MiMo-V2.6-Pro vs Kimi K3: Dwa otwarte modele o bilionie parametrów, czternastokrotna różnica w koszcie na zadanie

Oba są modelami typu mixture-of-experts z otwartymi wagami od chińskich laboratoriów, z oknem kontekstowym wynoszącym 1 mln tokenów. Oba można pobrać. W Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2, według odczytu z 22 września 2026 r., Kimi K3 od MoonshotAI uzyskuje 44 punkty, a MiMo-V2.6-Pro od Xiaomi — 46 punktów. Dwa punkty. Zmierzony koszt uruchomienia tego samego zestawu ewaluacyjnego względem każdego z nich wynosi 3 658,07 USD dla Kimi K3 i 206,66 USD dla MiMo-V2.6-Pro — siedemnastokrotna różnica. Jeśli już zdecydowałeś, że chcesz otwarte wagi w tej klasie, to ten stosunek, a nie dwa punkty, jest decyzją.

Kimi K3 to ugruntowany model w tej parze: wydany 16 lipca 2026 r., a pełne wagi pojawiły się 27 lipca; ma za sobą miesiące niezależnych ocen. Xiaomi MiMo-V2.6-Pro stał się ogólnie dostępny 22 września 2026 r., a repozytoria jego punktów kontrolnych uczenia ze wzmocnieniem pojawiły się dzień wcześniej. Porównanie dotyczy zatem sprawdzonego otwartego modelu w cenie premium i zupełnie nowego modelu w cenie masowej, a najciekawsze jest to, jak wąska okazała się zmierzona różnica w możliwościach.

Czym tak naprawdę jest każdy model

Kimi K3 to multimodalny model rozumujący z otwartymi wagami o 2,8 biliona parametrów, opisywany przy premierze jako pierwszy otwarty model w klasie trzech bilionów. Aktywuje 16 z 896 ekspertów na token — około 104 miliardów aktywnych parametrów — i wykorzystuje Kimi Delta Attention oraz Attention Residuals, aby wydajnie utrzymywać kontekst 1M tokenów, generując do 1M tokenów na żądanie. To stale włączone rozumowanie z natywnym widzeniem. API first-party Moonshot pobiera 3,00 USD za milion tokenów wejściowych, 0,30 USD za milion buforowanych tokenów wejściowych i 15,00 USD za milion tokenów wyjściowych, w stawce płaskiej bez podziału na poziomy długości kontekstu, a Artificial Analysis podaje 90% zniżki na pamięć podręczną i stawkę mieszaną 2,31 USD. Zmierzono 42,8 tokenów wyjściowych na sekundę — wyraźnie wolno wobec mediany 77,9 dla modeli o porównywalnej wielkości — oraz 3,93 sekundy do pierwszego tokena.

Xiaomi MiMo-V2.6-Pro to rzadki model mieszaniny ekspertów o łącznej liczbie 1,02 biliona parametrów i 42 miliardach aktywowanych na token, z oknem kontekstowym 1 mln tokenów i natywną multimodalnością w zakresie tekstu, obrazu, wideo i dźwięku. Jego wagi mają znacznik licencji MIT. Xiaomi utrzymało ceny poprzedniej generacji, zamiast podnosić ceny nowego checkpointu, dlatego w cenniku figuruje po 0,43 USD za milion tokenów wejściowych i 0,87 USD za milion tokenów wyjściowych, z 99% zniżką na pamięć podręczną i łączną ceną 0,18 USD. Zmierzono szybkość na poziomie 134,3 tokenów wyjściowych na sekundę — jedenaste miejsce na 114 modeli pod względem szybkości — oraz 2,15 sekundy do pierwszego tokena.

• Aktywne parametry — MiMo-V2.6-Pro 42B na token; Kimi K3 około 104B, aktywując 16 z 896 ekspertów

• Łączna liczba parametrów — MiMo-V2.6-Pro 1,02 bln; Kimi K3 2,8 bln

• Wynik indeksu — MiMo-V2.6-Pro 46; Kimi K3 44, oba Artificial Analysis v4.3.2

• Cena katalogowa — MiMo-V2.6-Pro 0,43 USD / 0,87 USD za 1 mln; Kimi K3 3,00 USD / 15,00 USD, wejście z pamięci podręcznej 0,30 USD

Stawka mieszana — MiMo-V2.6-Pro 0,18 USD za 1 mln; Kimi K3 2,31 USD

• Koszt uruchomienia indeksu — MiMo-V2.6-Pro 206,66 USD; Kimi K3 3658,07 USD

• Szybkość — MiMo-V2.6-Pro 134,3 tokena wyjściowego na sekundę; Kimi K3 42,8, wobec mediany 77,9 dla tej klasy rozmiarowej

