MiMo-V2.6-Pro против DeepSeek V4 Pro: два открытых флагмана, разница в десять индексных пунктов

Xiaomi MiMo-V2.6-Pro и DeepSeek V4 Pro относятся к одному классу объектов — это китайские флагманские модели на архитектуре смеси экспертов с триллионом параметров, под лицензией MIT, с контекстом в 1 млн токенов и открытыми весами, которые можно скачать уже сегодня, — и они различаются на десять пунктов в Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2: 46 против 36. Они также расходятся в том, для чего предназначен флагман. DeepSeek V4 Pro, выпущенная 13 августа 2026 года, — это модель рассуждений, работающая только с текстом: 1,6 трлн параметров, из которых активны 49 млрд, и нигде в её опубликованных спецификациях нет ввода изображений, аудио или видео. Xiaomi MiMo-V2.6-Pro, выпущенная 21 сентября 2026 года, имеет 1,02 трлн параметров, из которых активны 42 млрд, и принимает текст, изображения, видео и аудио. Эта разница оказывается решающей для большего числа внедрений, чем десять пунктов, и именно её нужно решить в первую очередь, прежде чем сравнивать что-либо ещё.

Та же лицензия, разные машины

Начните с того, что действительно идентично, потому что этого больше, чем вы могли бы ожидать от двух конкурирующих лабораторий. Обе поставляются под тегом лицензии MIT в публичных репозиториях, что означает коммерческое развёртывание, модификацию и дальнейшее обучение без порога по выручке или оговорки о сфере использования. Обе заявляют контекстное окно в 1M токенов. Обе представляют собой разреженные архитектуры mixture-of-experts — при таком масштабе эта архитектура стала стандартом, а не отличительной чертой. И обе были обучены лабораториями, которые публикуют меньше о методологии, чем западные фронтирные лаборатории.

• Параметры — MiMo-V2.6-Pro: всего 1,02 трлн / 42 млрд активных; DeepSeek V4 Pro: всего 1,6 трлн / 49 млрд активных

• Входные модальности — MiMo-V2.6-Pro: текст, изображение, видео, аудио; DeepSeek V4 Pro: только текст

• Контекст — 1M токенов у обоих; DeepSeek V4 Pro ограничивает вывод 384K токенов

• Балл по индексу — MiMo-V2.6-Pro 46 в Intelligence Index v4.3.2; DeepSeek V4 Pro 36 в той же версии

• Стоимость одной задачи Index — MiMo-V2.6-Pro $0,13; DeepSeek V4 Pro $0,67

• Указанная ставка — MiMo-V2.6-Pro $0.43 / $0.87 за 1 млн токенов; DeepSeek V4 Pro $1.32 / $3.96 по данным Artificial Analysis, до применения собственного графика пиковых/непиковых тарифов DeepSeek

• Скорость — MiMo-V2.6-Pro: 134,3 выходных токена/с; DeepSeek V4 Pro: 97,4

• Время до первого токена — MiMo-V2.6-Pro 2,15 с; DeepSeek V4 Pro 1,62 с

Прочтите этот список дважды, потому что две строки противоречат интуиции. Меньшая модель набирает на десять баллов больше — то, что 42 миллиарда активных параметров побеждают 49 миллиардов, не является разницей в округлении, это результат постобучения, и это самый ясный сигнал в этом сравнении о том, что качество обучения с подкреплением превзошло чистый масштаб в качестве рычага. И более дешёвая модель также является более быстрой — как по пропускной способности, так и по стоимости за задачу, что противоположно обычному компромиссу. Xiaomi не продаёт вам скидку в обмен на терпение. Преимущество DeepSeek — время до первого токена: 1,62 секунды против 2,15 — реальное, но единственная категория, где V4 Pro лидирует.

