Xiaomi MiMo-V2.6-Pro vs MiniMax M3: A Pontuação Melhor Tem a Rota Mais Estreita

Xiaomi MiMo-V2.6-Pro entrou em disponibilidade geral em 22 de setembro de 2026 e assumiu a liderança entre os modelos de pesos abertos no Artificial Analysis Intelligence Index, com 46 na v4.3.2. O MiniMax M3 tem mantido uma versão desse título desde que foi lançado, em 31 de maio de 2026, e, no mesmo índice hoje, marca 29 — dezessete pontos atrás. A pontuação é o aspecto menos interessante desse par. O MiniMax M3 entrega 168,9 tokens de saída por segundo, contra 134,3; responde em 0,92 segundos, contra 2,15; é mais barato por token de entrada; e pode ser acessado por meio de quinze provedores de API, contra um da Xiaomi. O modelo mais novo e com maior pontuação é o mais difícil de realmente chamar, e é essa inversão o tema desta comparação.

Ambos com pesos abertos, ambos multimodais, com catorze semanas de diferença.

Os dois modelos são parentes próximos na intenção de design. Ambos são modelos esparsos de mistura de especialistas de laboratórios chineses, ambos carregam uma janela de contexto de 1M de tokens, ambos aceitam imagens e vídeo nativamente em vez de por meio de um adaptador acoplado, e ambos publicam os pesos. Quatorze semanas separam seus lançamentos, e a diferença de índice entre eles é a distância que a fronteira dos pesos abertos percorreu nessa janela.

• Total de parâmetros — Xiaomi MiMo-V2.6-Pro 1,02T; MiniMax M3 aproximadamente 427B, ambos MoE esparsos

• Ativos por token — Xiaomi MiMo-V2.6-Pro 42B; MiniMax M3 aproximadamente 23–25B

• Contexto — 1M de tokens cada, com o MiniMax M3 garantindo um mínimo de 512K

• Modalidades de entrada — texto, imagem e vídeo para ambos; Xiaomi adiciona entrada de áudio

• Pesos — licença MIT para o Xiaomi MiMo-V2.6-Pro; o MiniMax M3 é distribuído sob a Licença Comunitária MiniMax, que não é permissiva e exige um acordo separado para uso comercial.

• Lançado — Xiaomi MiMo-V2.6-Pro 21–22 de setembro de 2026; MiniMax M3 31 de maio de 2026

• Alcance — um provedor de API contabilizado para Xiaomi MiMo-V2.6-Pro no Artificial Analysis; quinze para MiniMax M3

Essa última linha é a que se deve manter em vista. Todo o resto da ficha favorece o modelo mais novo. Essa linha não, e é ela que decide se um modelo pode ocupar um lugar num caminho de produção.

O que o índice mede e quem o mediu

A Artificial Analysis executou ambos os modelos por conta própria na v4.3.2 — um composto de dez avaliações que abrange raciocínio, conhecimento, matemática e programação, incluindo 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. Nem o 46 nem o 29 são números de fornecedor, o que importa aqui porque ambos os laboratórios também publicaram seus próprios números de benchmark, que são números de fornecedor, e os dois tipos não devem ser misturados.

O 46 coloca o Xiaomi MiMo-V2.6-Pro na liderança do campo de pesos abertos nesse composto. Ele não o coloca na liderança do índice: Claude Fable 5.1 e GPT-6 Astra estão ambos em 53, e Claude Opus 5 em 51. O 29 do MiniMax M3 o coloca em décimo sexto entre 114 modelos medidos, bem acima da mediana de sua classe de tamanho, mas muito longe da fronteira com a qual estava sendo comparado em junho.

MiniMax M3 tem as provas que a Xiaomi não tem

Esta é a parte da comparação que é ignorada, e é a parte que um comprador deve ponderar com mais peso. O MiniMax M3 está na tabela de classificação pública DeepSWE v1.1 com uma entrada oficial: 20,4% Pass@1 e 48,7% Pass@4, publicada em 8 de junho de 2026, depois de uma atualização de inferência do MiniMax corrigir a geração anormal de tokens e melhorar o comportamento da cache de contexto longo. Essa entrada veio acompanhada de uma contabilização de eficiência, e a contabilização não é lisonjeira: uma mediana de 311 passos de agente, aproximadamente 91.000 tokens de saída e cerca de $5,04 por tarefa. Ele passa em tarefas de engenharia de longo horizonte, e fá-lo de forma dispendiosa.

A principal métrica de benchmark da Xiaomi para seu novo modelo é 72,57 no DeepSWE v1.1, acima de uma linha de base de 58,4, medida com mini-swe-agent em média de três execuções no harness próprio da Xiaomi. Não se trata de uma entrada em leaderboard e não foi submetida como tal. Colocar 72,57 ao lado do 20,4 da MiniMax e concluir uma vitória de 52 pontos é aritmética entre duas medições diferentes: o leaderboard publica Pass@1 para uma configuração específica, com um intervalo de confiança e um custo médio por tarefa que um terceiro pode reproduzir, e a métrica do fornecedor não tem nada disso associado. O 72,57 pode muito bem ser honesto. Simplesmente não é o mesmo tipo de objeto.

A MiniMax também publicou números de lançamento próprios, e a mesma ressalva se aplica a todos eles: SWE-Bench Pro com 59,0, BrowseComp com 83,5, SVG-Bench com 63,7 e Terminal-Bench 2.1 com 66,0, executados na própria infraestrutura da MiniMax com seu próprio scaffolding. Trate-os como alegações sobre o modelo, não como medições dele.

