MiMo-V2.6-Pro مقابل GLM-5.2: نموذجان من نوع MoE مفتوحا الأوزان، والاختبار المعياري الذي يجب ألا تطرحه

أكثر نسخ هذه المقارنة كسلاً تضع 72.57 الخاصة بـ Xiaomi MiMo-V2.6-Pro بجانب 46.2 الخاصة بـ GLM-5.2، وتسميها فوزاً بفارق 26 نقطة، ثم تنشر. وهي خاطئة لسبب لا علاقة له بأي النموذجين أفضل: هذان الرقمان ليسا القياس نفسه. إن 72.57 الخاصة بـ Xiaomi هي متوسط ثلاث محاولات على منصة التقييم الخاصة بها مع mini-swe-agent ولم تُقدَّم قط إلى لوحة عامة؛ أما 46.2 فهي رقم Pass@1 من منصة تقييم مختلفة تماماً. المقارنة الأمينة بين Xiaomi MiMo-V2.6-Pro وGLM-5.2 هي مقارنة أخرى، على مسطرة خضع كلاهما فعلاً للتقييم وفقها — وعلى تلك المسطرة، الفارق حقيقي لكنه اثنتا عشرة نقطة، لا ست وعشرين.

في Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2، وفق قراءة بتاريخ 22 سبتمبر 2026، يسجل Xiaomi MiMo-V2.6-Pro درجة 46. ويسجل GLM-5.2 درجة 34. كلاهما نموذجان مفتوحا الأوزان من نوع مزيج الخبراء من مختبرات صينية، وكلاهما يعمل بنافذة سياق تبلغ 1M رمز، وكلاهما مسعّر بسعر منخفض بما يكفي بحيث يكون الاختيار بينهما متعلقًا بالقدرة والتشغيل، لا بالميزانية. وهنا تنتهي أوجه الشبه، لأن صانع GLM-5.2 نفسه استبدله، والصفحة التي كُتبت عليها هذه المقارنة تحمل إشعار إهمال.

ما هو كل نموذج، وما الحالة التي هو فيها

GLM-5.2 هو الطراز الرائد لدى Z.ai، وقد صدر في 16 يونيو 2026. وهو محوّل خليط خبراء بنحو 753 مليار معامل إجمالي، مع حوالي 40 مليار معامل نشط لكل رمز، وذُكر أنه دُرّب بالكامل على مسرّعات Huawei Ascend بدلاً من عتاد Nvidia. يُتاح بأوزان مفتوحة بموجب رخصة MIT مع تكميم FP8 وINT4، ويحتفظ بسياق يبلغ 1M رمز مع إخراج يصل إلى 131,072 رمزًا، ويُسعّر عند 1.40 دولار لكل مليون رمز إدخال و4.40 دولار لكل مليون رمز إخراج على واجهة API الخاصة بـZ.ai، مع إدخال مخزّن مؤقتًا عند 0.26 دولار ومعدل مدمج 0.90 دولار. قاسته Artificial Analysis عند 72.6 رمز إخراج في الثانية و5.98 ثانية للرمز الأول، بتكلفة 1,559.05 دولار لتشغيل الفهرس الكامل.

أصبح Xiaomi MiMo-V2.6-Pro متاحًا عمومًا في 22 سبتمبر 2026، مع ظهور مستودعات نقاط التحقق الخاصة بالتعلم المعزز في اليوم السابق. وهو نموذج خليط خبراء متناثر بإجمالي 1.02 تريليون معامل و42 مليار معامل مفعّل لكل رمز — أي إجمالي أكبر من GLM-5.2 وعدد مفعّل شبه مطابق — مع نافذة سياق تبلغ مليون رمز، وتعدد وسائط أصلي عبر النص والصورة والفيديو والصوت، وأوزان مرخّصة بموجب MIT. احتفظت شاومي بتسعير الجيل السابق بدلًا من إعادة التسعير صعودًا، لذا يُدرج بسعر 0.43 دولار و0.87 دولار لكل مليون رمز مع خصم تخزين مؤقت بنسبة 99% وسعر مدمج قدره 0.18 دولار.

• الأوزان — مرخّصة بموجب MIT وقابلة للتنزيل؛ هذه هي الفئة الوحيدة التي يتساوى فيها الاثنان حقًا

• المعلمات النشطة — MiMo-V2.6-Pro 42B لكل رمز؛ GLM-5.2 حوالي 40B. شبه متطابقة، وهو ما يجعل فجوة الدرجات نتيجة للتدريب لا نتيجة للحجم.

