepSeek.
En marzo de 2026, el CEO de Xiaomi, Lei Jun, anunció una inversión de al menos 8.700 millones de dólares en inteligencia artificial durante los próximos tres años. MiMo Code es el primer producto de cara al desarrollador que empaqueta el modelo con un entorno de ejecución completo, y llega en un momento en el que herramientas como Claude Code o GitHub Copilot ya cuentan con una base de usuarios consolidada. Según analistas del sector, el principal punto de incertidumbre para organizaciones con políticas estrictas de residencia de datos es que el acceso gratuito al modelo enruta el código fuente a través de servidores en la nube de Xiaomi, sujetos a la legislación china.
Fuente: https://mimo.xiaomi.com/mimocode