• Czas do pierwszego tokenu — MiMo-V2.6-Pro 2,15 sekundy; Kimi K3 3,93 sekundy

• Kontekst — 1 mln tokenów w obu; Kimi K3 zwraca odpowiedź do 1 mln tokenów na żądanie

• Wagi — obie do pobrania; MiMo-V2.6-Pro ma oznaczenie MIT

Szybkość to różnica, którą indeks ukrywa

Dwupunktowa różnica w wyniku łącznym to najmniej interesująca liczba tutaj, a najbardziej interesująca jest liczba 134,3 w porównaniu z 42,8 tokena na sekundę. Model, który generuje trzy razy szybciej, nie jest trzy razy lepszy, ale to różnica między klasą aplikacji, która działa, a taką, która nie działa — a własna strona Kimi K3 w serwisie Artificial Analysis oznacza go jako wyraźnie wolnego w swojej klasie rozmiarowej. W przypadku pętli agenta o długim horyzoncie, która wykonuje dziesiątki sekwencyjnych wywołań, przepustowość kumuluje się tak samo jak opóźnienie: trzykrotna różnica na wywołanie nie jest trzykrotną różnicą end-to-end, ale to różnica między sesją, którą użytkownik przeczeka, a taką, którą porzuci.

Zaletą Kimi K3 jest strona wejściowa bilansu. Jego 3,93 sekundy do pierwszego tokenu to wolniej niż 2,15 MiMo-V2.6-Pro, ale nie o rząd wielkości, który oddziela którekolwiek z nich od frontierowego modelu rozumującego przy maksymalnym wysiłku. Za swój rozmiar K3 płaci w generowaniu, a to właśnie za generowanie płacisz.

Numery dostawców i ten, który bywa błędnie odczytywany

Oba laboratoria opublikowały wyniki DeepSWE v1.1 ze swoich własnych środowisk testowych, a oba krążą tak, jakby były porównywalne. Nie są, a właśnie ta para jest miejscem, w którym ten błąd wyrządza najwięcej szkód, ponieważ liczby wyglądają na tak bliskie sobie.

Xiaomi podaje, że MiMo-V2.6-Pro w trakcie swojego przebiegu uczenia ze wzmocnieniem przeszedł z 58.4 na 72.57 w DeepSWE v1.1, oceniany za pomocą mini-swe-agent metodą średniej z trzech na własnym graderze Xiaomi. Przebieg jest udokumentowany jako 30 kroków i około 750 000 trajektorii na model, ukończony w mniej niż sześć dni przy ogłoszonym koszcie około 2,62 mln USD dla modelu Pro i 854 044 USD dla mniejszego Flasha. Szeroko krążąca interpretacja tego przebiegu umieszcza Kimi K3 na 68.51 w tym samym benchmarku, co czyniłoby model Xiaomi zwycięzcą o cztery punkty. Ta interpretacja to liczba społecznościowa, a nie dana od Moonshot, a oba pomiary wykorzystują różne metryki — średnią z trzech wobec odsetka zaliczeń — więc ich odejmowanie to arytmetyka na niedopasowanych skalach. Żaden z dostawców nie zgłosił konfiguracji tych modeli do publicznej tablicy Datacurve.

Liczba, która jest naprawdę porównywalna, to indeks, ponieważ Artificial Analysis przeprowadziła oba testy samodzielnie: 46 dla MiMo-V2.6-Pro i 44 dla Kimi K3, na v4.3.2, przy czym rozbicie na poszczególne oceny nie zostało opublikowane dla żadnego z nich. Ta dwupunktowa różnica jest wystarczająco mała, by mieścić się w szumie wyniku złożonego z dziesięciu ocen, a uczciwy wniosek jest taki, że pod względem zmierzonych możliwości te dwa modele są praktycznie na równi.

Co daje premium Kimi K3

Błędem byłoby odczytywać różnicę kosztów jako czystą marżę. Kimi K3 to model o 2,8 biliona parametrów w porównaniu z 1,02 biliona parametrów Xiaomi i aktywuje około dwa i pół razy więcej parametrów na token. Był pierwszym otwartym modelem w swojej klasie rozmiarowej i ma zestaw niezależnych wyników, których MiMo-V2.6-Pro po prostu nie miał czasu zgromadzić: według własnych raportów Artificial Analysis w momencie swojej premiery zajął trzecie miejsce w Intelligence Index, za Claude Fable 5 i GPT-5.6 Sol, z GDPval-AA v2 na poziomie Elo 1668, pierwszym miejscem w AutomationBench-AA przy 53%, drugim w AA-Briefcase przy Elo 1547 i pierwszym w Frontend Code Arena przy 1679. To niezależne pomiary, a nie deklaracje premierowe, i opisują model o wszechstronności, której dwupunktowa przewaga w łącznym wyniku nie oddaje.

