MiMo-V2.6-Pro vs GPT-5.6 Sol: 인덱스 포인트 1점, 블렌디드 요율의 22배

2026년 9월 22일에 확인한 Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2에서, 공급업체의 GPT-5.6 Sol은 최대 노력 설정에서 47점을, Xiaomi의 MiMo-V2.6-Pro는 46점을 기록한다. 1점 차이다. Artificial Analysis가 두 모델에 대해 공개하는 혼합 요금 — 캐시 적중, 입력, 출력의 7:2:1 혼합 기준 — 은 GPT-5.6 Sol이 $3.08, MiMo-V2.6-Pro가 $0.18이다. 지수 1점을 위해 22배의 비용을 지불하는 것이 이 맞대결의 전체 구도이며, 흥미로운 질문은 그 1점이 그만한 가치가 있느냐가 아니다. 총합은 알려주지 않기 때문에, 그 1점이 어느 특정 요청들에 들어 있는지다.

이 두 모델을 비교할 가치가 있는 이유는, 겉보기에 같은 범주에 속하지 않는다는 점이다. GPT-5.6 Sol은 멀티 에이전트 모드를 갖춘 독점 프런티어 모델이며, 그에 걸맞은 가격표를 달고 있다. Xiaomi MiMo-V2.6-Pro는 MIT 라이선스가 적용된 오픈 웨이트 체크포인트로, 강화학습 리포지토리가 하루 전에 공개된 2026년 9월 22일에 출시되었으며, 중급 모델인 것처럼 가격이 책정되어 있다. 1조 매개변수 오픈 모델이 OpenAI의 플래그십과 1점 이내 차이로 들어온다는 사실이 바로 뉴스다. 그 사실을 가지고 무엇을 할지는 별개의 결정이다.

두 모델, 간단히 말하면

GPT-5.6 Sol은 2026년 7월 9일에 GPT-5.6 패밀리의 플래그십으로, Terra와 Luna와 함께 출시되었으며, OpenAI는 순수한 gpt-5.6 별칭을 여기에 라우팅합니다. 이 모델은 독점적이며, 텍스트와 이미지 입력을 받아 텍스트를 반환하고, none부터 xhigh까지의 추론 노력과 Sol 전용의 "ultra" 멀티 에이전트 모드를 지원하며, 2026년 2월 지식 컷오프를 가지고 있습니다. 정가는 OpenAI 자사 API에서 백만 입력 토큰당 $4.00, 백만 출력 토큰당 $20.00이며, 캐시된 입력은 $0.50이고 100만 토큰 컨텍스트 창을 제공합니다. Artificial Analysis는 초당 77.3 출력 토큰과 첫 토큰까지 127.21초를 측정했으며, 전체 인덱스를 실행하는 데 $3,464.84의 비용이 들었습니다.

Xiaomi MiMo-V2.6-Pro는 총 파라미터 1조 200억 개, 토큰당 활성 파라미터 420억 개의 희소 전문가 혼합(MoE) 모델로, 100만 토큰 컨텍스트 윈도우와 텍스트, 이미지, 영상, 오디오 전반에 걸친 네이티브 멀티모달리티를 갖추고 있다. 샤오미는 새 체크포인트의 가격을 상향 재책정하는 대신 이전 세대의 가격을 그대로 유지했고, 그래서 이 정도 규모의 모델이 99% 캐시 할인을 적용해 100만 토큰당 $0.43와 $0.87에 책정되어 있다. Artificial Analysis가 측정한 수치는 초당 출력 토큰 134.3개, 첫 토큰까지 2.15초, 인덱스 실행 비용 $206.66 — 태스크당 $0.13이었다.

• 가중치 — MiMo-V2.6-Pro는 MIT 라이선스이며 다운로드 가능; GPT-5.6 Sol은 독점적이며 API 전용

• 매개변수 — MiMo-V2.6-Pro 총 1.02T / 활성 42B; GPT-5.6 Sol 미공개

• 컨텍스트 — 양쪽 모두 1M 토큰; GPT-5.6 Sol은 출력을 128K로 제한

• 모달리티 — MiMo-V2.6-Pro는 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오를 지원하며, GPT-5.6 Sol의 공개된 입력 지원 범위는 텍스트와 이미지입니다

• 정가 — MiMo-V2.6-Pro 1M당 $0.43 / $0.87; GPT-5.6 Sol $4.00 / $20.00, 캐시 입력 $0.50

• 혼합 요금 — MiMo-V2.6-Pro 1M당 $0.18; GPT-5.6 Sol $3.08

• 인덱스 작업당 측정 비용 — MiMo-V2.6-Pro $0.13; GPT-5.6 Sol 전체 인덱스 기준 $3,464.84

• 속도 — MiMo-V2.6-Pro 초당 출력 토큰 134.3개; GPT-5.6 Sol 77.3개

• 첫 토큰까지 걸리는 시간 — MiMo-V2.6-Pro 2.15초; GPT-5.6 Sol 127.21초

• 추론 제어 — GPT-5.6 Sol은 none/low/medium/high/xhigh/max와 울트라 멀티 에이전트 모드를 제공합니다. MiMo-V2.6-Pro는 이에 상응하는 단계 체계를 공개하지 않습니다.

