MiMo-V2.6-Pro vs Gemini 3.1 Pro: Khoảng cách 16 điểm chỉ tồn tại trên một phiên bản chỉ số

Đặt Xiaomi MiMo-V2.6-Pro và Gemini 3.1 Pro Preview cạnh nhau trên Artificial Analysis Intelligence Index, bạn sẽ có 46 so với 30 — một lợi thế dẫn trước mười sáu điểm cho một mô hình có chi phí đầu vào chỉ bằng một phần năm. Đặt chúng cạnh nhau trên những con số mà cả hai nhà cung cấp đã công bố tại thời điểm ra mắt của riêng mình, thì Gemini 3.1 Pro thắng với cách biệt mười một điểm. Cả hai cách đọc đều đến từ cùng một đơn vị đánh giá. Lý do chúng mâu thuẫn chính là điều hữu ích nhất cần hiểu khi so sánh các mô hình vào tháng 9 năm 2026: chỉ số đã được xây dựng lại bên dưới cả hai, và một điểm số chỉ có ý nghĩa khi đặt cạnh số phiên bản đã tạo ra nó.

Tổ hợp v4.3.2 là tổ hợp hiện hành. Nó chạy mười bài đánh giá — AA-Briefcase v1.1, GDPval-AA v2.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, SciCode, Humanity's Last Exam, GDP.pdf, CritPt, AA-Omniscience và AA-LCR v1.1 — và trên đó, theo kết quả đọc ngày 22 tháng 9 năm 2026, mô hình của Xiaomi đạt 46 điểm và mô hình của Google đạt 30 điểm. Khi ra mắt ngày 19 tháng 2 năm 2026, Gemini 3.1 Pro Preview được báo cáo đạt 57 trên thang điểm lúc bấy giờ, đứng đầu bảng xếp hạng. Hai con số đó của Gemini không phải là sự sụt giảm. Chúng là hai thước đo khác nhau.

Mỗi mô hình thực sự là gì

Gemini 3.1 Pro Preview là mô hình suy luận tiên tiến nhất của Google, ra mắt ngày 19 tháng 2 năm 2026 và vẫn mang nhãn preview bảy tháng sau đó. Mô hình có cửa sổ ngữ cảnh 1M token, giới hạn đầu ra ở 65.536 token — được Artificial Analysis liệt kê là 64K và trên trang mô hình của chúng tôi là 65K — và nhận đầu vào là văn bản, hình ảnh, PDF, âm thanh và video, đầu ra là văn bản. Đây là mô hình độc quyền, với số lượng tham số không được tiết lộ và thời điểm cắt kiến thức là tháng 1 năm 2025. API của chính Google tính phí 2,00 USD cho mỗi triệu token đầu vào và 12,00 USD cho mỗi triệu token đầu ra khi đầu vào dưới 200K; khi trên ngưỡng đó, mức phí tăng lên 4,00 USD và 18,00 USD, với đầu vào đã cache ở mức 0,20 USD.

Xiaomi MiMo-V2.6-Pro đã chính thức được phát hành rộng rãi vào ngày 22 tháng 9 năm 2026, với các kho lưu trữ checkpoint học tăng cường xuất hiện một ngày trước đó. Đây là mô hình mixture-of-experts thưa với tổng cộng 1,02 nghìn tỷ tham số và 42 tỷ tham số được kích hoạt mỗi token, với cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token, khả năng đa phương thức gốc trên văn bản, hình ảnh, video và âm thanh, cùng trọng số có thể tải xuống theo giấy phép MIT. Xiaomi giữ nguyên mức giá của thế hệ MiMo-V2.5 trước đó thay vì định giá cao hơn cho checkpoint mới: 0,43 USD cho mỗi triệu token đầu vào và 0,87 USD cho mỗi triệu token đầu ra, với mức chiết khấu cache 99% và mức giá hỗn hợp 0,18 USD ở tỷ lệ 7:2:1 giữa cache-hit/đầu vào/đầu ra.

• Trọng số — Xiaomi MiMo-V2.6-Pro được cấp phép MIT và có thể tải xuống; Gemini 3.1 Pro Preview độc quyền, chỉ qua API

• Tham số — MiMo-V2.6-Pro tổng 1.02T / 42B hoạt động; Gemini 3.1 Pro Preview không được tiết lộ

• Ngữ cảnh — cả hai đều 1M token; Gemini 3.1 Pro Preview giới hạn đầu ra ở 65.536 token, MiMo-V2.6-Pro không công bố giới hạn tương đương

• Phương thức — MiMo-V2.6-Pro nhận văn bản, hình ảnh, video và âm thanh; Gemini 3.1 Pro Preview nhận văn bản, hình ảnh, PDF, âm thanh và video

• Giá niêm yết — MiMo-V2.6-Pro $0.43 / $0.87 mỗi 1M token; Gemini 3.1 Pro Preview $2.00 / $12.00 khi đầu vào dưới 200K, $4.00 / $18.00 khi trên

• Bộ nhớ đệm — MiMo-V2.6-Pro giảm giá 99%; Gemini 3.1 Pro Preview $0,20 cho mỗi 1 triệu lượt đọc từ bộ nhớ đệm

• Tốc độ — MiMo-V2.6-Pro 134,3 token đầu ra/giây; Gemini 3.1 Pro Preview 121,8

• Thời gian đến token đầu tiên — MiMo-V2.6-Pro 2,15 giây; Gemini 3.1 Pro Preview 63,62 giây