• إجمالي المعاملات — MiMo-V2.6-Pro 1.02T؛ GLM-5.2 حوالي 753B

• درجة المؤشر — MiMo-V2.6-Pro 46؛ GLM-5.2 34، وكلاهما على Artificial Analysis v4.3.2

• سعر القائمة — MiMo-V2.6-Pro: 0.43 / 0.87 دولار لكل مليون؛ GLM-5.2: 1.40 / 4.40 دولار، وبسعر مدمج 0.18 دولار مقابل 0.90 دولار

• تكلفة تشغيل المؤشر — MiMo-V2.6-Pro $206.66؛ GLM-5.2 $1,559.05

• السرعة — MiMo-V2.6-Pro 134.3 رمز إخراج/ثانية؛ GLM-5.2 72.6

• زمن الوصول إلى أول رمز — MiMo-V2.6-Pro 2.15 ثانية؛ GLM-5.2 5.98 ثانية

• الحالة — MiMo-V2.6-Pro حالي ومتاح عمومًا (GA)؛ GLM-5.2 مهمَل على Artificial Analysis، الذي لم يعد يقيس أداءه إلا عند حمل عمل الإدخال الافتراضي البالغ 10k

إشعار الإهمال هو العنوان الرئيسي

منذ ذلك الحين، أصدرت Z.ai نموذج GLM-5.3، وصفحة Artificial Analysis الخاصة بـ GLM-5.2 تقول ذلك مباشرةً، إذ تصنّف النموذج باعتباره مهمَلًا وتقصر استمرار أعمال القياس المرجعي على حمل عمل افتراضي واحد. وهذا يغيّر الغرض من هذه الصفحة. إذا كنت تختار نموذجًا جديدًا اليوم، فالمواجهة التي تهمّك فعلاً هي MiMo-V2.6-Pro مقابل GLM-5.3، وليس GLM-5.2 — وعلى المؤشر v4.3.2 نفسه، يسجّل GLM-5.3 عند أقصى جهد 45 مقابل 46 لـ MiMo-V2.6-Pro. نقطة واحدة. تلك مواجهة حقيقية، وهي مقال مختلف تمامًا.

لا تزال المقارنة بـGLM-5.2 جديرة بأن تُجرى، لسبب واحد بعينه: فهي أرخص توضيح ممكن لمدى سرعة تحرّك حدود الأوزان المفتوحة بين يونيو وسبتمبر 2026. اثنتا عشرة نقطة على المؤشر في نحو أربعة عشر أسبوعًا، مع بقاء عدد المعاملات النشطة دون تغيير يُذكر. وأيًّا كان ما أنتج ذلك المكسب، فلم يكن الحجم.

ما الذي كان GLM-5.2 جيدًا فيه، وهل لا يزال كذلك

تصدّرت مواد إطلاق GLM-5.2 في مجال البرمجة والعمل الوكيلي طويل الأمد، ولا تزال تلك الأرقام تصمد كوصف للنموذج: SWE-bench Pro عند 62.1 مقابل 58.4 لـ GLM-5.1، وTerminal-Bench 2.1 عند 81.0 مقابل 63.5، وFrontierSWE عند 74.4 مقابل 30.5. وفي جانب المعرفة والرياضيات، أبلغ عن GPQA-Diamond عند 91.2، وAIME 2026 عند 99.2، وHumanity's Last Exam عند 40.5. وقد تصدّر جميع النماذج في أحد معايير البرمجة الوكيلية طويلة الأفق في ذلك الوقت، واحتل المرتبة الثانية في لوحة صدارة عامة لتطوير الويب. تلك أرقام مُبلَّغ عنها من قبل المورّد على أدوات التقييم الخاصة بالمورّد نفسه، وينطبق التحذير المعتاد على كل واحد منها.