Почему здесь важна одна и та же версия индекса

Сравнение моделей с открытыми весами между разными версиями индекса — именно так большинство опубликованных сравнений и ошибается, поэтому номер версии — не сноска. Artificial Analysis пересобрал Intelligence Index как v4.3 в сентябре 2026 года, и оценки существенно сместились при переходе через эту границу — Claude Opus 5 потерял три пункта между v4.2 и v4.3, а расклад среди моделей с открытыми весами изменился. Обе приведённые выше цифры относятся к v4.3.2, а значит, 46 и 36 можно напрямую сравнивать друг с другом. Их нельзя сравнивать с более старыми числами, которые вы найдёте в других источниках для любой из этих моделей.

Это не гипотетический сценарий. О DeepSeek V4 Pro широко сообщалось с показателем 53 по более ранней шкале индекса в августе 2026 года, и наш собственный материал за тот период это включал. На v4.3.2 та же модель показывает 36. С самой моделью ничего не изменилось; изменилось мерило. Если у вас есть таблица, где рядом с 53 стоит 46 для MiMo-V2.6-Pro, у вас есть сравнение, которое укажет вам не на ту модель. Правильная пара — 46 против 36, и правильный вывод: модель, выпущенная пять недель спустя, имея две трети числа параметров, существенно впереди.

Разрыв в отчётности между двумя лабораториями

Есть второе, более тонкое различие, и оно касается того, что каждая лаборатория готова позволить проверить.

46 у MiMo-V2.6-Pro — это измерение Artificial Analysis. Оценочная организация провела собственный набор тестов — десять оценок по рассуждению, знаниям, математике и программированию — на выпущенной модели и опубликовала результат вместе с рабочими показателями: 134,3 токена/с, 2,15 секунды до первого токена, 99-процентная скидка на кэш, $0,13 за задачу индекса и общая стоимость оценки $206,66. Это число третьей стороны о модели Xiaomi.

Ключевые агентные показатели DeepSeek V4 Pro — собственные данные DeepSeek, и разрыв между ними и независимыми оценками документально зафиксирован. В материалах запуска компания сообщает: Terminal-Bench 2.1 — 87,9, DeepSWE — 62,7, CyberGym — 83,3 и SWE-bench Verified — 80,6. Независимые прогоны дают Terminal-Bench 2.1 на уровне 78,7 — примерно на девять пунктов ниже значения, заявленного вендором, — и Artificial Analysis Coding Index на уровне 68,8. Ни одна из этих цифр, заявленных вендором, не была воспроизведена, и именно величина разрыва по Terminal-Bench — причина относиться к остальному набору как к заявлениям, а не к измерениям.

У Xiaomi есть собственная версия той же проблемы. На её дашборде сообщается, что MiMo-V2.6-Pro вырос с 58.4 до 72.57 на DeepSWE v1.1 в ходе прогона с обучением с подкреплением, при оценке на собственном стенде Xiaomi с mini-swe-agent по среднему из трёх. Это не заявка в лидерборд, и ни одна сторонняя сторона её не перепроверяла. Так что ни одна из моделей не приходит с безупречным подтверждением на вендорских бенчмарках. Разница в том, что у MiMo-V2.6-Pro также есть независимый составной балл, которого у запуска DeepSeek не было в аналогичный момент, — и если вы выбираете между ними по доказательствам, а не по маркетингу, именно эта асимметрия должна иметь вес.

Как это выглядит в продакшене

Различие в модальностях — это практическая развилка, и она играет в пользу DeepSeek реже, чем можно предположить по разрыву в десять пунктов. Если ваш конвейер принимает скриншоты, PDF, отрендеренные как изображения, видеокадры или аудио, MiMo-V2.6-Pro обрабатывает это нативно в одной модели, а DeepSeek V4 Pro не справляется с этим вообще — понадобится отдельная vision-модель на входе, а это второй контракт, вторая точка отказа и второй счёт. Если ваша нагрузка — это рассуждения только по тексту, дополнительная модальность становится лишним балластом, за который вы ничего не платите.

