MiMo-V2.6-Pro vs GPT-5.6 Sol: หนึ่งจุดดัชนี แต่อัตราผสมต่างกันถึง 22 เท่า

จาก Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 ซึ่งอ่านเมื่อวันที่ 22 กันยายน 2026 GPT-5.6 Sol ของผู้ให้บริการที่ความพยายามสูงสุดได้ 47 คะแนน และ MiMo-V2.6-Pro ของ Xiaomi ได้ 46 คะแนน ห่างกันหนึ่งคะแนน อัตราแบบผสมที่ Artificial Analysis เผยแพร่สำหรับทั้งสองรุ่น — ซึ่งเป็นส่วนผสม 7:2:1 ของแคชฮิต อินพุต และเอาต์พุต — อยู่ที่ $3.08 สำหรับ GPT-5.6 Sol และ $0.18 สำหรับ MiMo-V2.6-Pro การจ่ายเงินมากกว่า 22 เท่าเพื่อคะแนนดัชนีหนึ่งคะแนนคือลักษณะทั้งหมดของการเปรียบเทียบครั้งนี้ และคำถามที่น่าสนใจไม่ใช่ reciprocว่าคะแนนนั้นคุ้มค่าหรือไม่ แต่คือคำขอเฉพาะเจาะจงใดที่คะแนนนั้นอยู่ เพราะค่าสรุปรวมไม่ได้บอกคุณ

สิ่งที่ทำให้ทั้งคู่นี้คุ้มค่าแก่การนำมาเปรียบเทียบกันตั้งแต่แรกก็คือ พวกมันไม่ได้อยู่ในหมวดหมู่เดียวกันอย่างชัดเจน GPT-5.6 Sol เป็นโมเดลแนวหน้าแบบมีกรรมสิทธิ์พร้อมโหมดหลายเอเจนต์และรายการราคาที่สอดคล้องกัน Xiaomi MiMo-V2.6-Pro เป็นเช็กพอยต์แบบโอเพนเวตส์ที่ได้รับสัญญาอนุญาต MIT ซึ่งเปิดตัวเมื่อวันที่ 22 กันยายน 2026 โดยที่เก็บโค้ดการเรียนรู้แบบเสริมกำลังเปิดตัวก่อนหน้าหนึ่งวัน และมันถูกตั้งราคาราวกับเป็นโมเดลระดับกลาง การที่โมเดลเปิดที่มีพารามิเตอร์หนึ่งล้านล้านพารามิเตอร์ทำคะแนนได้ห่างจากเรือธงของ OpenAI เพียงหนึ่งจุดคือข่าว สิ่งที่คุณจะทำกับข้อเท็จจริงนั้นเป็นอีกเรื่องที่ต้องตัดสินใจแยกต่างหาก

สองแบบจำลอง กล่าวอย่างตรงไปตรงมา

GPT-5.6 Sol เปิดตัวเมื่อวันที่ 9 กรกฎาคม 2026 ในฐานะเรือธงของตระกูล GPT-5.6 เคียงข้าง Terra และ Luna และ OpenAI กำหนดเส้นทางให้ gpt-5.6 ซึ่งเป็น alias เปล่า ๆ ชี้มาที่โมเดลนี้ เป็นโมเดลแบบ proprietary รับอินพุตเป็นข้อความและรูปภาพ แล้วส่งคืนข้อความ รองรับ reasoning effort ตั้งแต่ none ถึง xhigh รวมถึงโหมด multi-agent "ultra" ที่มีเฉพาะ Sol และมีความรู้ถึงเดือนกุมภาพันธ์ 2026 ราคาตามรายการคือ $4.00 ต่อล้านโทเคนอินพุต และ $20.00 ต่อล้านโทเคนเอาต์พุตบน first-party API ของ OpenAI โดยอินพุตที่แคชไว้ราคา $0.50 และมีหน้าต่างบริบท 1M โทเคน Artificial Analysis วัดได้ 77.3 โทเคนเอาต์พุตต่อวินาที และ 127.21 วินาทีถึงโทเคนแรก ด้วยค่าใช้จ่าย $3,464.84 ในการรันดัชนีเต็ม