그 한 점이 실제로 위치하는 곳

10개 평가로 구성된 종합 점수에서의 1점 차이는 집계 수준에서는 반올림 오차에 불과하지만, 구성 요소 수준에서는 거대한 격차입니다. 이 스위트는 AA-Briefcase v1.1, GDPval-AA v2.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, SciCode, Humanity's Last Exam, GDP.pdf, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR v1.1을 아우르며 — 추론, 지식, 수학, 코딩 — 두 공급업체 모두 이 두 모델에 대한 평가별 세부 결과를 공개하지 않습니다. 이러한 부재는 이 페이지의 양측 모두에게 실질적인 한계이며, 종합 점수로 덮어 가리기보다는 분명히 짚고 넘어갈 가치가 있습니다.

기록상 확인되는 것은 방향성을 띠며, 격차가 집중되는 곳이 에이전트 작업임을 가리킨다. GPT-5.6 Sol의 출시 자료는 55개 분야에 걸친 장기 전문 워크플로 평가인 Agents' Last Exam에서 53.6%를 보고하며, OpenAI는 이를 새로운 최고치라고 설명했다. SWE-Bench Pro에서는 64.6%, Terminal-Bench 2.1에서는 88.8%, 컴퓨터 사용을 위한 OSWorld 2.0에서는 62.6%를 기록했다. BrowseComp 점수 90.4%는 약 네 배의 토큰 비용으로 4개의 병렬 하위 에이전트를 실행하는 ultra 모드에서 92.2%로 상승한다. 이는 공급업체 하네스에서 나온 공급업체 수치이며, 늘 그렇듯 모든 수치에 일반적인 주의가 따른다. 그러나 이들은 1포인트 종합 격차가 균등하게 분포될 가능성이 가장 낮은 범주들이며, Xiaomi는 MiMo-V2.6-Pro에 대해 비교할 만한 에이전트 관련 세부 실적을 공개하지 않는다.

반론은 MiMo-V2.6-Pro 자체의 벤더 수치가 전혀 다른 태스크 계열에 속한다는 점이다. Xiaomi는 이 모델이 자사의 강화학습 실행에서 DeepSWE v1.1 기준 58.4에서 72.57로 향상되었다고 보고하며, 이는 Xiaomi 자체 채점기에서 mini-swe-agent로 3회 평균으로 평가된 것이고 공개 리더보드에 제출된 적은 없다. 72.57을 어떤 Sol 수치 옆에 놓는 것은 존재하지 않는 비교를 만들어내는 셈이다. 두 모델 모두가 실제로 동일한 평가자에 의해 실행된 유일한 수치는 46과 47이다.

제대로 된 비용 비교

토큰당 계산은 격차를 과소평가한다. 두 모델이 동일한 작업을 끝내는 데 같은 수의 토큰을 소비하지 않기 때문이다. 공정한 단일 수치는 Artificial Analysis가 각 모델에 대해 전체 인덱스를 실행하기 위해 측정한 값이다: MiMo-V2.6-Pro의 경우 $206.66, GPT-5.6 Sol의 경우 $3,464.84. 동일한 스위트, 동일한 하네스, 동일하게 측정된 — 통제된 작업 세트에서의 16.8배 차이이며, 이는 Sol이 추론 모델로서 사고를 위해 토큰을 방출한다는 점을 이미 감안한 것이다.

이제 프로덕션 루프를 보겠습니다. 30단계 에이전트 실행이 각 단계에서 200,000 토큰의 컨텍스트를 읽고 단계당 2,000 토큰을 쓴다면, 실행당 입력 600만 토큰, 출력 60,000 토큰입니다. GPT-5.6 Sol의 정가 기준으로 이는 입력 $24.00, 출력 $1.20, 즉 캐싱 전 실행당 $25.20입니다. MiMo-V2.6-Pro에서는 $2.58과 $0.05, 즉 $2.63입니다. 캐싱은 두 모델 모두의 수치를 바꿉니다. Sol의 캐시 입력 $0.50과 MiMo-V2.6-Pro의 99% 할인을 비교해도, 컨텍스트가 많은 루프에서는 값비싼 모델이 여전히 한 자릿수(10배)만큼 앞서 있습니다. 바로 그 루프가 에이전트가 실행하는 루프입니다.

