MiMo-V2.6-Pro против Kimi K3: открытые веса на два триллиона параметров, разница в четырнадцать раз по стоимости за задачу

Обе — открытовесные модели со смесью экспертов от китайских лабораторий с окном контекста в 1 млн токенов. Обе доступны для скачивания. В Индексе интеллекта Artificial Analysis v4.3.2 по состоянию на 22 сентября 2026 года Kimi K3 от MoonshotAI набирает 44 балла, а MiMo-V2.6-Pro от Xiaomi — 46. Два балла. Измеренная стоимость прогона того же набора оценок для каждой из них составляет $3 658,07 для Kimi K3 и $206,66 для MiMo-V2.6-Pro — в семнадцать раз больше. Если вы уже решили, что хотите открытые веса в этом классе, именно это соотношение, а не два балла, и определяет решение.

Kimi K3 — устоявшаяся модель в этой паре: релиз состоялся 16 июля 2026 года, полные веса вышли 27 июля, и за ней стоят месяцы независимой оценки. Xiaomi MiMo-V2.6-Pro стала общедоступной 22 сентября 2026 года, а её репозитории контрольных точек обучения с подкреплением появились днём ранее. Таким образом, сравнение идёт между проверенной открытой моделью по премиальной цене и совершенно новой — по цене массового продукта, и самое интересное — насколько узким оказался измеренный разрыв в возможностях.

Что на самом деле представляет собой каждая модель

Kimi K3 — это открытая мультимодальная модель рассуждений с 2,8 трлн параметров, описанная при выпуске как первая открытая модель в классе трёх триллионов. Она активирует 16 из 896 экспертов на токен — примерно 104 млрд активных параметров — и использует Kimi Delta Attention и Attention Residuals, чтобы эффективно удерживать контекст в 1 млн токенов, с выводом до 1 млн токенов на запрос. Это постоянно включённое рассуждение с нативным зрением. Собственный API Moonshot берёт $3.00 за миллион входных токенов, $0.30 за миллион кэшированных входных и $15.00 за миллион выходных, единообразно, без тарификации по длине контекста, а Artificial Analysis сообщает о 90% скидке на кэш и смешанной ставке $2.31. Она показала 42,8 выходных токенов в секунду — заметно медленно на фоне медианы 77,9 для моделей сопоставимого размера — и 3,93 секунды до первого токена.

Xiaomi MiMo-V2.6-Pro — это разреженная модель смеси экспертов с общим числом параметров 1,02 трлн и 42 млрд активируемых на токен, с контекстным окном в 1 млн токенов и нативной мультимодальностью для текста, изображений, видео и аудио. Его веса имеют тег лицензии MIT. Xiaomi сохранила ценообразование предыдущего поколения, а не повысила цену для нового чекпоинта, поэтому он указан по цене $0,43 за миллион входных токенов и $0,87 за миллион выходных со скидкой 99% за кэш и средневзвешенной ценой $0,18. Он показал 134,3 выходных токена в секунду — одиннадцатое место из 114 моделей по скорости — и 2,15 секунды до первого токена.

• Активные параметры — MiMo-V2.6-Pro 42 млрд на токен; Kimi K3 — около 104 млрд, активируя 16 из 896 экспертов

• Всего параметров — MiMo-V2.6-Pro 1.02T; Kimi K3 2.8T

• Балл индекса — MiMo-V2.6-Pro 46; Kimi K3 44, оба — Artificial Analysis v4.3.2

• Цена по прайс-листу — MiMo-V2.6-Pro: $0.43 / $0.87 за 1 млн; Kimi K3: $3.00 / $15.00, кэшированный ввод — $0.30

• Смешанная ставка — MiMo-V2.6-Pro $0,18 за 1 млн; Kimi K3 $2,31

• Стоимость запуска индекса — MiMo-V2.6-Pro $206.66; Kimi K3 $3,658.07

• Скорость — MiMo-V2.6-Pro 134,3 выходных токена/с; Kimi K3 42,8 при медиане 77,9 для этого класса размеров

