AnswersPublished19 sources
MiMo-V2.5’in token liderliği, yapay zekâ kullanımında neyin değiştiğini gösteriyor
OpenRouter’ın 20–26 Temmuz 2026 görünümünde Xiaomi MiMo V2.5’in yaklaşık 10,5 trilyon haftalık token işleyerek lider olduğu bildirildi; ilk beş sırayı Çin’de geliştirilen modeller aldı. MiMo V2.5; 1 milyon tokena kadar bağlam penceresi, görsel ve sesli içeriği doğal olarak anlayabilmesi, herkese açık deneme süreci v...
YayımlayanGPT-5.6 Terra ile düzenlendiGörseller GPT Image 2 ile oluşturuldu
Research answer
Key takeaways
- OpenRouter’ın 20–26 Temmuz 2026 görünümünde Xiaomi MiMo V2.5’in yaklaşık 10,5 trilyon haftalık token işleyerek lider olduğu bildirildi; ilk beş sırayı Çin’de geliştirilen modeller aldı.
- MiMo V2.5; 1 milyon tokena kadar bağlam penceresi, görsel ve sesli içeriği doğal olarak anlayabilmesi, herkese açık deneme süreci ve token odaklı fiyatlandırmasıyla yüksek hacimli ajan iş yüklerine uygun bir profil su...
- Token hacmi; gelir, tekil kullanıcı sayısı, güvenlik ya da en ileri araştırma kapasitesiyle aynı şey değil.
AI Prompt
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: How did Xiaomi’s MiMo‑V2.5 become the world’s most-used LLM by token volume by July 2026—reaching 10.5 trillion weekly and 31.2 trillion mon. Article summary: MiMo‑V2.5’s rise appears to be a distribution-and-economics win as much as a model-quality win: Xiaomi paired agent-oriented, native multimodal capability and a 1M-token context window with aggressively accessible API ac. Topic tags: general, general web, user generated. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fa
OpenRouter’ın Temmuz 2026 sıralaması, büyük dil modellerinde (LLM) gerçek kullanımın yalnızca kıyaslama testleriyle şekillenmediğini gösteren dikkat çekici bir tablo sundu. Xiaomi’nin MiMo-V2.5 modeli, 20–26 Temmuz haftasında yaklaşık 10,5 trilyon token ile platformun lideri oldu; bildirilen aylık hacmi ise 31,2 trilyon tokena ulaştı. Aynı haftanın ilk beş sırasında Çin’de geliştirilen modeller yer aldı. 8
15
Bu, doğrudan “dünyadaki en iyi yapay zekâ modeli” sonucu anlamına gelmiyor. Ancak geliştiricilerin çok modelli bir erişim ve yönlendirme platformunda hangi modelleri yoğun biçimde uygulamalarına bağladığını gösterdiği için önemli.
Önce metriği doğru okumak gerekiyor
Buradaki rakamlar, tüm dünyadaki tüm yapay zekâ isteklerinin sayımı değil; modeller arasında yönlendirme yapmaya imkân veren OpenRouter platformundan geçen token hacmi. Token, modelin metni işlerken kullandığı küçük metin parçaları için kullanılan ölçü birimidir.
Bu nedenle token sayısı; API çağrısı, tekil kullanıcı, ciro veya kurumsal önemle bire bir eş tutulamaz. Örneğin yüzlerce sayfalık doküman okuyan ya da her adımda araç çağırıp sonucu yeniden değerlendiren bir yazılım ajanı, kısa bir sohbet sorusuna kıyasla çok daha fazla token tüketebilir.
MiMo-V2.5 için bildirilen yükseliş de çarpıcıydı: Mayısta 1,46 trilyon olan haftalık token hacminin temmuzda 10,46 trilyona çıktığı, bunun yaklaşık %616 artışa karşılık geldiği hesaplandı. 15 Yine de bu oran ve Çin modelleri için sık anılan %63,5’e karşı ABD modelleri için %35,5 payı, yalnızca OpenRouter’ın belirli bir zaman penceresindeki trafik görünümünü ifade eder; küresel yapay zekâ çıkarım pazarının tamamının nüfus sayımı değildir.
