MiMo-V2.6-Pro、オープンウェイトをタスクあたり$0.13でパレート線に乗せる

Xiaomi MiMo-V2.6-Proは2026年9月21日にHugging Faceで公開され、それ以降最も広く知られるようになった数字は46だ。Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2におけるそのスコアであり、この複合指標でオープンウェイトモデルが記録した最高値である。実際に動かせるかどうかを決める数字は、もっと小さい。Artificial Analysisは、独自のハーネスでMiMo-V2.6-Proを評価した際、Intelligence Indexタスクあたり0.1332ドルの計算資源を測定し、この数値によってこのモデルは同サイトのIntelligence-versus-Cost-per-Taskチャートのパレート線上に位置づけられる。四捨五入の下限を超える範囲では、その線上の唯一のオープンウェイトモデルだ。

それは、ほとんどのローンチ報道がそう位置づけた「最高のオープンウェイトモデル」よりも、より狭く、より有用な主張だ。知能の軸で首位に立つことは、到達しうる上限を教えてくれる。コスト曲線上にいることは、その価格で市場の他の何かが厳密により優れているかどうかを教えてくれる。Xiaomi MiMo-V2.6-Pro については、本稿執筆時点で、そのようなものは存在しない。

パレート線が実際に測定しているもの

このチャートは、Artificial Analysis が評価したすべてのモデルを2つの軸上にプロットしたものです。一方の軸はインテリジェンス指数、もう一方の軸は1つの指数タスクを生成するための加重平均ドルコストです。パレート線上にあるモデルは、他のどの単一モデルにも両方の軸で同時に上回られることはありません。つまり、より賢くてより安いものは見つからないということです。線より下かつ左にある点は支配されており、線から外れます。

私たちは、線を目で読み取るのではなく、チャートに埋め込まれたデータからフロンティアを再計算した。指数スコアとタスクあたりの実測コストの両方を持つ326モデルを基にすると、現在のフロンティアは14点の長さになる：

• Qwen3.5 2B（非推論）— インデックス 6.2、タスクあたりのコストは $0.000 に四捨五入、オープンウェイト
• Devstral 2 — インデックス 8.6、タスクあたりのコストは $0.000 に四捨五入、オープンウェイト
• North Mini Code — インデックス 9.9、タスクあたりのコストは $0.000 に四捨五入、オープンウェイト
• Claude Sonnet 4.6（非推論、高エフォート）— インデックス 24.7、タスクあたりのコストは $0.000 に四捨五入、クローズド
• Grok Build 0.1 0616 — インデックス 27.2、タスクあたりのコスト $0.006、クローズド
• GPT-5.6 Luna（high）— インデックス 32.1、タスクあたりのコスト $0.044、クローズド
• GPT-5.6 Luna（xhigh）— インデックス 34.6、タスクあたりのコスト $0.085、クローズド
• Xiaomi MiMo-V2.6-Pro — インデックス 46.3、タスクあたりのコスト $0.133、MIT ライセンスのオープンウェイト
• GPT-6 Astra（medium）— インデックス 49.6、タスクあたりのコスト $1.541、クローズド
• GPT-6 Astra（high）— インデックス 50.9、タスクあたりのコスト $1.725、クローズド
• GPT-6 Astra（xhigh）— インデックス 52.4、タスクあたりのコスト $2.309、クローズド
• GPT-6 Astra（max）— インデックス 52.7、タスクあたりのコスト $3.258、クローズド
• Claude Fable 5.1（xhigh、デフォルトフォールバック）— インデックス 53.2、タスクあたりのコスト $5.978、クローズド
• Claude Fable 5.1（max、デフォルトフォールバック）— インデックス 53.4、タスクあたりのコスト $7.630、クローズド

そのリストから3つのことが導かれる。最も安価な4つの点は、計測コストが小数点以下4桁でゼロに丸められるモデルであり、つまり曲線の興味深い部分はGrok Build 0.1 0616から始まる。Xiaomi MiMo-V2.6-Proは、丸めの産物ではなく、本当の意味での屈曲点である。1つ上の点は、タスクあたり11.6倍のコストで、インデックスはわずか3.3ポイントしか高くない。そして、コストがゼロでない10のフロンティア点のうち、オープンウェイトはちょうど1つだけである——これこそが「最高のオープンウェイトモデル」という枠組みが覆い隠している事実だ。知能軸上で最も近いオープンウェイトモデルであるGLM-5.3（max）は44.8で、その線にはまったく届いていない。インデックスタスクあたり$2.006で、MiMo-V2.6-Proの15倍だ。Kimi K3（max）は43.6、タスクあたり$2.000に位置する。

価格表は動かなかった。請求書は動いた。

Xiaomiはこの世代で値上げを行わなかった。MiMo-V2.6-Proの価格は、入力トークン100万あたり0.435ドル、出力トークン100万あたり0.87ドルで、キャッシュヒット時の入力価格は0.0036ドル——99.17%の割引——であり、これは前世代のフラッグシップと同じ価格体系だ。キャッシュヒット/入力/出力を7:2:1で混ぜた場合、100万トークンあたり0.1765ドルになる。