Xiaomi MiMo-V2.6-Pro เป็นโมเดล sparse mixture-of-experts ที่มีพารามิเตอร์รวม 1.02 ล้านล้านตัว และเปิดใช้งาน 42 พันล้านตัวต่อโทเคน พร้อมหน้าต่างบริบท 1M โทเคน และความสามารถมัลติโมดัลโดยกำเนิดครอบคลุมข้อความ รูปภาพ วิดีโอ และเสียง Xiaomi คงราคาของรุ่นก่อนไว้แทนที่จะปรับราคา checkpoint ใหม่ให้สูงขึ้น ซึ่งเป็นเหตุผลว่าทำไมโมเดลขนาดนี้จึงมีราคาอยู่ที่ $0.43 และ $0.87 ต่อล้านโทเคนพร้อมส่วนลดแคช 99% Artificial Analysis วัดได้ 134.3 โทเคนเอาต์พุตต่อวินาที 2.15 วินาทีถึงโทเคนแรก และ $206.66 สำหรับการรันดัชนี — $0.13 ต่องาน

• น้ำหนัก — MiMo-V2.6-Pro ใช้สัญญาอนุญาต MIT และดาวน์โหลดได้; GPT-5.6 Sol เป็นกรรมสิทธิ์ ใช้ผ่าน API เท่านั้น

• พารามิเตอร์ — MiMo-V2.6-Pro 1.02T ทั้งหมด / 42B ที่ใช้งานอยู่; GPT-5.6 Sol ไม่เปิดเผย

• บริบท — 1M โทเค็นทั้งคู่; GPT-5.6 Sol จำกัดเอาต์พุตที่ 128K

• มอดาลิตี — MiMo-V2.6-Pro รับข้อความ รูปภาพ วิดีโอ และเสียง ส่วนอินพุตที่เผยแพร่ของ GPT-5.6 Sol คือข้อความและรูปภาพ

• ราคาตามรายการ — MiMo-V2.6-Pro $0.43 / $0.87 ต่อ 1M; GPT-5.6 Sol $4.00 / $20.00, อินพุตที่แคชไว้ $0.50

• อัตราผสม — MiMo-V2.6-Pro $0.18 ต่อ 1M; GPT-5.6 Sol $3.08

• ต้นทุนที่วัดได้ต่องาน index — MiMo-V2.6-Pro $0.13; GPT-5.6 Sol $3,464.84 สำหรับ index ทั้งหมด

• ความเร็ว — MiMo-V2.6-Pro 134.3 โทเค็นเอาต์พุต/วินาที; GPT-5.6 Sol 77.3

• เวลาจนถึงโทเคนแรก — MiMo-V2.6-Pro 2.15 วินาที; GPT-5.6 Sol 127.21 วินาที

• การควบคุมการให้เหตุผล — GPT-5.6 Sol เปิดให้ใช้ none/low/medium/high/xhigh/max พร้อมโหมดหลายเอเจนต์ระดับอัลตรา; MiMo-V2.6-Pro ไม่เปิดเผยลำดับระดับที่เทียบเท่า

จุดเดียวตั้งอยู่ตรงไหนจริงๆ

ช่องว่างหนึ่งจุดบนคะแนนคอมโพสิตจากการประเมินสิบรายการเป็นเพียงความคลาดเคลื่อนจากการปัดเศษในระดับภาพรวม แต่กลับเป็นเหวขนาดใหญ่ในระดับองค์ประกอบ ชุดการทดสอบนี้ครอบคลุม AA-Briefcase v1.1, GDPval-AA v2.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, SciCode, Humanity's Last Exam, GDP.pdf, CritPt, AA-Omniscience และ AA-LCR v1.1 — การให้เหตุผล ความรู้ คณิตศาสตร์ และการเขียนโค้ด — และไม่มีผู้จำหน่ายรายใดเผยแพร่ผลแยกตามรายการประเมินสำหรับสองโมเดลนี้ การขาดข้อมูลดังกล่าวถือเป็นข้อจำกัดจริงของทั้งสองฝ่ายในหน้านี้ และเป็นสิ่งที่ควรพูดออกมาตรง ๆ มากกว่าจะกลบเกลื่อนด้วยคะแนนคอมโพสิต

