Xiaomi MiMo-V2.6-Pro กับ MiniMax M3: คะแนนที่ดีกว่ามีเส้นทางที่บางกว่า

Xiaomi MiMo-V2.6-Pro เปิดให้ใช้งานทั่วไปเมื่อวันที่ 22 กันยายน 2026 และคว้าตำแหน่งสูงสุดในกลุ่มโมเดลน้ำหนักเปิด (open-weights) บน Artificial Analysis Intelligence Index ด้วยคะแนน 46 ในเวอร์ชัน v4.3.2 ส่วน MiniMax M3 ครองตำแหน่งทำนองนั้นมาตั้งแต่เปิดตัวเมื่อวันที่ 31 พฤษภาคม 2026 และบนดัชนีเดียวกันในวันนี้ทำได้ 29 คะแนน — ตามหลังอยู่สิบเจ็ดคะแนน คะแนนเป็นสิ่งที่น่าสนใจน้อยที่สุดของทั้งคู่นี้ MiniMax M3 ให้บริการที่ 168.9 โทเคนเอาต์พุตต่อวินาที เทียบกับ 134.3 ตอบกลับใน 0.92 วินาที เทียบกับ 2.15 มีราคาต่อโทเคนอินพุตถูกกว่า และเข้าถึงได้ผ่านผู้ให้บริการ API ถึงสิบห้าราย เทียบกับของ Xiaomi ที่มีเพียงรายเดียว โมเดลที่ใหม่กว่าและมีคะแนนสูงกว่ากลับเป็นตัวที่ใช้งานจริงได้ยากกว่า และความกลับตาลปัตรนี้คือสิ่งที่การเปรียบเทียบนี้ต้องการจะพูดถึง

ทั้งสองเป็นโอเพนเวต ทั้งสองเป็นมัลติโมดัล ห่างกันสิบสี่สัปดาห์

สองโมเดลนี้เป็นญาติใกล้ชิดกันในแง่เจตนาของการออกแบบ ทั้งคู่เป็นโมเดล sparse mixture-of-experts จากแล็บจีน ทั้งคู่มีหน้าต่างบริบทขนาด 1M โทเคน ทั้งคู่รับภาพและวิดีโอได้โดยตรงในตัวแทนที่จะต้องผ่านอะแดปเตอร์ที่เสริมเข้ามาทีหลัง และทั้งคู่เผยแพร่ค่าน้ำหนัก ห่างกันสิบสี่สัปดาห์ระหว่างการเปิดตัว และช่องว่างของดัชนีระหว่างทั้งสองคือระยะทางที่แนวหน้าโมเดลน้ำหนักเปิดเดินทางไปในช่วงเวลานั้น

• จำนวนพารามิเตอร์ทั้งหมด — Xiaomi MiMo-V2.6-Pro 1.02T; MiniMax M3 ประมาณ 427B ทั้งคู่เป็น sparse MoE

• แอคทีฟต่อโทเคน — Xiaomi MiMo-V2.6-Pro 42B; MiniMax M3 ประมาณ 23–25B

• บริบท — 1M โทเคนแต่ละรายการ โดย MiniMax M3 รับประกันขั้นต่ำ 512K

• รูปแบบอินพุต — ข้อความ รูปภาพ และวิดีโอสำหรับทั้งสอง; Xiaomi เพิ่มอินพุตเสียง

• เวตของโมเดล — สัญญาอนุญาต MIT สำหรับ Xiaomi MiMo-V2.6-Pro; MiniMax M3 เผยแพร่ภายใต้ MiniMax Community Licence ซึ่งไม่ใช่สัญญาอนุญาตแบบเปิดเสรี (permissive) และต้องมีข้อตกลงแยกต่างหากสำหรับการใช้งานเชิงพาณิชย์

• เปิดตัว — Xiaomi MiMo-V2.6-Pro 21–22 กันยายน 2026; MiniMax M3 31 พฤษภาคม 2026

• การเข้าถึง — ผู้ให้บริการ API หนึ่งรายถูกนับสำหรับ Xiaomi MiMo-V2.6-Pro บน Artificial Analysis; สิบห้ารายสำหรับ MiniMax M3

บรรทัดสุดท้ายนั่นคือบรรทัดที่ต้องจับตาไว้ ส่วนอื่น ๆ บนชีตล้วนสนับสนุนโมเดลที่ใหม่กว่า แต่บรรทัดนั้นไม่ และมันคือบรรทัดที่ตัดสินว่าโมเดลจะอยู่ในเส้นทางโปรดักชันได้หรือไม่

