MiMo-V2.6-Pro vs GPT-5.6 Sol: un punto indice, ventidue volte la tariffa combinata

On the Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2, read on 22 September 2026, the vendor's GPT-5.6 Sol at maximum effort scores 47 and Xiaomi's MiMo-V2.6-Pro scores 46. One point. The blended rates Artificial Analysis publishes for the two — a 7:2:1 cache-hit, input, output mix — are $3.08 for GPT-5.6 Sol and $0.18 for MiMo-V2.6-Pro. Twenty-two times the money for one index point is the entire shape of this matchup, and the interesting question is not whether the point is worth it. It is which specific requests the point lives in, because the aggregate does not tell you.

Ciò che rende la coppia degna di essere confrontata è che non appartengono ovviamente alla stessa categoria. GPT-5.6 Sol è un modello di frontiera proprietario con una modalità multi-agente e un listino prezzi all'altezza. Xiaomi MiMo-V2.6-Pro è un checkpoint open-weights con licenza MIT, rilasciato il 22 settembre 2026, con i repository di reinforcement learning pubblicati il giorno prima, e ha un prezzo come se fosse un modello di fascia media. Il fatto che un modello aperto da mille miliardi di parametri si collochi a un punto di distanza dal flagship di OpenAI è la notizia. Cosa fai con questo fatto è una decisione separata.

I due modelli, in parole semplici

GPT-5.6 Sol è stato rilasciato il 9 luglio 2026 come modello di punta della famiglia GPT-5.6, insieme a Terra e Luna, e OpenAI indirizza l'alias semplicegpt-5.6 ad esso. È proprietario, accetta in input testo e immagini e restituisce testo, supporta il reasoning effort da none a xhigh più una modalità multi-agente "ultra" esclusiva di Sol, e ha un knowledge cutoff di febbraio 2026. Il suo prezzo di listino è di 4,00 $ per milione di token in input e 20,00 $ per milione in output sull'API first-party di OpenAI, con input in cache a 0,50 $ e una finestra di contesto da 1M token. Artificial Analysis ha misurato 77,3 token di output al secondo e 127,21 secondi al primo token, con un costo di 3.464,84 $ per eseguire l'indice completo.

Xiaomi MiMo-V2.6-Pro è un modello sparse mixture-of-experts con 1,02 trilioni di parametri totali e 42 miliardi attivati per token, con una finestra di contesto da 1M token e multimodalità nativa su testo, immagine, video e audio. Xiaomi ha mantenuto il prezzo della generazione precedente invece di aumentare il prezzo del nuovo checkpoint, ed è per questo che un modello di queste dimensioni è listato a $0,43 e $0,87 per milione di token con uno sconto cache del 99%. Artificial Analysis ha misurato 134,3 token di output al secondo, 2,15 secondi al primo token e $206,66 per eseguire l'indice — $0,13 per attività.

• Pesi — MiMo-V2.6-Pro con licenza MIT e scaricabile; GPT-5.6 Sol proprietario, solo API

• Parametri — MiMo-V2.6-Pro 1,02T totali / 42B attivi; GPT-5.6 Sol non divulgati

• Contesto — 1M token entrambi; GPT-5.6 Sol limita l'output a 128K

• Modalità — MiMo-V2.6-Pro accetta testo, immagini, video e audio; la superficie di input pubblicata di GPT-5.6 Sol è testo e immagini

• Prezzo di listino — MiMo-V2.6-Pro 0,43 $ / 0,87 $ per 1 milione; GPT-5.6 Sol 4,00 $ / 20,00 $, input in cache 0,50 $

• Tariffa combinata — MiMo-V2.6-Pro 0,18 $ per 1M; GPT-5.6 Sol 3,08 $

Costo misurato per attività di indicizzazione — MiMo-V2.6-Pro 0,13 $; GPT-5.6 Sol 3.464,84 $ per l'indice completo