Стоимость одной задачи индексации — ещё одна цифра, которую стоит учитывать. $0.13 против $0.67 — это пятикратный разрыв на контролируемом, идентичном наборе задач, измеренном одинаковым образом для обоих. DeepSeek использует схему тарификации с пиковыми и непиковыми периодами, которая может существенно снизить его эффективную ставку в зависимости от того, когда вы обращаетесь, поэтому в реальных условиях соотношение уменьшается в непиковые часы и увеличивается в пиковые — деталь, которая важна, если ваш трафик идёт всплесками и вы не можете выбирать, когда он поступает.

Здесь у стороны DeepSeek есть настоящее преимущество, никак не связанное с самой моделью: она находится на нашей платформе. DeepSeek V4 Pro доступен как deepseek/deepseek-v4-pro через ключ OrcaRouter по прайсовой цене провайдера с наценкой 0%, с автоматическим переключением между провайдерами и доступным поверх DSL маршрутизации — так что арифметика пиковых и непиковых часов, разброс между провайдерами и путь отказоустойчивости — всё это вы настраиваете, а не строите сами. MiMo-V2.6-Pro на нашей платформе нет, и мы скажем об этом прямо: чтобы добраться до неё сегодня, нужна собственная платформа Xiaomi или один из сторонних каталогов, где она указана, а Artificial Analysis на момент фиксации насчитала для неё единственного API-провайдера. Один маршрут — это не производственный маршрут, и это самый сильный аргумент за то, чтобы рассматривать MiMo-V2.6-Pro как модель, которую стоит оценивать сейчас и маршрутизировать на неё осторожно, имея за ней что-то другое.

Какой именно, и когда

Выбирайте DeepSeek V4 Pro, если ваша работа связана только с текстом, если вам нужен потолок вывода в 384K, если вы хотите самое быстрое время до первого токена из этих двух или если вы уже на нашей платформе и хотите направление с открытыми весами на триллион параметров, с отказоустойчивостью и без новой интеграции. Он является действующим лидером неспроста, а то, что он на пять недель старше, означает пять недель наработок в области инструментария, квантизации и рецептов обслуживания, которых сентябрьская модель ещё не накопила.

Выбирайте MiMo-V2.6-Pro, если задача мультимодальна, если стоимость за задачу доминирует в вашей юнит-экономике, если пропускная способность важнее половины секунды задержки, или если вам нужен текущий лидер среди открытых весов в независимо измеряемом индексе. Лицензия MIT на оба означает, что вопрос с весами решён в любом случае — вы можете запускать любой из них на своём оборудовании, дообучать его и выпускать коммерчески.

Конфигурация, которую стоит рассмотреть, — вовсе не выбор. Маршрутизатор позволяет сохранить канал DeepSeek для текстовых рассуждений по непиковым тарифам и добавить канал MiMo для мультимодальных запросов, с резервным вариантом перед менее загруженным маршрутом. Это не хеджирование; это сопоставление каждого запроса с моделью, которая действительно с ним справляется, что является более дешёвым и более устойчивым решением, чем выбрать победителя и надеяться, что рабочая нагрузка никогда не изменит свою форму.

Вопрос, на который это сравнение пока не может ответить

Самые цитируемые бенчмарки обеих моделей — вендорские и невоспроизведённые. Для DeepSeek V4 Pro этот разрыв не закрыт с августа, и именно поэтому его независимые оценки оказываются ниже, чем цифры на запуске. Для MiMo-V2.6-Pro независимый сводный показатель есть, а разбивки по агентным задачам нет — Artificial Analysis публикует 46, а не разброс по отдельным оценкам, лежащий в его основе, а именно эта деталь показывает, место ли модели в агентном цикле или в вопросно-ответном конвейере.

Пока этот разрыв не опубликован и пока кто-нибудь не перезапустит DeepSWE-стенд Xiaomi, защитимая позиция уже, чем маркетинг любой из лабораторий: MiMo-V2.6-Pro лидирует по независимому композитному показателю и по измеренной стоимости за задачу, DeepSeek V4 Pro лидирует по зрелости, длине вывода, задержке до первого токена и доступности через маршрут, за которым есть резервирование. Пять недель — это небольшая фора, и это единственная фора, которая есть у DeepSeek.