MiMo-V2.6-Pro לעומת Kimi K3: שני מודלים פתוחים עם טריליון פרמטרים, בפער של פי ארבעה עשר בעלות לכל משימה

שניהם מודלים מסוג תערובת מומחים (mixture-of-experts) במשקלים פתוחים ממעבדות סיניות עם חלון הקשר של 1M טוקנים. שניהם זמינים להורדה. במדד Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2, כפי שנקרא ב-22 בספטמבר 2026, Kimi K3 של MoonshotAI מקבל ציון 44 ו-MiMo-V2.6-Pro של Xiaomi מקבל ציון 46. שתי נקודות. העלות הנמדדת של הרצת אותה ערכת הערכה בדיוק על כל אחד מהם היא $3,658.07 עבור Kimi K3 ו-$206.66 עבור MiMo-V2.6-Pro — פי שבעה עשר. אם כבר החלטתם שאתם רוצים משקלים פתוחים במחלקה הזו, היחס הזה, ולא שתי הנקודות, הוא שקובע את ההחלטה.

Kimi K3 הוא המודל המבוסס בזוג הזה: שוחרר ב-16 ביולי 2026, עם המשקלים המלאים שהגיעו בעקבותיו ב-27 ביולי, וחודשים של הערכה עצמאית מאחוריו. Xiaomi MiMo-V2.6-Pro הפך לזמין באופן כללי ב-22 בספטמבר 2026, כאשר מאגרי נקודות הביקורת של למידת החיזוק שלו הופיעו יום קודם לכן. ההשוואה היא אפוא בין מודל פתוח מוכח במחיר פרימיום לבין מודל חדש לגמרי במחיר עממי, והחלק המעניין הוא עד כמה צר התברר פער היכולות הנמדד.

מה כל מודל הוא בפועל

Kimi K3 הוא מודל חשיבה מולטימודלי עם משקולות פתוחות וב-2.8 טריליון פרמטרים, שתואר בעת השקתו כמודל הפתוח הראשון בקטגוריית שלושת הטריליון. הוא מפעיל 16 מתוך 896 מומחים לכל טוקן — כ-104 מיליארד פרמטרים פעילים — ומשתמש ב-Kimi Delta Attention ו-Attention Residuals כדי להחזיק הקשר של מיליון טוקנים ביעילות, עם פלט של עד מיליון טוקנים לבקשה. זהו חשיבה תמידית עם ראייה מובנית. ה-API של Moonshot (צד ראשון) גובה $3.00 למיליון טוקני קלט, $0.30 למיליון קלט שמור ו-$15.00 למיליון פלט, באופן אחיד וללא דירוג לפי אורך הקשר, ו-Artificial Analysis מדווחת על הנחת מטמון של 90% ותעריף משולב של $2.31. הוא מדד 42.8 טוקני פלט לשנייה — איטי במיוחד לעומת חציון של 77.9 עבור מודלים בגודל דומה — ו-3.93 שניות לטוקן הראשון.

Xiaomi MiMo-V2.6-Pro הוא מודל תערובת־מומחים דליל עם 1.02 טריליון פרמטרים בסך הכול ו־42 מיליארד פרמטרים פעילים לכל טוקן, עם חלון הקשר של מיליון טוקנים ורב־מודליות נייטיבית על פני טקסט, תמונה, וידאו ואודיו. המשקלים שלו נושאים תג רישיון MIT. Xiaomi שמרה על התמחור של הדור הקודם במקום לתמחר מחדש כלפי מעלה את הצ'קפוינט החדש, ולכן היא מופיעה במחיר של $0.43 למיליון טוקני קלט ו־$0.87 למיליון טוקני פלט, עם הנחת מטמון של 99% ומחיר משוקלל של $0.18. היא מדדה 134.3 טוקני פלט לשנייה — מקום 11 מתוך 114 מודלים במהירות — ו־2.15 שניות עד לטוקן הראשון.

פרמטרים אקטיביים — MiMo-V2.6-Pro ‏42B לכל טוקן; Kimi K3 כ-104B, מפעיל 16 מתוך 896 מומחים

• סה"כ פרמטרים — MiMo-V2.6-Pro 1.02T; Kimi K3 2.8T

• ציון המדד — MiMo-V2.6-Pro 46; Kimi K3 44, שניהם מ-Artificial Analysis v4.3.2

• מחיר מחירון — MiMo-V2.6-Pro $0.43 / $0.87 לכל 1M; Kimi K3 $3.00 / $15.00, קלט שמור במטמון $0.30

• תעריף משולב — MiMo-V2.6-Pro $0.18 ל-1M; Kimi K3 $2.31

• עלות הפעלת האינדקס — MiMo-V2.6-Pro $206.66; Kimi K3 $3,658.07

• מהירות — MiMo-V2.6-Pro 134.3 אסימוני פלט לשנייה; Kimi K3 42.8, לעומת חציון של 77.9 למחלקת הגודל