15
MiMo-V2.5 neden yüksek token tüketen işlere uyuyordu?
Xiaomi, MiMo-V2.5’i ajan yetenekleri ve çok modlu anlayış odağıyla konumlandırdı. Şirketin açıklamasına göre model, görsel ve sesli girdileri doğal olarak anlayabiliyor ve 1 milyon tokena kadar bağlam destekliyor. 16
Bu özellikler özellikle şu tür kullanım alanlarında önem kazanıyor:
- Kod yazan ve araç kullanan yazılım ajanları,
- Uzun belge setleri üzerinde araştırma yapan sistemler,
- Görsel, ses ve metni birlikte inceleyen medya analizleri,
- Birden fazla adımda plan yapıp sonuçlarını kontrol eden asistanlar.
Bu iş akışlarında model yalnızca bir yanıt üretmez. Bağlamı tekrar tekrar okur, bir sonraki adımı planlar, haricî araçları çağırır, sonuçları denetler ve yanıtını revize eder. Dolayısıyla bu tür ürünler doğası gereği token yoğun çalışır.
MiMo-V2.5’in 23 Nisan 2026’da herkese açık test sürecine girmesi ve başlangıçta sınırlı süreyle ücretsiz sunulması da geliştiricilerin modeli hızla denemesini kolaylaştırdı. 3 Uygulamada benimsenme açısından erişim hızı, bazen tek başına bir test skorundan daha belirleyici olabilir.
Fiyat ve dağıtım seçeneği, ilgiyi kullanıma çevirdi
Bir ekip için birden fazla model yeterli kalite düzeyine ulaştığında, karar çoğu zaman şu pratik sorulara iner: Tamamlanan görevin maliyeti nedir? Hizmet yüksek hacmi kaldırabilir mi? Mevcut teknoloji yığınıyla uyumlu mu? Kurum, modeli kendi ortamında çalıştırabilme seçeneğine sahip mi?
Xiaomi, MiMo ailesi için token planı fiyatlandırmasını ve token verimliliğini özellikle öne çıkardı. 1 Daha sonra V2.5 serisinin ağırlıklarını izin gerektirmeden ticari çıkarımda kullanma, ek eğitim ve ince ayar yapma olanağı veren MIT lisansı altında yayımladı.
2
Açık ağırlıklar tek başına benimsenmeyi garanti etmez. Fakat müşteriye daha fazla yol sunar: Barındırılan API’yi kullanmak, modeli kendi altyapısında çalıştırmak, ince ayar yapmak veya gelecekte alternatif bir dağıtım yolunu açık tutmak. Yüksek hacimli ürünlerde birim maliyet ve tek tedarikçiye bağımlılık önemli hâle geldiği için bu esneklik değer taşır.
Çin modellerinin ilk beşi alması neyi, neyi göstermiyor?
20–26 Temmuz dönemine ilişkin OpenRouter verilerine dayanan haberlere göre ilk beşte MiMo-V2.5’i DeepSeek V4 Flash, Tencent HY3, Zhipu GLM-5.2 ve DeepSeek V4 Pro izledi. 8 Temmuz ayındaki diğer haberler de Çin kökenli modellerin platformdaki yönlendirilmiş trafiğin %60’ından fazlasını taşıdığını aktardı.
19
26
Buradan çıkarılacak doğru sonuç, Çin modellerinin her ölçütte ve her görevde ABD modellerini kesin olarak geçtiği değildir. Daha isabetli yorum şu: çıkarım katmanındaki benimsenme rekabeti son derece açık hâle geldi. Yeterince yetenekli, maliyeti yönetilebilir ve entegrasyonu kolay modeller; en ileri kapalı model liderliği tartışmalı kalsa bile çok büyük üretim hacimlerine ulaşabiliyor.