Velocidade, latência e os dois números que decidem uma fatura

A diferença de throughput corre em sentido oposto à diferença de qualidade, e é suficientemente ampla para ser relevante. O MiniMax M3 gera 168,9 tokens de saída por segundo, contra 134,3 do Xiaomi MiMo-V2.6-Pro, e os seus 0,92 segundos até ao primeiro token são cerca de duas vezes e meia mais rápidos do que os 2,15 da Xiaomi. Num produto interativo, a latência do primeiro token é o número que o utilizador sente; num pipeline de processamento em lote, o throughput é o número que determina o tempo real de execução.

Em termos de custo, os dois estão mais próximos do que as tarifas de tabela sugerem, e a direção depende do seu tráfego. O MiniMax M3 tem preço de US$ 0,30 por milhão de tokens de entrada e US$ 1,20 por milhão de saída; o Xiaomi MiMo-V2.6-Pro tem preço de US$ 0,43 e US$ 0,87. O M3 é mais barato para alimentar, o Xiaomi é mais barato para gerar. Depois que os descontos de cache são aplicados — 80% para o M3, 99% para o Xiaomi — as tarifas combinadas chegam a US$ 0,22 e US$ 0,18 por milhão em uma mistura de acertos de cache/entrada/saída de 7:2:1. O Artificial Analysis também registra um custo de US$ 0,13 por tarefa do Intelligence Index para o Xiaomi MiMo-V2.6-Pro, medido da mesma forma em todos os modelos do quadro, que é o valor de custo único mais comparável disponível para os dois.

Quinze rotas contra uma, e quanto vale o failover

Uma vantagem de dezessete pontos no índice não ajuda se o endpoint estiver fora do ar. A Artificial Analysis contava com um único provedor de API para o Xiaomi MiMo-V2.6-Pro no momento em que este texto foi escrito, e essa contagem é um fato sobre o lançamento, não sobre o modelo: um checkpoint publicado há três dias não teve tempo de se propagar. O MiniMax M3, com quatro meses de idade, é servido por quinze.

É para isso que serve um roteador, e é aqui que os dois modelos divergem comercialmente. O MiniMax M3 está no OrcaRouter como minimax/minimax-m3: um endpoint compatível com a OpenAI, com o preço de tabela do provedor repassado com 0% de markup, então os US$ 0,30 e US$ 1,20 acima são os números da própria MiniMax, e não os nossos, e uma mudança de preço da MiniMax entra em vigor do nosso lado no mesmo dia. Seus quinze upstreams são o que torna significativa uma cadeia automática de failover — uma requisição que trava em um provedor é repetida em outro antes que a resposta comece, o que é uma garantia diferente da de um modelo que tem um único lugar para onde ir. O Xiaomi MiMo-V2.6-Pro não está no OrcaRouter; nenhum modelo Xiaomi está, e chegar até ele hoje significa usar a própria plataforma da Xiaomi e os catálogos de terceiros que o listam.

Se você quiser os dois no mesmo aplicativo, a forma prática é uma chave contendo os modelos que você já decidiu, com o recém-chegado avaliado em relação a eles em vez de adotado com base em uma pontuação de três dias. Isso é uma decisão de roteamento, e a propriedade útil é que uma rota de fallback não custa nada até o dia em que o salva.

Qual escolher

Se você precisa de um modelo multimodal de pesos abertos, com um milhão de tokens, em produção esta semana, a resposta é o MiniMax M3, e não há concorrência que se aproxime — quinze provedores, primeiro token em menos de um segundo, um caminho comercial suficientemente permissivo apenas se você tiver lido a licença da comunidade, e uma entrada oficial de benchmark de horizonte longo que você pode inspecionar. O aviso de eficiência é real: reserve orçamento para os 91.000 tokens de saída por tarefa, não apenas a taxa por token.

Se você está escolhendo um modelo para um trabalho que começará no próximo mês, o Xiaomi MiMo-V2.6-Pro é o modelo mais capaz, por uma ampla margem medida, a uma tarifa combinada mais baixa e com uma licença MIT que elimina completamente a conversa sobre licenciamento. O que ele ainda não tem é um segundo lugar para rodar. O que é preciso observar é o número de provedores: quando ele deixar de ser um, a diferença de dezessete pontos deixa de ser um resultado de pesquisa e se torna uma decisão de implantação.

Até então, o resumo honesto é que o modelo melhor é aquele do qual você não consegue fazer failover, e o modelo mais fraco é aquele que você pode colocar na frente dos clientes hoje à noite.

De onde vêm os números deste artigo

As pontuações do índice, a taxa de transferência, a latência, os descontos de cache e as contagens de provedores para ambos os modelos são medições da Artificial Analysis no Intelligence Index v4.3.2, lidas em 22 de setembro de 2026, e o 29 do MiniMax M3 está na mesma versão do composto que o 46 do Xiaomi MiMo-V2.6-Pro. Os números do DeepSWE v1.1 para o MiniMax M3 são provenientes da entrada pública da tabela de classificação de 8 de junho de 2026. O movimento do DeepSWE de 58,4 para 72,57, o gasto com aprendizado por reforço de aproximadamente US$ 2,62 milhões para a execução Pro ao longo de trinta etapas, e os números do SWE-Bench Pro, BrowseComp, SVG-Bench e Terminal-Bench para o MiniMax M3 são todos relatados pelos fornecedores nos próprios harnesses dos respectivos laboratórios e não foram reproduzidos de forma independente. As taxas por token são os preços de tabela dos próprios fornecedores.