ดัชนีวัดอะไร และใครเป็นผู้วัด

Artificial Analysis ได้รันโมเดลทั้งสองด้วยตัวเองบน v4.3.2 — ชุดรวมการประเมินสิบรายการซึ่งครอบคลุมการให้เหตุผล ความรู้ คณิตศาสตร์ และการเขียนโค้ด รวมถึง 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 ทั้ง 46 และ 29 ต่างก็ไม่ใช่ตัวเลขจากผู้จำหน่าย ซึ่งสำคัญตรงนี้เพราะทั้งสองแล็บยังได้เผยแพร่ตัวเลขเกณฑ์มาตรฐานของตนเองที่เป็นตัวเลขจากผู้จำหน่าย และต้องไม่นำตัวเลขทั้งสองประเภทมาปนกัน

คะแนน 46 ทำให้ Xiaomi MiMo-V2.6-Pro อยู่แถวหน้าของกลุ่มโมเดลน้ำหนักเปิดในคอมโพสิตนั้น แต่ไม่ได้ทำให้มันอยู่แถวหน้าของดัชนี: Claude Fable 5.1 และ GPT-6 Astra ต่างอยู่ที่ 53 และ Claude Opus 5 อยู่ที่ 51 ส่วนคะแนน 29 ของ MiniMax M3 ทำให้มันอยู่อันดับที่สิบหกจาก 114 โมเดลที่วัดได้ สูงกว่าค่ามัธยฐานของกลุ่มขนาดเดียวกันมาก แต่ยังห่างไกลจากแนวหน้าซึ่งมันถูกนำไปเปรียบเทียบในเดือนมิถุนายน

MiniMax M3 มีหลักฐานที่ Xiaomi ไม่มี

นี่คือส่วนของการเปรียบเทียบที่มักถูกข้ามไป และเป็นส่วนที่ผู้ซื้อควรให้น้ำหนักมากที่สุด MiniMax M3 อยู่บนลีดเดอร์บอร์ดสาธารณะ DeepSWE v1.1 ด้วยรายการอย่างเป็นทางการ: Pass@1 20.4% และ Pass@4 48.7% เผยแพร่เมื่อวันที่ 8 มิถุนายน 2026 หลังจากที่การอัปเกรด inference ของ MiniMax แก้ไขการสร้างโทเค็นที่ผิดปกติและปรับปรุงพฤติกรรมแคชบริบทความยาว รายการนั้นมาพร้อมกับการรายงานประสิทธิภาพที่แนบมาด้วย และตัวเลขนั้นไม่น่าชื่นชม: ค่ามัธยฐาน 311 ขั้นตอนของเอเจนต์ โทเค็นเอาต์พุตประมาณ 91,000 โทเค็น และประมาณ $5.04 ต่องาน มันผ่านงานวิศวกรรมระยะยาวได้ และทำเช่นนั้นด้วยต้นทุนที่สูง

ตัวเลข benchmark เด่นของ Xiaomi สำหรับโมเดลใหม่คือ 72.57 บน DeepSWE v1.1 เพิ่มขึ้นจาก baseline ที่ 58.4 วัดด้วย mini-swe-agent แบบเฉลี่ยจากการรันสามครั้งบน harness ของ Xiaomi เอง มันไม่ใช่รายการบน leaderboard และก็ไม่ได้ถูกส่งเข้าไปเป็นรายการด้วย การเอา 72.57 ไปวางข้าง ๆ 20.4 ของ MiniMax แล้วอ่านออกมาว่าชนะ 52 จุด เป็นการคิดเลขข้ามการวัดสองแบบที่ต่างกัน: กระดานจัดอันดับเผยแพร่ Pass@1 สำหรับการตั้งค่าเฉพาะเจาะจง พร้อมช่วงความเชื่อมั่นและต้นทุนเฉลี่ยต่องานที่บุคคลที่สามสามารถรันซ้ำได้ ส่วนตัวเลขของผู้ขายไม่มีอะไรแบบนั้นติดมาด้วยเลย 72.57 อาจจะซื่อสัตย์ก็ได้ มันแค่ไม่ใช่สิ่งชนิดเดียวกัน

MiniMax เองก็ได้เผยแพร่ตัวเลขจากการเปิดตัวของตัวเองเช่นกัน และข้อแม้เดียวกันนี้ก็ใช้กับทุกตัวเลขนั้นด้วย: SWE-Bench Pro อยู่ที่ 59.0, BrowseComp อยู่ที่ 83.5, SVG-Bench อยู่ที่ 63.7 และ Terminal-Bench 2.1 อยู่ที่ 66.0 ซึ่งรันบนโครงสร้างพื้นฐานของ MiniMax เองด้วยสแคฟโฟลดิงของตัวเอง ให้ถือว่าตัวเลขเหล่านี้เป็นคำกล่าวอ้างเกี่ยวกับโมเดล ไม่ใช่ผลการวัดตัวโมเดล