สิ่งที่ปรากฏในบันทึกสาธารณะนั้นบอกทิศทาง และชี้ไปที่งานแบบเอเจนต์ว่าเป็นจุดที่ช่องว่างกระจุกตัวอยู่ เอกสารเปิดตัวของ GPT-5.6 Sol รายงานว่าได้ 53.6% บน Agents' Last Exam ซึ่งเป็นการประเมินเวิร์กโฟลว์งานวิชาชีพที่ดำเนินมายาวนาน ครอบคลุม 55 สาขา และ OpenAI ระบุว่าเป็นสถิติสูงสุดใหม่; 64.6% บน SWE-Bench Pro; 88.8% บน Terminal-Bench 2.1; และ 62.6% บน OSWorld 2.0 สำหรับการใช้งานคอมพิวเตอร์ คะแนน BrowseComp 90.4% ของมันเพิ่มขึ้นเป็น 92.2% ในโหมด ultra ที่รันซับเอเจนต์แบบขนานสี่ตัวด้วยต้นทุนโทเค็นราวสี่เท่า เหล่านี้เป็นตัวเลขจากผู้ขายบนชุดทดสอบของผู้ขาย และข้อควรระวังตามปกติใช้กับทุกตัวเลข — แต่สิ่งเหล่านี้คือหมวดหมู่ที่ช่องว่างแบบคอมโพสิตหนึ่งจุดมีแนวโน้มน้อยที่สุดที่จะกระจายอย่างสม่ำเสมอ และ Xiaomi ไม่ได้เผยแพร่ข้อมูลแยกด้านเอเจนต์ที่เทียบเคียงได้สำหรับ MiMo-V2.6-Pro

สิ่งที่ถ่วงดุลก็คือ ตัวเลขจากผู้ขายของ MiMo-V2.6-Pro เองนั้นอยู่ในกลุ่มงานที่แตกต่างกันโดยสิ้นเชิง Xiaomi รายงานว่าโมเดลขยับจาก 58.4 ไปเป็น 72.57 บน DeepSWE v1.1 ตลอดการรันการเรียนรู้แบบเสริมกำลังของมัน โดยประเมินด้วย mini-swe-agent แบบเฉลี่ยจากการรันสามครั้งบนตัวให้คะแนนของ Xiaomi เอง และไม่เคยถูกส่งไปยังกระดานสาธารณะ การวาง 72.57 ไว้ข้างตัวเลข Sol ใด ๆ จะเป็นการสร้างการเปรียบเทียบที่ไม่มีอยู่จริง ตัวเลขเดียวที่ทั้งสองโมเดลถูกนำไปทดสอบโดยผู้ประเมินคนเดียวกันจริง ๆ คือ 46 และ 47

การเปรียบเทียบต้นทุนที่ทำอย่างถูกต้อง

การคำนวณต่อโทเคนทำให้ช่องว่างดูต่ำกว่าความเป็นจริง เพราะสองโมเดลนี้ไม่ได้ใช้จำนวนโทเคนเท่ากันเพื่อทำงานเดียวกันให้เสร็จ ตัวเลขเดียวที่เป็นธรรมคือสิ่งที่ Artificial Analysis วัดเพื่อรันดัชนีฉบับเต็มกับแต่ละโมเดล ได้แก่ 206.66 ดอลลาร์สำหรับ MiMo-V2.6-Pro และ 3,464.84 ดอลลาร์สำหรับ GPT-5.6 Sol ชุดทดสอบเดียวกัน ฮาร์เนสเดียวกัน วัดด้วยวิธีเดียวกันทุกประการ — ความต่าง 16.8 เท่าบนชุดงานที่ควบคุมไว้ และเป็นความต่างที่ได้รวมข้อเท็จจริงที่ว่า Sol เป็นโมเดลแบบ reasoning ที่ปล่อยโทเคนออกมาเพื่อคิดไว้แล้ว

