MiMo-V2.6-Pro vs Gemini 3.1 Pro: 16-punktowa różnica, która istnieje tylko w jednej wersji indeksu

Postaw Xiaomi MiMo-V2.6-Pro i Gemini 3.1 Pro Preview obok siebie w Artificial Analysis Intelligence Index, a otrzymasz 46 przeciw 30 — szesnastopunktową przewagę modelu, którego koszt wejścia jest pięć razy niższy. Postaw je obok siebie na liczbach, które obaj dostawcy opublikowali przy własnych premierach, a Gemini 3.1 Pro wygrywa o jedenaście. Oba odczyty pochodzą od tego samego ewaluatora. Powód, dla którego się nie zgadzają, to najużyteczniejsza rzecz, jaką warto zrozumieć przy porównywaniu modeli we wrześniu 2026: indeks został przebudowany pod oboma z nich, a wynik ma znaczenie tylko obok numeru wersji, która go wytworzyła.

Kompozyt v4.3.2 jest aktualny. Obejmuje dziesięć ewaluacji — AA-Briefcase v1.1, GDPval-AA v2.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, SciCode, Humanity's Last Exam, GDP.pdf, CritPt, AA-Omniscience i AA-LCR v1.1 — a według odczytu z 22 września 2026 r. model Xiaomi uzyskuje w nim 46, a model Google 30. W dniu premiery 19 lutego 2026 r. Gemini 3.1 Pro Preview odnotowano na poziomie 57 w ówczesnej skali, co dało mu pierwsze miejsce na tablicy. Te dwie liczby dla Gemini nie oznaczają spadku. To dwie różne linijki.

Czym tak naprawdę jest każdy model

Gemini 3.1 Pro Preview to flagowy model rozumujący Google, wydany 19 lutego 2026 roku i siedem miesięcy później wciąż noszący etykietę preview. Ma okno kontekstowe o rozmiarze 1 mln tokenów, ogranicza generowanie do 65 536 tokenów — podawane jako 64K przez Artificial Analysis i 65K na naszej własnej stronie modelu — i przyjmuje na wejściu tekst, obrazy, pliki PDF, dźwięk oraz wideo, a zwraca tekst. Jest własnościowy, a liczba jego parametrów nie została ujawniona; data odcięcia wiedzy to styczeń 2025. Własne API Google pobiera 2,00 USD za milion tokenów wejściowych i 12,00 USD za milion tokenów wyjściowych przy wejściu poniżej 200 tys. tokenów, a powyżej tej wartości stawki rosną do 4,00 USD i 18,00 USD, przy czym wejście z pamięci podręcznej kosztuje 0,20 USD.

Xiaomi MiMo-V2.6-Pro stał się ogólnie dostępny 22 września 2026 r., a repozytoria checkpointów uczenia ze wzmocnieniem pojawiły się dzień wcześniej. To rzadki model mieszaniny ekspertów o łącznej liczbie 1,02 biliona parametrów i 42 miliardach aktywowanych na token, z oknem kontekstowym 1 mln tokenów, natywną multimodalnością w zakresie tekstu, obrazu, wideo i audio oraz wagami do pobrania na licencji MIT. Xiaomi utrzymało ceny poprzedniej generacji MiMo-V2.5, zamiast podnosić ceny nowego checkpointu: $0.43 za milion tokenów wejściowych i $0.87 za milion wyjściowych, z 99% zniżką za trafienia w cache i stawką mieszaną $0.18 przy mieszance trafień cache/wejścia/wyjścia 7:2:1.

• Wagi — Xiaomi MiMo-V2.6-Pro na licencji MIT i do pobrania; Gemini 3.1 Pro Preview zastrzeżony, dostępny wyłącznie przez API

• Parametry — MiMo-V2.6-Pro 1,02T łącznie / 42B aktywne; Gemini 3.1 Pro Preview nieujawnione

• Kontekst — 1 mln tokenów w obu; Gemini 3.1 Pro Preview ogranicza wyjście do 65 536 tokenów, MiMo-V2.6-Pro nie publikuje równoważnego limitu

• Modalność — MiMo-V2.6-Pro obsługuje tekst, obraz, wideo i dźwięk; Gemini 3.1 Pro Preview obsługuje tekst, obraz, PDF, dźwięk i wideo

• Cena katalogowa — MiMo-V2.6-Pro 0,43 USD / 0,87 USD za 1 mln tokenów; Gemini 3.1 Pro Preview 2,00 USD / 12,00 USD poniżej 200 tys. tokenów wejściowych, 4,00 USD / 18,00 USD powyżej