ความเร็ว ความหน่วง และตัวเลขสองตัวที่ตัดสินบิล

ช่องว่างด้านปริมาณงานนั้นอยู่ตรงข้ามกับช่องว่างด้านคุณภาพ และกว้างพอที่จะมีนัยสำคัญ MiniMax M3 สร้างเอาต์พุต 168.9 โทเคนต่อวินาที เทียบกับ 134.3 ของ Xiaomi MiMo-V2.6-Pro และเวลา 0.92 วินาทีถึงโทเคนแรกนั้นเร็วกว่า 2.15 ของ Xiaomi ราวสองเท่าครึ่ง สำหรับผลิตภัณฑ์เชิงโต้ตอบ ความหน่วงของโทเคนแรกคือตัวเลขที่ผู้ใช้รู้สึกได้ ส่วนสำหรับไปป์ไลน์แบบแบตช์ ปริมาณงานคือตัวเลขที่กำหนดเวลาที่ใช้จริง

ในเรื่องค่าใช้จ่าย ทั้งสองรุ่นใกล้เคียงกันมากกว่าที่อัตราที่ประกาศไว้บ่งชี้ และทิศทางนั้นขึ้นอยู่กับทราฟฟิกของคุณ MiniMax M3 ตั้งราคาที่ $0.30 ต่ออินพุตหนึ่งล้านโทเคน และ $1.20 ต่อเอาต์พุตหนึ่งล้านโทเคน; Xiaomi MiMo-V2.6-Pro ตั้งราคาที่ $0.43 และ $0.87 M3 ถูกกว่าในการป้อนข้อมูลเข้า ส่วน Xiaomi ถูกกว่าในการสร้างเอาต์พุต เมื่อใช้ส่วนลดแคชแล้ว — 80% สำหรับ M3, 99% สำหรับ Xiaomi — อัตราผสมจะอยู่ที่ $0.22 และ $0.18 ต่อหนึ่งล้านโทเคน ด้วยสัดส่วนผสมแคชฮิต/อินพุต/เอาต์พุตที่ 7:2:1 Artificial Analysis ยังบันทึกต้นทุนที่ $0.13 ต่อหนึ่งงาน Intelligence Index สำหรับ Xiaomi MiMo-V2.6-Pro โดยวัดด้วยวิธีเดียวกันกับทุกโมเดลบนบอร์ด ซึ่งเป็นตัวเลขต้นทุนเดี่ยวที่เปรียบเทียบได้มากที่สุดที่มีสำหรับทั้งสองรุ่น

สิบห้าเส้นทางเทียบกับหนึ่งเส้นทาง และ failover คุ้มค่าสักแค่ไหน

ความได้เปรียบ 17 จุดในดัชนีไม่ช่วยอะไรคุณเลยหากปลายทางล่ม Artificial Analysis นับผู้ให้บริการ API เพียงรายเดียวสำหรับ Xiaomi MiMo-V2.6-Pro ณ เวลาที่เขียน และจำนวนนั้นเป็นข้อเท็จจริงเกี่ยวกับการเปิดตัวมากกว่าเกี่ยวกับตัวโมเดล: checkpoint ที่เผยแพร่เมื่อสามวันก่อนยังไม่มีเวลาที่จะแพร่กระจาย MiniMax M3 ซึ่งมีอายุสี่เดือน มีผู้ให้บริการถึงสิบห้าราย

ความแตกต่างนั้นคือสิ่งที่เราเตอร์มีไว้สำหรับ และนั่นคือจุดที่โมเดลทั้งสองแยกทางกันในเชิงพาณิชย์ MiniMax M3 อยู่บน OrcaRouter ในชื่อ minimax/minimax-m3: เอนด์พอยต์ที่เข้ากันได้กับ OpenAI หนึ่งจุด โดยส่งต่อราคาตามประกาศของผู้ให้บริการแบบไม่มีมาร์กอัป 0%ดังนั้นราคา $0.30 และ $1.20 ข้างต้นจึงเป็นตัวเลขของ MiniMax เอง ไม่ใช่ของเรา และหาก MiniMax เปลี่ยนราคา ฝั่งเราจะมีผลทันทีในวันเดียวกัน อัพสตรีมทั้งสิบห้ารายของมันคือสิ่งที่ทำให้เชนการสลับสำรองอัตโนมัติมีความหมายจริง — คำขอที่ค้างอยู่กับผู้ให้บริการรายหนึ่งจะลองใหม่กับอีกรายก่อนที่คำตอบจะเริ่มต้น ซึ่งเป็นหลักประกันที่ต่างจากโมเดลที่มีที่ไปเพียงแห่งเดียว Xiaomi MiMo-V2.6-Pro ไม่ได้อยู่บน OrcaRouter; ไม่มีโมเดล Xiaomi ใดอยู่เลย และการเข้าถึงมันในวันนี้หมายถึงแพลตฟอร์มของ Xiaomi เองและแค็ตตาล็อกของบุคคลที่สามที่ระบุรายชื่อมันไว้