それでも、Intelligence Index を MiMo-V2.6-Pro に対して実行するコストは $206.66、つまりタスクあたり $0.1332 になった。一方、同じインデックスを MiMo-V2.5-Pro に対して実行した場合は、タスクあたり $0.054 だった。Artificial Analysis は、同じスイートで、新しいモデルの出力トークンを 1 億 4000 万、古いモデルを 1 億 1000 万と記録した。料金表は変わっていない。モデルは同じ質問に答えるために、単により多く書いているだけだ。これがパレート位置に対する正直な但し書きだ — Xiaomi MiMo-V2.6-Pro は、安くなったからではなく、より冗長になったにもかかわらず、コスト軸でその地位を獲得している。

予算を組む人にとっての実用的な読み方は、トークンあたりの価格が、ワークロードにかかるコストを今やほとんど予測できないということだ。同じ料金表の2つのモデルでも、完了したタスクあたりのコストが2.5倍違うことがある。キャッシュ割引は最も大きく効くレバーである。100万キャッシュ入力トークンあたり0.0036ドルでは、コンテキストを再利用するプロンプトとそうでないプロンプトの差は、このリスト上のほとんどのモデルの組み合わせ間の差よりも大きい。

スコアがカバーする範囲とカバーしない範囲

46という数値は第三者による測定であり、それが重要なのは、MiMo-V2.6-Proについて公表されている他のほとんどすべてが第三者によるものではないからだ。インデックスのバージョンも重要だ。v4.3.2は推論、知識、数学、コーディングをカバーする10の評価を合成したものであり、スコアは同じバージョンの他のスコアとしか比較できない。Xiaomiがリリース時に公表したベンダー数値——DeepSWE v1.1は71.9、AutomationBench v1.0.6は53.1、Toolathlon-Verifiedは76.9、Terminal Bench 2.1は89.9、CyberGymは94.0——は、Xiaomi自身のハーネスとグレーダーによるもので、誰によっても再現されていない。これらはモデルが何に向けて調整されたかを示す方向性の証拠としては有用だが、リーダーボードのエントリーではない。

リリースのもう半分はオープンウェイトのパッケージだ。Artificial Analysis はこのモデルを、総パラメータ1.0T、アクティブ42B、100万トークンのコンテキストウィンドウ、テキスト・画像・音声・動画入力でテキスト出力、MITライセンスで重みは Hugging Face 上、と記載している。リポジトリ自体は Safetensors モデルサイズを524Bパラメータと報告しており、これは1.0Tの総数にも42Bのアクティブ数にも一致しない第三の数字で、Xiaomi はまだ整合を取っていない。セルフホストでの展開を計画しているなら、何かをプロビジョニングする前にこの不一致を解消する価値がある。524BのFP8チェックポイントと1Tのものとでは、必要なハードウェアの話が別物になるからだ。

現在ルーティングできないフロンティアポイント

可用性の状況は、このリリースを最も大きく制限している部分です。Artificial AnalysisがXiaomi MiMo-V2.6-Proを評価したとき、このモデルについて数えたAPIプロバイダーは1社だけでした。Hugging Faceのリポジトリには、Xiaomi MiMo-V2.6-Proはいかなる推論プロバイダーによってもデプロイされていないと記載されています。当社もそれをホストしていませんし、そうでないかのように示唆するつもりもありません — 今日このモデルに至る道は、Xiaomi自身のプラットフォームと、それを掲載しているサードパーティのカタログです。

それは品質の問題ではなくフェイルオーバーの問題であり、まさにルーターが解決するために存在する問題です。数百のモデルに対応する単一のAPI、プロバイダー間の自動フェイルオーバー、これこそが「現時点でこれを提供しているプロバイダーは1つだけ」という状況を、アーキテクチャ上のリスクから設定上の些細な事柄へと変えるものです。また、これほど新しいモデルへの移行を段階的に進めるときの方法でもあります。トラフィックの一部をXiaomi MiMo-V2.6-Proに送り、その背後に実績のあるモデルを置き、オンコールのローテーションではなくルーターにリクエストを移させるのです。それは私たちが扱っているモデルには有効です。このモデルについては、ルーティング可能になるまでは、クリティカルパスから外しておくのが正直なところの助言です。

何がそれをラインから外すのだろうか

パレート上の位置はスナップショットであり、モデルそのものの性質ではない。それを変えうる要因は3つある。Xiaomiが値下げすれば、Xiaomi MiMo-V2.6-Proはさらに左へ移動し、打ち負かすのが一層難しくなる——そして当社はプロバイダーの定価を0%のマークアップでそのまま渡しているため、そのような値下げはどこかで実施されたその当日に当社側でも反映される。46.3を上回るスコアを記録する、より安価なモデルが現れれば、それは完全に圏外へ押し出されてしまう。GPT-6 Astra（low）はすでに1タスク$0.818で45.8に位置しており、より高価ではあるが、知能軸では気持ち悪いほど近い。そして、現時点でArtificial Analysisのページが一切存在しないMiMo-V2.6-Flashの独立系ベンチマークによって、より安価な兄弟モデルがほとんどのワークロードで曲線上のより良い位置を占めていることが明らかになるかもしれない。

今のところ、擁護できるのは算術的な主張だ。現在のインデックス版において、現在公表されている価格では、タスクあたりのコストがより安く、かつXiaomi MiMo-V2.6-Proより賢いモデルは市場に存在しない。それが最初の独立した再現に耐えられるかどうかが、注視に値する問いだ。