• Velocità — MiMo-V2.6-Pro 134,3 token di output al secondo; GPT-5.6 Sol 77,3

• Tempo al primo token — MiMo-V2.6-Pro 2,15 secondi; GPT-5.6 Sol 127,21 secondi

• Controllo del ragionamento — GPT-5.6 Sol espone none/low/medium/high/xhigh/max più una modalità multi-agente ultra; MiMo-V2.6-Pro non pubblica alcuna scala equivalente

Dove si trova effettivamente l'unico punto

Un divario di un punto su un composito di dieci valutazioni è un errore di arrotondamento a livello aggregato e un abisso a livello di componente. La suite copre AA-Briefcase v1.1, GDPval-AA v2.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, SciCode, Humanity's Last Exam, GDP.pdf, CritPt, AA-Omniscience e AA-LCR v1.1 — ragionamento, conoscenza, matematica e programmazione — e nessuno dei due fornitori pubblica una ripartizione per singola valutazione per questi due modelli. Questa assenza è un limite reale da entrambe le parti di questa pagina e vale la pena dirlo invece di nasconderlo con un composito.

Ciò che è documentato è direzionale, e indica il lavoro agentico come il luogo in cui il divario si concentra. Il materiale di lancio di GPT-5.6 Sol riporta il 53,6% su Agents' Last Exam, una valutazione di flussi di lavoro professionali di lunga durata che copre 55 campi, che OpenAI ha descritto come un nuovo massimo; 64,6% su SWE-Bench Pro; 88,8% su Terminal-Bench 2.1; e 62,6% su OSWorld 2.0 per l'uso del computer. Il suo punteggio BrowseComp del 90,4% sale al 92,2% nella modalità ultra che esegue quattro sotto-agenti paralleli a un costo in token circa quattro volte superiore. Quelli sono numeri del fornitore su harness del fornitore, e il solito avvertimento vale per ognuno — ma sono le categorie in cui è meno probabile che un divario composito di un punto sia distribuito uniformemente, e Xiaomi non pubblica alcuna ripartizione agentica comparabile per MiMo-V2.6-Pro.

Il contrappeso è che i numeri dichiarati dal fornitore di MiMo-V2.6-Pro riguardano una famiglia di compiti del tutto diversa. Xiaomi riporta che il modello passa da 58,4 a 72,57 su DeepSWE v1.1 lungo il suo ciclo di apprendimento per rinforzo, valutato con mini-swe-agent come media di tre esecuzioni sul valutatore interno di Xiaomi e mai sottoposto a una classifica pubblica. Mettere 72,57 accanto a qualsiasi valore di Sol significherebbe inventare un confronto che non esiste. L'unico numero sul quale entrambi i modelli sono stati effettivamente messi alla prova dallo stesso valutatore è il 46 e il 47.

Il confronto dei costi, fatto come si deve

L'aritmetica per token sottostima il divario, perché i due modelli non consumano lo stesso numero di token per completare lo stesso compito. Il numero unico equo è quello che Artificial Analysis ha misurato per eseguire il suo indice completo su ciascuno: 206,66 $ per MiMo-V2.6-Pro e 3.464,84 $ per GPT-5.6 Sol. Stessa suite, stesso harness, misurati in modo identico — una differenza di 16,8x su un insieme di attività controllato, e una che assorbe già il fatto che Sol è un modello di ragionamento che emette token per pensare.

Ora un ciclo di produzione. Un'esecuzione di un agente in 30 passaggi che legge 200.000 token di contesto per passaggio e scrive 2.000 token per passaggio equivale a 6 milioni di token in input e 60.000 token in output per esecuzione. Su GPT-5.6 Sol a listino sono $24,00 di input e $1,20 di output — $25,20 per esecuzione prima della cache. Su MiMo-V2.6-Pro sono $2,58 e $0,05 — $2,63. La cache sposta entrambi: l'input in cache di Sol a $0,50 contro lo sconto del 99% di MiMo-V2.6-Pro lascia comunque il modello costoso avanti di un ordine di grandezza su un ciclo ad alto contenuto di contesto, che è esattamente il ciclo che esegue un agente.