• Pamięć podręczna — MiMo-V2.6-Pro 99% zniżki; Gemini 3.1 Pro Preview $0.20 za 1 mln odczytów z pamięci podręcznej

• Szybkość — MiMo-V2.6-Pro 134,3 tokenów wyjściowych na sekundę; Gemini 3.1 Pro Preview 121,8

• Czas do pierwszego tokenu — MiMo-V2.6-Pro 2,15 sekundy; Gemini 3.1 Pro Preview 63,62 sekundy

• Zmierzony koszt uruchomienia indeksu — MiMo-V2.6-Pro 206,66 USD, czyli 0,13 USD na zadanie; Gemini 3.1 Pro Preview 1310,21 USD, czyli 0,67 USD na zadanie

Etykieta podglądu to prawdziwa różnica

Wszystko powyżej to specyfikacja. Jedyna linia, która zmienia sposób, w jaki powinieneś czytać całe porównanie, to słowo „preview”. Model „preview” to kandydat, co do którego Google nie zobowiązał się do utrzymywania go pod tym endpointem. Ma to znaczenie dla strony porównawczej w sposób, w jaki szesnastopunktowa różnica w indeksie nie ma, ponieważ model, na którego obecność za sześć miesięcy nie można liczyć, nie jest modelem, na którym się standaryzuje — a sama rodzina Google już go wyprzedziła. Gemini 3.6 Flash i Gemini 3.8 Flash plasują się powyżej Gemini 3.1 Pro w kodowaniu i pracy agentowej przy niższym koszcie, dlatego jedna z recenzji technicznych wydania 3.1 Pro opisała go jako zdecydowanie poprzedniej generacji. Sama strona AA wymienia go na 71. miejscu spośród 202 pod względem inteligencji.

Model Xiaomi jest w przeciwnej sytuacji. Został wydany w tym tygodniu, wagi są dostępne na licencji MIT, a charakterystyka serwowania jest jego największą zaletą. 134,3 tokenów wyjściowych na sekundę plasuje go na jedenastym miejscu spośród 114 modeli mierzonych pod kątem szybkości, a 2,15 sekundy do pierwszego tokenu to około trzydzieści razy szybciej niż 63,62 sekundy Gemini 3.1 Pro Preview. W przypadku aplikacji interaktywnej to nie jest czynnik rozstrzygający. To różnica między produktem a demem i to liczba, która najprawdopodobniej pozostanie niewidoczna w tabeli benchmarków.

Gdzie faktycznie trafiają pieniądze

Arytmetyka na token zaniża różnicę między tymi dwoma, ponieważ modele nie spalają tej samej liczby tokenów, aby wykonać to samo zadanie. Czystsza liczba to ta, którą Artificial Analysis zmierzyła, uruchamiając swój pełny Intelligence Index dla każdego z nich: $206,66 dla MiMo-V2.6-Pro i $1 310,21 dla Gemini 3.1 Pro Preview. Ten sam zestaw, to samo środowisko testowe, zmierzone w ten sam sposób — 6,3-krotna różnica na identycznym zestawie zadań, która już uwzględnia fakt, że modele rozumujące emitują dużo tokenów podczas myślenia. Gemini 3.1 Pro Preview wygenerował 67 milionów tokenów wyjściowych w całym indeksie; mediana dla modeli w jego przedziale cenowym wynosi 90 milionów, więc w rzeczywistości jest bardziej ekonomiczny na punkt niż jego konkurenci, a mimo to jego ocena kosztuje sześć razy więcej niż w przypadku modelu Xiaomi.

A teraz zestaw z tym pętlę produkcyjną. Przebieg agenta w 30 krokach, odczytujący 200 000 tokenów kontekstu na krok i zapisujący 2 000 tokenów na krok, to 6 milionów tokenów wejściowych i 60 000 tokenów wyjściowych na przebieg. W Gemini 3.1 Pro Preview poniżej progu 200 tys. to 12,00 USD za wejście i 0,72 USD za wyjście — 12,72 USD na przebieg. W MiMo-V2.6-Pro to 2,58 USD i 0,05 USD — 2,63 USD. Przekrocz 200 000 tokenów wejściowych w modelu Google, a stawka za wejście podwaja się do 4,00 USD; wówczas ta sama pętla kosztuje 24,00 USD jeszcze przed kosztami wyjścia. Buforowanie zmienia obie te liczby, ale 99-procentowa zniżka w tanim modelu w porównaniu z odczytem z pamięci podręcznej za 0,20 USD w drogim pozostawia drogi model o rząd wielkości na prowadzeniu w pętli mocno obciążonej kontekstem.