ทีนี้มาดูลูปในโปรดักชันกัน การรันเอเจนต์ 30 สเต็ปที่อ่านคอนเท็กซ์ 200,000 โทเคนต่อสเต็ป และเขียน 2,000 โทเคนต่อสเต็ป เท่ากับ 6 ล้านโทเคนอินพุตและ 60,000 โทเคนเอาต์พุตต่อการรันหนึ่งครั้ง บน GPT-5.6 Sol ที่ราคาตามลิสต์ นั่นคืออินพุต $24.00 และเอาต์พุต $1.20 — $25.20 ต่อการรันหนึ่งครั้งก่อนคิดแคช บน MiMo-V2.6-Pro นั่นคือ $2.58 และ $0.05 — $2.63 การแคชเปลี่ยนตัวเลขทั้งคู่: อินพุตแบบแคชของ Sol ที่ $0.50 เทียบกับส่วนลด 99% ของ MiMo-V2.6-Pro ก็ยังทิ้งให้โมเดลราคาแพงนำอยู่ราวหนึ่งหลักในลูปที่ใช้คอนเท็กซ์หนัก ๆ ซึ่งก็คือลูปที่เอเจนต์รันนั่นเอง

ครึ่งหนึ่งที่เป็นเรื่องความหน่วงของการเปรียบเทียบนี้ชัดเจนยิ่งกว่าครึ่งที่เป็นเรื่องราคา และได้รับความสนใจน้อยกว่า GPT-5.6 Sol วัดเวลาได้ 127.21 วินาทีจนถึงโทเคนแรก MiMo-V2.6-Pro วัดได้ 2.15 นั่นคือความแตกต่างถึงห้าสิบเก้าเท่า และมันคือตัวเลขที่ตัดสินว่าผลิตภัณฑ์เชิงโต้ตอบจะเป็นไปได้เลยหรือไม่ Sol ที่ความพยายามสูงสุดในทางปฏิบัติแล้วก็คือโมเดลแบบแบตช์ — คุณส่งงานเข้าไป คุณรอ แล้วคุณค่อยกลับมาดู หากแอปพลิเคชันของคุณต้องค้างรอจนถึงโทเคนแรก ทางเลือกนั้นก็ถูกกำหนดให้คุณไว้แล้ว ไม่ว่าดัชนีจะบอกว่าอย่างไร

ปุ่มเดียว ทั้งสองเลน

ทั้งสองโมเดลสามารถเข้าถึงได้ผ่านคีย์ OrcaRouter เพียงคีย์เดียวในราคาตามรายการของผู้ให้บริการโดยมีมาร์กอัป 0% — GPT-5.6 Sol ในชื่อ openai/gpt-5.6-sol ซึ่งเป็นเส้นทางของเราเองไปยังโมเดลนี้ เนื่องจากเราส่งผ่านราคาตามรายการของผู้ให้บริการโดยไม่บวกเพิ่ม การเปลี่ยนแปลงราคาในฝ่ายใดฝ่ายหนึ่งจึงมีผลในฝั่งเราภายในวันเดียวกัน แทนที่จะต้องรอการเสนอราคาใหม่

DSL สำหรับการกำหนดเส้นทางคือจุดที่การจับคู่นี้น่าสนใจ ไม่ใช่แค่สะดวกเฉย ๆ โมเดลสองตัวที่ห่างกันหนึ่งจุดดัชนี โดยตัวหนึ่งมีค่าใช้จ่ายต่องานสูงกว่าอีกตัวถึงสิบหกเท่า ไม่ใช่ทางเลือกที่ต้องเลือกอย่างใดอย่างหนึ่ง แต่เป็นการกำหนดค่าแบบสองเลน ส่งปริมาณงานส่วนใหญ่ไปยังเลนราคาถูก และกำหนดเส้นทางส่วนท้ายไปยังเลนราคาแพงด้วยเพรดิเคตที่คุณกำหนดเอง: คำขอที่ตรวจสอบตัวเองไม่ผ่าน คำขอที่ตรงกับกฎความซับซ้อน คำขอที่ต้นทุนความล้มเหลวสูงกว่าต้นทุนโทเคนมากพอที่จุดนั้นจะเป็นการประกันราคาถูก การสลับไปใช้ระบบสำรองคืออีกครึ่งหนึ่งของเรื่องนี้ Sol ให้บริการอย่างกว้างขวาง ส่วน MiMo-V2.6-Pro เปิดตัวสัปดาห์นี้ และมีผู้ให้บริการ API รายเดียวที่ลงรายการไว้ตอนที่ Artificial Analysis เก็บข้อมูล ซึ่งเป็นเส้นทางที่บางเบาสำหรับโมเดลที่คุณจะนำไปใช้ในเส้นทางระดับโปรดักชัน เราเตอร์ที่สลับไปใช้ทางสำรองได้คือสิ่งที่ทำให้เลนราคาถูกปลอดภัยพอจะนำมาใช้ และยังทำให้เลนราคาแพงเป็นทางเลือก ไม่ใช่สิ่งบังคับ

