Der Reddit-Post des Nutzers /u/9r4n4y verweist auf den offiziellen Mimo-v2.5-Inferenz-Blog von Xiaomi, der technische Details zu den Kostenoptimierungen hinter den niedrigen API-Preisen liefert. Mimo v2.5 ist das KI-Modell von Xiaomi, das laut Post im Coding-Bereich DeepSeek V4 übertreffen soll, während DeepSeek V4 beim Allgemeinwissen (World Knowledge) die Nase vorne hat. Bemerkenswert ist die Kombination aus sehr günstigen Nutzerpreisen und gleichzeitig 2–3-fachen Gewinnmargen auf Anbieterseite – ein Hinweis auf erhebliche Effizienzgewinne in der Inferenz-Pipeline. Als weiteren Akteur im Preiskampf nennt der Autor xAI (Elon Musks KI-Unternehmen), sieht Mimo und DeepSeek dort jedoch im Vorteil. Der Post spiegelt eine breitere Debatte in der LocalLLaMA-Community wider: Wie weit lassen sich Inferenzkosten durch Architektur- und Systemoptimierungen drücken, ohne Qualität einzubüßen? Der Autor äußert den Wunsch, in Zukunft Modelle auf „Fable-Level" zu aktuellen DeepSeek-V4-Preisen zu sehen – was er für ausreichend für rund 90 % aller Nutzer hält. Der verlinkten X-Post dient als Kurzübersicht, der Mimo-Blog als ausführliche technische Referenz.