Jest z tym również związana kwestia przepustowości. Popyt na Kimi K3 miał rzekomo przewyższyć moce obsługowe w momencie premiery, co spowodowało tymczasowe wstrzymanie subskrypcji API oraz limity przepustowości po stronie nadrzędnej w niektórych bramach. Model, do którego trudno uzyskać dostęp, to model, na którym trudno budować, a to problem dostępności, a nie jakości.

Jeden endpoint i bezpośrednia odpowiedź na temat tego, co routujemy

Kimi K3 jest dostępny w OrcaRouter jako kimi/kimi-k3 — jeden klucz zgodny z OpenAI, cena katalogowa dostawcy przekazywana bez marży, dzięki czemu zmiana ceny Moonshot obowiązuje po naszej stronie tego samego dnia, a automatyczne przełączanie awaryjne między dostawcami rozwiązuje problem limitów przepustowości, które nękały ten model od premiery. Xiaomi MiMo-V2.6-Pro nie jest dostępny w OrcaRouter. Nie ma tam żadnego modelu Xiaomi, a droga do niego prowadzi dziś przez własną platformę Xiaomi lub jeden z katalogów firm trzecich, które go oferują. Warto powiedzieć to wprost, zamiast pozwalać, by strona modelu sugerowała coś innego.

Co czyni tę parę dobrym przykładem tego, do czego służy warstwa routingu. Dwa otwarte modele, remisujące w jedynym niezależnym pomiarze, któremu oba zostały poddane, a przy tym siedemnastokrotnie różniące się pod względem zmierzonego kosztu na zadanie — to nie jest wybór, to konfiguracja dwupasmowa. Skieruj większość ruchu na tanie pasmo, a ogon rozdziel do drugiego na podstawie zdefiniowanego przez siebie predykatu, albo przełącz awaryjnie, gdy jedna z tras się pogorszy. Gdy modele stoją za jednym kluczem, eksperyment, który powie ci, jaki udział powinien przypadać każdemu z nich, jest zmianą konfiguracji własnych promptów, a nie rozmową zakupową — a jeśli Xiaomi zmieni ceny MiMo-V2.6-Pro po zamknięciu okna premiery albo Moonshot obniży stawki K3 w odpowiedzi na konkurencję, oba te ruchy odbiją się po naszej stronie tego samego dnia, a nie w następnym cyklu rozliczeniowym.

Po który sięgnąć?

Wybierz Kimi K3, gdy potrzebujesz szerokości możliwości, jakie niesie ze sobą model tej wielkości i tak niezależnie zmierzony — widzenie, kodowanie długodystansowe w dużych repozytoriach, agentowe korzystanie z narzędzi — albo gdy już go używasz, a koszt migracji jest realny. Jest to dokładniej scharakteryzowany model z tych dwóch, a jego limit wyjściowy wynoszący 1 mln tokenów jest nietypowy. Uwzględnij w budżecie szybkość generowania: przy 42,8 tokena na sekundę jest to model do zadań wsadowych i pracy offline w kategoriach interaktywnych, niezależnie od tego, co sugeruje jakość jego rozumowania.

Wybierz MiMo-V2.6-Pro, gdy przepustowość i ekonomika jednostkowa są ograniczeniem, gdy pętla wymaga dużego kontekstu i jest powtarzalna, gdy liczy się opóźnienie pierwszego tokenu albo gdy chcesz mieć wagi na własnym sprzęcie na permisywnej licencji. To rzadki przypadek taniego modelu, który jest także szybki, a w jedynym niezależnym wyniku wspólnym dla obu modeli wyprzedza o margines tak mały, że można uznać to za remis.

Wybierz oba, jeśli masz router. Trybem awarii, którego należy unikać, jest przyjęcie jednego z nich jako standardu z powodu współczynnika z nagłówka: płacenie stawek Kimi K3 za zadanie streszczania, które model 46-indeksowy kończy identycznie, albo odkrycie, że zadanie kodowania w skali repozytorium wymaga modelu 2,8T już po tym, jak przeniesiesz wszystko do taniej ścieżki. Żaden z tych przypadków nie jest problemem modelu, a oba są kwestią konfiguracji.

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.