Pytanie o routing, przedstawione uczciwie

Oto część, którą łatwo jest źle zrozumieć. Gemini 3.1 Pro Preview jest w OrcaRouter jako google/gemini-3.1-pro-preview, dostępny przez jeden klucz zgodny z OpenAI w cenie katalogowej dostawcy z 0% marży — więc zmiana ceny Google jest widoczna po naszej stronie tego samego dnia, a nie w następnym cyklu rozliczeniowym. Xiaomi MiMo-V2.6-Pro nie jest dostępny w OrcaRouter. Żaden model Xiaomi nie jest, a mówienie tego wprost jest bardziej przydatne niż pozwalanie, by strona modelu sugerowała inaczej. Aby uzyskać do niego dostęp dziś, trzeba skorzystać z własnej platformy Xiaomi lub jednego z katalogów firm trzecich, w których jest wymieniony.

Ta asymetria jest dokładnie powodem, dla którego router zasługuje na swoje miejsce w tym porównaniu, a nie na rolę przypisu. Te dwa modele nie konkurują o te same żądania. Gemini 3.1 Pro Preview to obecny gracz, za którego możesz już płacić, a pytanie, na które odpowiada ta strona, brzmi: czy nowy, tani model może przejąć część jego ruchu. Prawidłowe przeprowadzenie tego testu oznacza wysłanie własnych promptów do obu modeli i porównanie odpowiedzi, a nie czytanie indeksu — a robienie tego poprzez otwieranie drugiej umowy, drugiego klucza i drugiej relacji rozliczeniowej to tarcie, które sprawia, że test nigdy nie dochodzi do skutku. Jeden klucz, oba tory tam, gdzie je kierujemy, i porównanie staje się zmianą konfiguracji. Automatyczne przełączanie awaryjne pokrywa drugą połowę: model w wersji preview może zostać wycofany lub objęty ograniczeniem tempa bez większego uprzedzenia, a drugi tor za tym samym punktem końcowym sprawia, że zmienia się to z awarii w decyzję routingową.

Po który sięgnąć?

Wybierz Gemini 3.1 Pro Preview, gdy zadanie wymaga natywnego wejścia PDF i audio, gdy już jesteś w ekosystemie Google albo gdy konkretnie potrzebujesz zachowania tego modelu i możesz żyć z ryzykiem wycofania endpointu w wersji preview. Jego 63-sekundowy czas do pierwszego tokenu oznacza, że w praktyce jest to model do przetwarzania wsadowego i obciążeń offline, niezależnie od tego, co marketing mówi o interaktywności.

Wybierz MiMo-V2.6-Pro, gdy ograniczeniem jest wolumen, gdy pętla jest mocno obciążona kontekstem i powtarzalna, gdy chcesz mieć wagi na własnym sprzęcie — MIT pozwala na komercyjne wdrożenie, modyfikację i dalsze trenowanie — albo gdy opóźnienie pierwszego tokenu jest częścią produktu. To rzadki przypadek taniego modelu, który jest jednocześnie tym szybkim, a ta kombinacja jest warta więcej, niż sugeruje szesnaście punktów indeksu.

Co zmieniłoby ten obraz, to następca Gemini 3.1 Pro, który nie jest wersją preview, albo niezależne odtworzenie wyników DeepSWE, które Xiaomi opublikowało z własnego środowiska testowego — 72,57 dla Pro, 65,68 dla Flash, wzrastając odpowiednio z 58,4 i 48,8 w trakcie przebiegu uczenia ze wzmocnieniem. Te liczby są raportowane przez producenta, oceniane na narzędziu oceniającym Xiaomi za pomocą mini-swe-agent, przy czym wynik stanowi średnią z trzech prób, i nie zostały zgłoszone do publicznego rankingu. Dopóki ktoś nie powtórzy tych wyników, liczbą, którą należy cytować, jest 46 z Artificial Analysis, a jest ona mierzona tą samą miarą co 30.

OrcaRouter udostępnia ponad 200 modeli za jednym punktem końcowym zgodnym z OpenAI w cenie katalogowej dostawcy z 0% marży, więc zmiana ceny przez dostawcę jest widoczna tego samego dnia.