เลือกอันไหนดี

เลือก GPT-5.6 Sol เมื่อต้นทุนความล้มเหลวของงานนั้นมากกว่าต้นทุนโทเค็นอย่างเทียบไม่ติด — งานแบบเอเจนต์ระยะยาวที่มีผลข้างเคียงจริง การทำงานอัตโนมัติด้วยคอมพิวเตอร์ การใช้เครื่องมือที่เรียกผิดแย่กว่าเรียกช้า อะไรก็ตามที่คุณจ่ายคนตรวจผลลัพธ์อยู่แล้ว การรันดัชนีราคา $3,464.84 ไม่ใช่เหตุผลที่จะเลี่ยงมัน; นั่นคือราคาของระดับนี้ และระดับนี้มีอยู่ด้วยเหตุผล

เลือก MiMo-V2.6-Pro เมื่อปริมาณคือข้อจำกัด เมื่องานมีบริบทหนาแน่นและทำซ้ำ ๆ เมื่อคุณต้องการความหน่วงของโทเคนแรกต่ำพอที่มนุษย์จะรอไหว เมื่อคุณต้องการเก็บน้ำหนักโมเดลไว้ในโครงสร้างพื้นฐานของคุณเอง — MIT อนุญาตให้ปรับใช้เชิงพาณิชย์ ดัดแปลง และฝึกฝนเพิ่มเติม — หรือเมื่อเศรษฐศาสตร์ต่อหน่วยจะลงตัวก็ต่อเมื่ออยู่ที่หนึ่งในห้าของเซนต์ต่อพันโทเคน ความเร็ว 134.3 โทเคนต่อวินาทีทำให้มันใช้งานแบบโต้ตอบได้ในแบบที่โมเดลเปิดที่มีพารามิเตอร์ระดับล้านล้านส่วนใหญ่ทำไม่ได้ และนั่นคือความสามารถ ไม่ใช่ส่วนลด

เลือกทั้งสองถ้าคุณมีเราเตอร์ เพราะคำตอบที่ตรงไปตรงมาต่อคำถามว่า "อันไหนดีกว่า" ก็คือ ช่องว่างคะแนนรวมหนึ่งจุดไม่ใช่คำตัดสิน — มันคือการวัดว่าทั้งสองคล้ายกันแค่ไหนโดยเฉลี่ย และน่าจะต่างกันแค่ไหนที่ปลายหาง รูปแบบความล้มเหลวที่ต้องหลีกเลี่ยงคือการกำหนดมาตรฐานให้ใช้โมเดลราคาถูกเพราะอัตราส่วนอยู่ที่ 22 เท่า แล้วมาค้นพบในเดือนที่สามว่าคำขอประเภทหนึ่งจำเป็นต้องใช้โมเดลราคาแพง และไม่มีเส้นทางที่จะส่งต่อไปที่นั่น ความล้มเหลวในทางกลับกันคือการจ่ายในอัตราของ Sol สำหรับงานสรุปที่โมเดล 46-index ทำได้ผลลัพธ์เหมือนกันเป๊ะ ไม่ใช่ปัญหาของโมเดลทั้งคู่ ทั้งสองเป็นเรื่องของการตั้งค่า และการตั้งค่าคือส่วนที่คุณเปลี่ยนได้ในบ่ายวันอังคาร

OrcaRouter นำโมเดล 200+ รายการมาไว้ใน endpoint เดียวที่เข้ากันได้กับ OpenAI ในราคาตามรายการของผู้ให้บริการ โดยมีส่วนบวกเพิ่ม 0% ดังนั้นการเปลี่ยนแปลงราคาของผู้ขายจะมีผลในวันเดียวกัน