• זמן עד לאסימון הראשון — MiMo-V2.6-Pro 2.15 שניות; Kimi K3 3.93 שניות

• הקשר — 1M אסימונים בשניהם; Kimi K3 מפרסם פלט של עד 1M אסימונים לכל בקשה

• משקלים — שניהם ניתנים להורדה; MiMo-V2.6-Pro נושא תג MIT

המהירות היא ההבדל שהאינדקס מסתיר

פער של שתי נקודות בציון המשולב הוא המספר הכי פחות מעניין כאן, ו-134.3 מול 42.8 אסימונים לשנייה הוא המעניין ביותר. מודל שמייצר מהר פי שלושה אינו טוב פי שלושה, אבל הוא ההבדל בין סוג של יישום שעובד לכזה שלא — והדף של Kimi K3 ב-Artificial Analysis עצמו מסמן אותו כאיטי במיוחד ביחס לקטגוריית הגודל שלו. בלולאת סוכן לטווח ארוך שמבצעת עשרות קריאות עוקבות, התפוקה מצטברת כפי שהשהיה מצטברת: הבדל של פי שלושה בכל קריאה אינו הבדל של פי שלושה מקצה לקצה, אבל הוא ההבדל בין סשן שהמשתמש ממתין לו לכזה שהוא נוטש.

היתרון של Kimi K3 נמצא בצד הקלט של המאזן. הזמן שלו עד לטוקן הראשון, 3.93 שניות, איטי יותר מ-2.15 של MiMo-V2.6-Pro, אך לא בסדר הגודל שמפריד בין כל אחד מהם לבין מודל הסקה חזיתי במאמץ מרבי. המקום שבו K3 משלם על הגודל שלו הוא ביצירה, והיצירה היא מה שמחייבים אותך עליו.

מספרי הספקים, וזה שנקרא בטעות

שתי המעבדות פרסמו נתונים של DeepSWE v1.1 מהארנסים שלהן, ושתי קבוצות המספרים נמצאות בתפוצה כאילו היו ברות-השוואה. הן לא, והזוג הזה הוא המקום שבו הטעות הזו גורמת לנזק הרב ביותר, כי המספרים נראים כה קרובים זה לזה.

Xiaomi מדווחת כי MiMo-V2.6-Pro עובר מ-58.4 ל-72.57 ב-DeepSWE v1.1 לאורך ריצת למידת החיזוק שלו, כשהוא מוערך עם mini-swe-agent לפי ממוצע של שלוש בבודק של Xiaomi עצמה. הריצה מתועדת כבעלת 30 צעדים וכ-750,000 מסלולים לכל מודל, והושלמה בפחות משישה ימים בהוצאה מפורסמת של כ-2.62 מיליון דולר עבור מודל ה-Pro ושל 854,044 דולר עבור ה-Flash הקטן יותר. פרשנות נפוצה של אותה ריצה ממקמת את Kimi K3 ב-68.51 באותו benchmark, מה שהיה הופך את המודל של Xiaomi למנצח בפער של ארבע נקודות. אותה פרשנות היא נתון קהילתי, לא מספר של Moonshot, ושתי המדידות משתמשות במדדים שונים — ממוצע של שלוש מול שיעור מעבר — כך שחיסור ביניהן הוא אריתמטיקה על סקאלות שאינן תואמות. אף אחד מהספקים לא הגיש תצורה ללוח הציבורי של Datacurve עבור המודלים האלה.

המספר שבאמת בר-השוואה הוא המדד, מפני ש-Artificial Analysis הריצה את שניהם בעצמה: 46 עבור MiMo-V2.6-Pro ו-44 עבור Kimi K3, בגרסה v4.3.2, בלי שפורסם פירוט לפי הערכה עבור אף אחד מהם. פער של שתי נקודות קטן מספיק כדי להיות בתוך הרעש של מדד משולב של עשר הערכות, והמסקנה הכנה היא שמבחינת יכולת מדודה שני המודלים האלה למעשה שקולים.

מה קונה הפרמיום של Kimi K3

יהיה זה שגוי לקרוא את פער העלויות כמרווח טהור. Kimi K3 הוא מודל עם 2.8 טריליון פרמטרים לעומת 1.02 טריליון של Xiaomi, והוא מפעיל בערך פי שניים וחצי יותר פרמטרים לכל טוקן. הוא היה המודל הפתוח הראשון בקטגוריית הגודל שלו, והוא מחזיק בסט של תוצאות עצמאיות שפשוט לא היה ל-MiMo-V2.6-Pro זמן לצבור: לפי הדיווח של Artificial Analysis עצמה, הוא דורג במקום השלישי במדד האינטליגנציה אחרי Claude Fable 5 ו-GPT-5.6 Sol בזמן השקתו, עם GDPval-AA v2 ב-Elo 1668, מקום ראשון ב-AutomationBench-AA עם 53%, מקום שני ב-AA-Briefcase עם Elo 1547, ומקום ראשון ב-Frontend Code Arena עם 1679. אלה מדידות עצמאיות, לא הצהרות השקה, והן מתארות מודל עם רוחב שמרווח מורכב של שתי נקודות אינו לוכד.