지연 시간 측면의 비교는 가격 측면보다 더 극명하면서도 덜 주목받는다. GPT-5.6 Sol은 첫 토큰까지 127.21초를 측정했다. MiMo-V2.6-Pro는 2.15초를 측정했다. 이는 59배 차이이며, 대화형 제품이 애초에 가능한지를 결정하는 숫자다. 최대 노력 모드의 Sol은 사실상 배치 모델이다. 제출하고, 기다리고, 다시 돌아오게 된다. 애플리케이션이 첫 토큰에서 블로킹된다면, 지표가 무엇을 말하든 선택은 이미 내려진 것이다.

하나의 키, 양쪽 레인

두 모델 모두 단일 OrcaRouter 키를 통해 제공업체 정가 그대로, 0% 마크업으로 이용할 수 있습니다 — GPT-5.6 Sol은 openai/gpt-5.6-sol로, 이는 저희가 마련한 자체 경로입니다. 저희는 제공업체의 정가를 마크업 없이 그대로 전달하기 때문에, 어느 한쪽에서 가격이 변경되면 재견적을 기다릴 필요 없이 저희 쪽에서도 같은 날 바로 반영됩니다.

라우팅 DSL은 이 조합이 단순히 편리한 것을 넘어 흥미로워지는 지점이다. 인덱스 포인트 하나 차이에, 작업당 비용이 16배 더 드는 두 모델은 둘 중 하나를 선택하는 대안이 아니라 2차선 구성이다. 워크로드의 대부분을 저렴한 차선으로 보내고, 나머지 꼬리는 당신이 정의한 조건에 따라 비싼 차선으로 라우팅하라: 자체 검사에 실패한 요청, 복잡도 규칙에 부합하는 요청, 실패 비용이 토큰 비용을 초과하여 그 지점이 저렴한 보험이 되는 요청. 페일오버는 그것의 나머지 절반이다. Sol은 폭넓게 제공된다; MiMo-V2.6-Pro는 이번 주에 출시되었고 Artificial Analysis가 포착했을 당시 단일 API 제공자에 의해 목록에 올랐는데, 이는 프로덕션 경로에 넣을 모델에게는 빈약한 경로다. 폴백할 수 있는 라우터가 저렴한 차선을 안전하게 도입하게 해주며, 또한 비싼 차선을 필수가 아닌 선택 사항으로 만들어 준다.

어느 걸 고를까?

작업의 실패 비용이 토큰 비용을 압도할 때 GPT-5.6 Sol을 선택하세요 — 실제 부작용이 따르는 장기 지평의 에이전트 작업, 컴퓨터 사용 자동화, 잘못된 호출이 느린 호출보다 더 나쁜 도구 사용, 이미 사람에게 돈을 주고 출력을 검토하게 하고 있는 모든 경우라면. $3,464.84 인덱스 실행은 그것을 피할 이유가 아닙니다; 그것은 이 티어의 가격이며, 이 티어는 이유가 있어 존재합니다.

볼륨이 제약 조건일 때, 워크로드가 컨텍스트 비중이 높고 반복적일 때, 사람이 기다릴 수 있을 만큼 첫 토큰 지연 시간이 낮아야 할 때, 가중치를 자체 인프라에 두고 싶을 때 — MIT는 상업적 배포, 수정, 추가 학습을 허용합니다 — 또는 단위 경제성이 1,000토큰당 0.2센트에서만 성립할 때 MiMo-V2.6-Pro를 선택하세요. 초당 134.3토큰의 속도 덕분에 대부분의 1조 매개변수 오픈 모델과 달리 대화형으로 사용할 수 있으며, 이는 할인이 아니라 역량입니다.

라우터가 있다면 둘 다 선택하세요. "어느 것이 더 나은가"에 대한 솔직한 답은 1점의 종합 격차가 결론이 아니라, 평균적으로 얼마나 유사한지 그리고 꼬리에서 얼마나 다를 가능성이 있는지를 측정한 값이기 때문입니다. 피해야 할 실패 모드는 비율이 22배라는 이유로 저렴한 모델로 표준화하는 것, 3개월 차에 특정 부류의 요청이 비싼 모델을 필요로 한다는 것을 발견하는 것, 그리고 그것을 그쪽으로 라우팅할 경로가 없는 것입니다. 반대의 실패는 46-index 모델이 동일하게 완료하는 요약 작업에 Sol 요금을 지불하는 것입니다. 어느 쪽도 모델 문제가 아닙니다. 둘 다 구성이며, 구성은 화요일 오후에 변경할 수 있는 부분입니다.

OrcaRouter는 200개 이상의 모델을 하나의 OpenAI 호환 엔드포인트 뒤에 공급자 정가에 0% 마크업으로 제공하므로, 공급업체의 가격 변경이 같은 날 바로 반영됩니다.