• Время до первого токена — MiMo-V2.6-Pro 2,15 секунды; Kimi K3 3,93 секунды

• Контекст — 1M токенов в обоих случаях; Kimi K3 публикует вывод до 1M токенов на запрос

• Веса — оба доступны для скачивания; MiMo-V2.6-Pro имеет метку MIT

Скорость — это та разница, которую скрывает индекс

Разрыв в два пункта по композитному показателю — наименее интересное число здесь, а 134,3 против 42,8 токенов в секунду — самое интересное. Модель, которая генерирует в три раза быстрее, не в три раза лучше, но это разница между классом приложений, которые работают, и теми, которые нет — и собственная страница Kimi K3 на Artificial Analysis отмечает её как заметно медленную для своего класса размера. Для долгосрочного агентного цикла, который делает десятки последовательных вызовов, пропускная способность накапливается так же, как задержка: трёхкратная разница на один вызов — это не трёхкратная сквозная разница, но это разница между сессией, которую пользователь переждёт, и той, которую он бросит.

Преимущество Kimi K3 — на входной стороне баланса. Его 3,93 секунды до первого токена медленнее, чем 2,15 у MiMo-V2.6-Pro, но не на порядок, который отделяет любую из них от фронтирной модели рассуждений, работающей на максимуме усилий. А вот за свой размер K3 расплачивается при генерации, и именно за генерацию вы платите.

Номера поставщиков и тот, который читается неправильно

Обе лаборатории опубликовали показатели DeepSWE v1.1, полученные на собственных стендах, и эти два набора ходят в обращении так, будто их можно сравнивать. Но это не так, и именно на этой паре эта ошибка наносит наибольший ущерб, потому что числа выглядят такими близкими.

Xiaomi сообщает, что MiMo-V2.6-Pro улучшился с 58,4 до 72,57 в DeepSWE v1.1 за свой прогон обучения с подкреплением, оценённый с помощью mini-swe-agent по среднему из трёх на собственном грейдере Xiaomi. Прогон задокументирован как 30 шагов и примерно 750 000 траекторий на модель, завершён менее чем за шесть дней при опубликованных затратах около 2,62 млн долларов для модели Pro и 854 044 долларов для меньшей Flash. Широко распространённая трактовка этого прогона ставит Kimi K3 на 68,51 в том же бенчмарке, что сделало бы модель Xiaomi победителем с отрывом в четыре пункта. Эта трактовка — цифра сообщества, а не показатель от Moonshot, и эти два измерения используют разные метрики — среднее из трёх против доли успешных прохождений — так что вычитать их — это арифметика на несовпадающих шкалах. Ни один из производителей не отправил конфигурацию в публичный лидерборд Datacurve для этих моделей.

Число, которое действительно поддается сопоставлению, — это индекс, поскольку Artificial Analysis сама запускала обе модели: 46 для MiMo-V2.6-Pro и 44 для Kimi K3, на v4.3.2, при этом разбивка по отдельным оценкам не опубликована ни для одной из них. Этот разрыв в два пункта достаточно мал, чтобы находиться в пределах шума составной оценки из десяти испытаний, и честный вывод состоит в том, что по измеренной способности эти две модели фактически равны.

Что даёт премиум Kimi K3

Было бы неправильно воспринимать разрыв в стоимости как чистую маржу. Kimi K3 — это модель с 2,8 трлн параметров против 1,02 трлн у Xiaomi, и она активирует примерно в два с половиной раза больше параметров на токен. Это была первая открытая модель в своём размерном классе, и она располагает набором независимых результатов, которые MiMo-V2.6-Pro просто ещё не успела накопить: согласно собственным отчётам Artificial Analysis, на момент своего выпуска она заняла третье место в Intelligence Index, уступив Claude Fable 5 и GPT-5.6 Sol, с GDPval-AA v2 на Elo 1668, первым местом в AutomationBench-AA с 53%, вторым в AA-Briefcase с Elo 1547 и первым в Frontend Code Arena с 1679. Это независимые измерения, а не заявления к запуску, и они описывают модель с широтой, которую разрыв в композитном показателе в два пункта не отражает.