หากคุณต้องการทั้งสองอย่างในแอปพลิเคชันเดียวกัน รูปแบบที่ใช้ได้จริงคือคีย์เดียวที่เก็บโมเดลซึ่งคุณตัดสินใจเลือกไว้แล้ว โดยประเมินผู้มาใหม่เทียบกับโมเดลเหล่านั้น แทนที่จะรับมาใช้เพราะคะแนนที่มีอายุสามวัน นั่นคือการตัดสินใจเรื่องการจัดเส้นทาง และคุณสมบัติที่มีประโยชน์ก็คือเลนสำรองไม่มีค่าใช้จ่ายใด ๆ จนถึงวันที่มันช่วยคุณไว้

เลือกอันไหนดี

ถ้าคุณต้องการโมเดลแบบเปิดน้ำหนัก มัลติโมดัล ขนาดล้านโทเคน สำหรับใช้งานจริงภายในสัปดาห์นี้ คำตอบคือ MiniMax M3 และไม่มีใครใกล้เคียง — ผู้ให้บริการ 15 ราย, โทเคนแรกต่ำกว่าหนึ่งวินาที, เส้นทางเชิงพาณิชย์ที่เปิดกว้างเพียงพอ เฉพาะเมื่อคุณได้อ่านสัญญาอนุญาตชุมชนแล้ว และรายการ benchmark ระยะยาวอย่างเป็นทางการที่คุณตรวจสอบได้ คำเตือนเรื่องประสิทธิภาพเป็นเรื่องจริง: ต้องกันงบไว้สำหรับโทเคนเอาต์พุต 91,000 โทเคนต่องาน ไม่ใช่แค่อัตราต่อโทเคน

หากคุณกำลังเลือกโมเดลสำหรับงานที่คุณจะเริ่มในเดือนหน้า Xiaomi MiMo-V2.6-Pro เป็นโมเดลที่มีความสามารถมากกว่า โดยมีส่วนต่างที่วัดได้ชัดเจน ในอัตราค่าใช้จ่ายรวมที่ต่ำกว่า และมีสัญญาอนุญาต MIT ที่ตัดประเด็นเรื่องการอนุญาตออกไปทั้งหมด สิ่งที่มันยังไม่มีคือที่ให้รันแห่งที่สอง สิ่งที่ต้องจับตาคือจำนวนผู้ให้บริการ เมื่อจำนวนนั้นขยับจากหนึ่ง ช่องว่าง 17 จุดจะเลิกเป็นเพียงผลการวิจัย และกลายเป็นการตัดสินใจด้านการนำไปใช้งาน

จนกว่าจะถึงตอนนั้น บทสรุปที่ตรงไปตรงมาก็คือ โมเดลที่ดีกว่าคือโมเดลที่คุณไม่สามารถเฟลโอเวอร์ออกจากมันได้ และโมเดลที่อ่อนกว่าคือโมเดลที่คุณสามารถเอาไปให้ลูกค้าใช้ได้คืนนี้

ตัวเลขในชิ้นนี้มาจากไหน

คะแนนดัชนี ปริมาณงาน ความหน่วง ส่วนลดแคช และจำนวนผู้ให้บริการสำหรับทั้งสองโมเดลเป็นการวัดของ Artificial Analysis บน Intelligence Index v4.3.2 ซึ่งอ่านค่าเมื่อวันที่ 22 กันยายน 2026 และค่า 29 สำหรับ MiniMax M3 อยู่บนเวอร์ชันเดียวกันของคอมโพสิตกับค่า 46 สำหรับ Xiaomi MiMo-V2.6-Pro ตัวเลข DeepSWE v1.1 สำหรับ MiniMax M3 มาจากรายการบนลีดเดอร์บอร์ดสาธารณะเมื่อวันที่ 8 มิถุนายน 2026 การเคลื่อนไหวของ DeepSWE จาก 58.4 เป็น 72.57 ค่าใช้จ่ายด้านการเรียนรู้แบบเสริมกำลังประมาณ 2.62 ล้านดอลลาร์สำหรับการรัน Pro ในสามสิบสเต็ป และตัวเลข SWE-Bench Pro, BrowseComp, SVG-Bench และ Terminal-Bench สำหรับ MiniMax M3 ล้วนเป็นข้อมูลที่ผู้ขายรายงานบนฮาร์เนสของแต่ละแล็บเอง และยังไม่ได้รับการทำซ้ำโดยอิสระ อัตราต่อโทเคนเป็นราคาตามรายการของผู้ขายเอง