Ayrıca talebin yalnızca Çin iç pazarından kaynaklanmadığına dair işaretler de var. CNBC’nin haberine göre ABD şirketlerinin OpenRouter üzerinden Çin modellerine harcadığı tokenların payı 8 Şubat’tan itibaren her hafta %30’un üzerinde kaldı ve bir noktada %46’ya ulaştı. 23
Asıl ders: En ileri model olmak ile yaygın çıkarım kullanımı aynı yarış değil
MiMo-V2.5’in kısa süreli liderliği, yapay zekâ pazarında iki farklı rekabeti ayırmayı gerektiriyor:
- En ileri kapasite, modellerin en zor görevlerde ve değerlendirmelerde ne kadar başarılı olduğunu anlatır.
- Çıkarımda benimsenme ise geliştiricilerin hangi modelleri uygulamalarında gerçekten ve yüksek hacimde kullandığını gösterir.
İkinci yarış daha geniş bir özellik setini ödüllendirir: fiyat-performans dengesi, bağlam kapasitesi, çok modlu girdi desteği, entegrasyon seçenekleri ve ticari kullanım koşulları. MiMo, bu unsurların birkaçını bir araya getirirken Çin’deki model ekosistemi de benzer geliştirici iş yükleri için birden fazla alternatif sundu.
Bu tablo, ABD’nin kapalı ve en ileri modellerdeki gücünü ortadan kaldırmaz. Token hacmi de güvenlik, güvenilirlik, kârlılık veya kurumsal kritik önem için yeterli bir ölçü değildir. Buna karşın, uygun maliyetli ve kolay dağıtılabilir modeller piyasaya çıktığında yüksek hacimli yapay zekâ çıkarımının ağırlık merkezinin hızla değişebileceğini açık biçimde gösterir.
Sonuç
MiMo-V2.5’in temmuzdaki liderliği, esas olarak bir dağıtım ve ekonomi başarısı olarak okunmalı. Yaklaşık 10,5 trilyon haftalık token hacmi; ajan ve çok modlu iş yüklerine dönük yeteneklerin, 1 milyon tokenlık bağlam penceresinin, kolay erişimin ve daha sonra gelen ticari kullanıma açık lisansın birleşimini yansıtıyor. 2
8
16
Çin modellerinin ilk beşi kapatması da tek bir ülkenin yapay zekâ yarışını kesin biçimde kazandığını kanıtlamıyor. Ancak gerçek dünyadaki LLM benimsenmesinde geliştiricilerin yalnızca en yüksek performansı değil, çalıştırılabilirlik, maliyet ve esnekliği de satın aldığını güçlü biçimde ortaya koyuyor.
Studio Global AI
Continue your research
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
People also ask
What is the short answer to "MiMo-V2.5’in token liderliği, yapay zekâ kullanımında neyin değiştiğini gösteriyor"?
OpenRouter’ın 20–26 Temmuz 2026 görünümünde Xiaomi MiMo V2.5’in yaklaşık 10,5 trilyon haftalık token işleyerek lider olduğu bildirildi; ilk beş sırayı Çin’de geliştirilen modeller aldı.
What are the key points to validate first?
OpenRouter’ın 20–26 Temmuz 2026 görünümünde Xiaomi MiMo V2.5’in yaklaşık 10,5 trilyon haftalık token işleyerek lider olduğu bildirildi; ilk beş sırayı Çin’de geliştirilen modeller aldı. MiMo V2.5; 1 milyon tokena kadar bağlam penceresi, görsel ve sesli içeriği doğal olarak anlayabilmesi, herkese açık deneme süreci ve token odaklı fiyatlandırmasıyla yüksek hacimli ajan iş yüklerine uygun bir profil su...
What should I do next in practice?
Token hacmi; gelir, tekil kullanıcı sayısı, güvenlik ya da en ileri araştırma kapasitesiyle aynı şey değil.