La metà del confronto relativa alla latenza è più netta di quella relativa al prezzo e riceve meno attenzione. GPT-5.6 Sol ha misurato 127,21 secondi al primo token. MiMo-V2.6-Pro ha misurato 2,15. È una differenza di cinquantanove volte, ed è il numero che decide se un prodotto interattivo sia possibile o meno. Sol al massimo sforzo è, in pratica, un modello batch: invii, aspetti, torni più tardi. Se la tua applicazione si blocca sul primo token, la scelta è già stata fatta per te, qualunque cosa dica l'indice.

Una chiave, entrambe le corsie

Entrambi i modelli sono raggiungibili tramite un'unica chiave OrcaRouter al prezzo di listino del provider con 0% di ricarico — GPT-5.6 Sol come openai/gpt-5.6-sol, che è la nostra rotta diretta verso di esso. Poiché trasmettiamo il prezzo di listino del provider senza alcun ricarico, una variazione di prezzo su uno dei due lati è attiva dalla nostra parte lo stesso giorno, invece di attendere un nuovo preventivo.

Il DSL di routing è il punto in cui questo abbinamento diventa interessante, non solo comodo. Due modelli distanti un punto di indice, uno dei quali costa sedici volte di più per attività, non sono alternative tra cui scegliere: sono una configurazione a due corsie. Invia la maggior parte di un carico di lavoro alla corsia economica e instrada la coda verso quella costosa in base a un predicato che definisci tu: richieste che non superano un autocontrollo, richieste che corrispondono a una regola di complessità, richieste il cui costo di fallimento supera il costo dei token in misura tale che il punto diventa un'assicurazione a buon mercato. Il failover è l'altra metà della questione. Sol è servito ampiamente; MiMo-V2.6-Pro è stato lanciato questa settimana ed era elencato da un unico provider API quando Artificial Analysis l'ha rilevato, il che è una rotta esile per un modello che metteresti in un percorso di produzione. Un router in grado di fare fallback è ciò che rende sicura l'adozione della corsia economica, ed è anche ciò che rende la corsia costosa opzionale anziché obbligatoria.

Quale scegliere?

Scegli GPT-5.6 Sol quando il costo del fallimento del compito è enormemente superiore al costo in token — lavoro agentico a lungo orizzonte con effetti collaterali reali, automazione dell'uso del computer, uso di strumenti in cui una chiamata errata è peggio di una lenta, qualsiasi cosa in cui stai già pagando una persona per verificare l'output. L'esecuzione dell'indice da $3,464.84 non è un motivo per evitarlo; è il prezzo della fascia, e la fascia esiste per un motivo.

Scegli MiMo-V2.6-Pro quando il volume è il vincolo, quando il carico di lavoro è ricco di contesto e ripetitivo, quando ti serve una latenza del primo token sufficientemente bassa perché un essere umano possa aspettare, quando vuoi i pesi nella tua infrastruttura — MIT consente distribuzione commerciale, modifica e ulteriore addestramento — o quando l'economia unitaria funziona solo a un quinto di centesimo per mille token. I suoi 134,3 token al secondo lo rendono utilizzabile in modo interattivo come la maggior parte dei modelli aperti da mille miliardi di parametri non è, e questa è una capacità, non uno sconto.

Scegli entrambi se hai un router, perché la risposta onesta a «quale sia migliore» è che un divario composito di un punto non è un verdetto — è una misura di quanto siano simili in media e di quanto probabilmente differiscano nella coda. La modalità di fallimento da evitare è standardizzare sul modello economico perché il rapporto è 22x, scoprire al terzo mese che una classe di richieste necessita di quello costoso e non avere alcun percorso per instradarla lì. Il fallimento speculare è pagare tariffe Sol per un lavoro di riepilogo che un modello 46-index completa in modo identico. Nessuno dei due è un problema di modello. Entrambi sono configurazione, e la configurazione è la parte che puoi cambiare un martedì pomeriggio.

OrcaRouter mette oltre 200 modelli dietro un unico endpoint compatibile con OpenAI al prezzo di listino del provider con 0% di ricarico, così una variazione di prezzo del fornitore è attiva lo stesso giorno.