أرقام Xiaomi المنشورة بنفسها لـ MiMo-V2.6-Pro ليست قابلة للمقارنة بها، ويجدر بنا أن نكون دقيقين في سبب ذلك بدلًا من الاكتفاء بالتلميح إليه. تُبلِغ Xiaomi عن أن النموذج انتقل من 58.4 إلى 72.57 على DeepSWE v1.1 خلال جولة التعلم المعزز الخاصة به، وقُيِّم باستخدام mini-swe-agent بمتوسط ثلاث محاولات، وباستخدام أداة التقييم الخاصة بها، مع توثيق الجولة بـ30 خطوة ونحو 750,000 مسار مكتمل في أقل من ستة أيام، وبتكلفة منشورة تبلغ نحو 2.62 مليون دولار لنموذج Pro. لا شيء من ذلك يُعد مدخلًا في لوحة الصدارة. مدخل لوحة الصدارة هو ادعاء بشأن تهيئة محددة في ظروف معلنة يمكن لطرف ثالث إعادة تشغيلها، وما لدى Xiaomi ليس واحدًا منها. ويُدرج متتبّع منفصل GLM-5.2 عند 46.2 على DeepSWE — Pass@1، وهو مقياس مختلف ضمن عائلة المهام نفسها — ووضع 72.57 إلى جانب 46.2 لإنتاج فارق قدره 26 نقطة هو حساب على مقياسين مختلفين. ولا ينبغي فعل ذلك، وهو أكثر خطأ شائع متداول بشأن هذا الثنائي.

الاختيار بينهما، والتوجيه الذي يجعله رخيصًا

إذا كان كلاهما أوزانًا مفتوحة تحت الترخيص نفسه، فإن العوامل الحاسمة هي ما يمكنك تشغيله وأين يمكنك استدعاؤه. GLM-5.2 متاح على OrcaRouter باسم z-ai/glm-5.2 — نقطة نهاية واحدة متوافقة مع OpenAI، ويُمرَّر سعر القائمة من المزوّد دون أي هامش ربح بنسبة 0%، لذا فإن أي تغيير في سعر Z.ai يصبح ساريًا لدينا في اليوم نفسه. أما Xiaomi MiMo-V2.6-Pro فليس على OrcaRouter؛ ولا أي طراز من Xiaomi، والوصول إليه يعني منصة Xiaomi الخاصة أو أحد الكتالوجات التي تحمله من أطراف ثالثة. ونفضّل الإفصاح عن ذلك بدلًا من أن توحي صفحة طراز بخلاف ذلك.

النتيجة المفيدة هي أنه يمكنك الاحتفاظ بالنماذج القائمة على مفتاح واحد وتقييم الوافد الجديد مقابلها دون عقد ثانٍ. إذا فاز MiMo-V2.6-Pro على المطالبات الخاصة بك، فقد تعلمت ذلك بتكلفة زهيدة. وإذا لم يفز — وبما أن فجوة الاثنتي عشرة نقطة في المؤشر أصغر من الفجوة الكبيرة في السعر لكل رمز، فإن النتيجة تعتمد حقًا على عبء عملك — فلن تخسر شيئًا سوى الاختبار. كما أن توجيه الاثنين خلف نقطة نهاية واحدة مع التحويل التلقائي عند الفشل يجيب أيضًا عن الاعتراض العملي على نموذج أُطلق هذا الأسبوع: فمسار الخدمة الواحد هو نقطة فشل واحدة، والمسار الذي يمكنك الرجوع إليه هو ما يجعل نموذجًا جديدًا آمنًا لوضعه أمام حركة مرور حقيقية.

الإجابة المختصرة

إذا كنت تستخدم GLM-5.2 اليوم وهو يعمل، فإن مسألة الترقية ليست MiMo-V2.6-Pro — بل GLM-5.3، من السلالة نفسها، بفارق نقطة واحدة عن نموذج Xiaomi وبدون أي كلفة ترحيل. وإذا كنت تختار مسارًا من الصفر وتريد أوزانًا مفتوحة بأفضل نتيجة مقيسة بين الثلاثة، فإن الرقم هو 46 لدى MiMo-V2.6-Pro، و134.3 توكنًا في الثانية و0.13 دولار لكل مهمة فهرسة هما السببان في أنه ليس فوزًا بفارق ضئيل. وإذا كنت تريد الأكثر أمانًا بين الثلاثة، فإن GLM-5.2 إجابة خاطئة لسبب لا علاقة له بمدى جودته في يونيو: فهو الوحيد بين الثلاثة الذي توقف مورّده الخاص عن تطويره.

يضع OrcaRouter أكثر من 200 نموذج خلف نقطة نهاية واحدة متوافقة مع OpenAI بسعر قائمة المزوّد دون أي هامش ربح بنسبة 0%، لذا يصبح أي تغيير في سعر المورّد ساريًا في اليوم نفسه.