К этому прилагается ещё и история с мощностями. Сообщается, что спрос на Kimi K3 при запуске превысил возможности инфраструктуры обслуживания, что вызвало временные приостановки подписок на API и ограничения мощностей на стороне вышестоящих провайдеров у некоторых шлюзов. Модель, которую трудно получить, — это модель, на которой трудно строить, и это проблема доступности, а не качества.

Один эндпоинт — и прямой ответ о том, что мы маршрутизируем

Kimi K3 доступен на OrcaRouter как kimi/kimi-k3 — один OpenAI-совместимый ключ, цена провайдера по прайс-листу передаётся как есть, с наценкой 0%, поэтому изменение цены Moonshot применяется у нас в тот же день, а автоматическое переключение между провайдерами при отказе покрывает ограничения по ёмкости, которые преследуют эту модель с момента запуска. Xiaomi MiMo-V2.6-Pro отсутствует на OrcaRouter. Ни одной модели Xiaomi там нет, и сегодня путь к ней — это собственная платформа Xiaomi или один из сторонних каталогов, где она представлена. Об этом стоит сказать прямо, а не позволять странице модели подразумевать обратное.

Что делает эту пару хорошим примером того, для чего нужен слой маршрутизации. Две открытые модели, сравнявшиеся по единственной независимой метрике, по которой обе проходили проверку, и различающиеся в семнадцать раз по измеренной стоимости за задачу, — это не выбор, а двухполосная конфигурация. Направьте основную часть трафика на дешёвую полосу, а хвостовой трафик — на другую по заданному вами предикату, либо переключайтесь на резервный маршрут при деградации одного из них. Когда модели доступны через один ключ, эксперимент, который подскажет, какую долю должна взять каждая, — это изменение конфигурации в ваших собственных промптах, а не разговор о закупке, — и если Xiaomi пересмотрит цены на MiMo-V2.6-Pro после закрытия окна запуска или Moonshot снизит тарифы K3 в ответ на конкуренцию, оба изменения вступят в силу на нашей стороне в тот же день, а не в следующем расчётном цикле.

Какой из них выбрать?

Выбирайте Kimi K3, когда вам нужна широта, присущая модели такого размера и настолько независимо измеренной — зрение, программирование с длительным горизонтом в больших репозиториях, агентное использование инструментов — или когда вы уже используете её и затраты на миграцию реальны. Это более тщательно охарактеризованная модель из двух, и её потолок вывода в 1 млн токенов необычен. Учитывайте скорость генерации: при 42,8 токена в секунду это модель для пакетной и офлайн-обработки в интерактивном плане, что бы ни говорило качество её рассуждений.

Выбирайте MiMo-V2.6-Pro, когда ограничением являются пропускная способность и юнит-экономика, когда цикл насыщен контекстом и повторяется, когда важна задержка до первого токена или когда вы хотите разместить веса на собственном оборудовании по разрешительной лицензии. Это редкий случай дешёвой модели, которая одновременно является и быстрой, и по единственной независимой оценке, общей для обеих моделей, она опережает настолько незначительно, что это можно считать ничьей.

Выбирайте оба, если у вас есть роутер. Неудачный сценарий, которого следует избегать, — стандартизация выбора на одном из них из-за броского показателя: платить по тарифам Kimi K3 за задачу суммаризации, которую модель с индексом 46 выполняет с тем же результатом, или обнаружить, что задача кодирования масштаба репозитория требует модели 2.8T, после того как вы перевели всё на дешёвый вариант. Ни то, ни другое не является проблемой модели, и оба — это конфигурация.

OrcaRouter объединяет более 200 моделей за одной конечной точкой, совместимой с OpenAI, по каталожной цене провайдера с наценкой 0%, поэтому изменение цены поставщиком вступает в силу в тот же день.