יש גם סיפור של קיבולת שמתלווה לכך. לפי הדיווחים, הביקוש ל-Kimi K3 הכריע את קיבולת השירות בעת ההשקה, וגרם להשהיות זמניות במנויי API ולמגבלות קיבולת במעלה הזרם בכמה שערים. מודל שקשה להשיג הוא מודל שקשה לבנות עליו, וזו בעיית זמינות ולא בעיית איכות.

נקודת קצה אחת, ותשובה ישרה על מה שאנחנו מנתבים

Kimi K3 נמצאת ב-OrcaRouter כ-kimi/kimi-k3 — מפתח אחד תואם OpenAI, מחיר המחירון של הספק מועבר הלאה עם 0% תוספת, כך ששינוי מחיר של Moonshot בא לידי ביטוי אצלנו באותו היום, ומעבר אוטומטי בין ספקים מכסה את מגבלות הקיבולת שליוו את המודל הזה מאז ההשקה. Xiaomi MiMo-V2.6-Pro לא נמצאת ב-OrcaRouter. אף מודל של Xiaomi לא נמצא שם, והדרך אליו כיום היא הפלטפורמה של Xiaomi עצמה או אחד מהקטלוגים של צד שלישי שמכילים אותו. כדאי לומר זאת בבירור במקום לתת לעמוד של מודל לרמוז אחרת.

מה שהופך את הצירוף הזה לדוגמה טובה למה ששכבת הניתוב נועדה לו. שני מודלים פתוחים, צמודים במדד העצמאי היחיד ששניהם נבחנו מולו, במרחק של פי שבע־עשרה בעלות נמדדת לכל משימה — זו אינה בחירה, זו תצורה דו־מסלולית. שימו את עיקר התעבורה שלכם במסלול הזול ונתבו את הזנב למסלול האחר לפי פרדיקט שתגדירו, או עברו למסלול חלופי כשאחד הנתיבים נפגע. כשהמודלים יושבים מאחורי מפתח אחד, הניסוי שיגיד לכם איזה נתח כל אחד מהם צריך לקבל הוא שינוי קונפיגורציה בפרומפטים שלכם ולא שיחת רכש — ואם Xiaomi תתמחר מחדש את MiMo-V2.6-Pro לאחר שחלון ההשקה ייסגר, או ש-Moonshot תחתוך את התעריפים של K3 בתגובה לתחרות, שני המהלכים ינחתו אצלנו באותו יום ולא במחזור החיוב הבא.

איזה מהם לבחור

בחר ב-Kimi K3 כשאתה צריך את הרוחב שמגיע עם מודל בגודל כזה ושנמדד באופן עצמאי כזה — ראייה, קידוד אופק ארוך על פני מאגרים גדולים, שימוש בכלי סוכן — או כשאתה כבר מריץ אותו ועלות ההגירה ממשית. זהו המודל המאופיין ביסודיות רבה יותר מבין השניים, ותקרת הפלט של 1M טוקנים שלו יוצאת דופן. הקצה תקציב למהירות הייצור: ב-42.8 טוקנים לשנייה זהו מודל לעומסי אצווה ולעומסי עבודה לא מקוונים במונחים אינטראקטיביים, יהיה אשר יהיה מה שאיכות החשיבה שלו מרמזת.

בחרו ב-MiMo-V2.6-Pro כאשר התפוקה וכלכלת היחידה הן האילוץ, כאשר הלולאה עתירת ההקשר וחזרתית, כאשר השהיית האסימון הראשון חשובה, או כאשר אתם רוצים את המשקולות על החומרה שלכם תחת רישיון מתירני. זהו המקרה הנדיר של מודל זול שהוא גם המהיר, ובציון העצמאי היחיד המשותף לשני המודלים, הוא מוביל בפער קטן דיו כדי להיחשב תיקו.

בחר בשניהם אם יש לך ראוטר. מצב הכשל שיש להימנע ממנו הוא לקבוע סטנדרט על אחד מהם בגלל יחס שמושך כותרות: לשלם בתעריפים של Kimi K3 עבור משימת סיכום שמודל 46-index מסיים באופן זהה, או לגלות שמשימת קידוד בקנה מידה של ריפוזיטורי צריכה את המודל 2.8T אחרי שהעברת הכול למסלול הזול. אף אחד מהם אינו בעיית מודל, ושניהם עניין של קונפיגורציה.

OrcaRouter מציג 200+ מודלים מאחורי נקודת קצה אחת תואמת OpenAI במחיר המחירון של הספק עם תוספת של 0%, כך ששינוי מחיר של ספק נכנס לתוקף כבר באותו יום.