• Chi phí đo được để chạy chỉ mục — MiMo-V2.6-Pro $206,66, tức $0,13 mỗi tác vụ; Gemini 3.1 Pro Preview $1.310,21, tức $0,67 mỗi tác vụ

Nhãn xem trước chính là sự khác biệt thực sự

Mọi thứ ở trên là một bản đặc tả. Dòng duy nhất thay đổi cách bạn nên đọc toàn bộ so sánh là từ "preview". Một mô hình preview là một ứng viên mà Google chưa cam kết giữ nó ở endpoint đó. Điều đó quan trọng đối với một trang so sánh theo cách mà một khoảng cách chỉ số mười sáu điểm không có, bởi vì một mô hình mà bạn không thể tin chắc rằng nó sẽ còn ở đó trong sáu tháng nữa thì không phải là mô hình để bạn chuẩn hóa — và dòng sản phẩm của chính Google đã vượt qua nó. Gemini 3.6 Flash và Gemini 3.8 Flash đứng trên Gemini 3.1 Pro về lập trình và công việc tác tử với chi phí thấp hơn, đó là lý do một bài đánh giá kỹ thuật về bản phát hành 3.1 Pro mô tả nó là thế hệ trước một cách rõ rệt. Trang AA cũng liệt kê nó ở vị trí 71 trên 202 về trí tuệ.

Mô hình của Xiaomi lại ở vị thế ngược lại. Nó đã ra mắt trong tuần này, trọng số được công bố theo giấy phép MIT, và đặc tính phục vụ chính là điểm mạnh nhất của nó. 134,3 token đầu ra mỗi giây đưa nó lên vị trí thứ mười một trong số 114 mô hình được đo về tốc độ, còn 2,15 giây để có token đầu tiên thì nhanh hơn khoảng ba mươi lần so với 63,62 giây của Gemini 3.1 Pro Preview. Đối với một ứng dụng tương tác, đó không phải là tiêu chí phụ để phân định thắng thua. Đó là sự khác biệt giữa một sản phẩm và một bản demo, và là con số dễ trở nên vô hình nhất trên bảng benchmark.

Tiền thực sự đi đâu

Phép tính theo từng token đánh giá thấp khoảng cách giữa hai mô hình này, vì các mô hình không tiêu tốn cùng số lượng token để hoàn thành cùng một công việc. Con số rõ ràng hơn là mức mà Artificial Analysis đo được khi chạy toàn bộ Intelligence Index của mình với từng mô hình: 206,66 USD cho MiMo-V2.6-Pro và 1.310,21 USD cho Gemini 3.1 Pro Preview. Cùng bộ kiểm thử, cùng khung đánh giá, đo theo cùng một cách — chênh lệch 6,3 lần trên cùng một tập tác vụ, và con số này đã tính đến việc các mô hình suy luận phát ra rất nhiều token trong quá trình suy nghĩ. Gemini 3.1 Pro Preview đã tạo ra 67 triệu token đầu ra trong toàn bộ chỉ số; mức trung vị của các mô hình trong cùng phân khúc giá là 90 triệu, nên thực tế nó tiết kiệm hơn trên mỗi điểm so với các mô hình cùng loại, và nó vẫn tốn chi phí đánh giá cao gấp sáu lần so với mô hình Xiaomi.

Sau đó, hãy đặt một vòng lặp production chạy thử với nó. Một lượt chạy agent 30 bước, đọc 200.000 token ngữ cảnh mỗi bước và ghi 2.000 token mỗi bước, tức là 6 triệu token đầu vào và 60.000 token đầu ra mỗi lượt chạy. Trên Gemini 3.1 Pro Preview ở dưới mức 200K, con số đó là 12,00 USD cho đầu vào và 0,72 USD cho đầu ra — 12,72 USD mỗi lượt chạy. Trên MiMo-V2.6-Pro, con số đó là 2,58 USD và 0,05 USD — 2,63 USD. Vượt qua 200.000 token đầu vào trên mô hình của Google và mức giá đầu vào sẽ tăng gấp đôi lên 4,00 USD, lúc đó cùng vòng lặp đó tốn 24,00 USD trước khi tính đến đầu ra. Caching làm thay đổi cả hai con số, nhưng mức giảm giá 99% trên một mô hình rẻ so với 0,20 USD cho một lần đọc cache trên một mô hình đắt đỏ vẫn khiến mô hình đắt đỏ vượt xa cả một bậc độ lớn về chi phí trên một vòng lặp nặng về ngữ cảnh.

Câu hỏi về định tuyến, nói một cách trung thực

Đây là phần dễ bị hiểu sai. Gemini 3.1 Pro Preview có mặt trên OrcaRouter với tên google/gemini-3.1-pro-preview, truy cập được qua một khóa duy nhất tương thích với OpenAI, theo đúng giá niêm yết của nhà cung cấp với mức markup 0% — nên khi Google thay đổi giá, phía chúng tôi cập nhật ngay trong cùng ngày chứ không phải chờ đến kỳ thanh toán tiếp theo. Xiaomi MiMo-V2.6-Pro không có trên OrcaRouter. Không một mô hình Xiaomi nào có mặt, và nói thẳng điều đó hữu ích hơn là để một trang mô hình ngụ ý điều ngược lại. Muốn dùng nó ngay hôm nay thì phải qua nền tảng của chính Xiaomi hoặc một trong các danh mục bên thứ ba có liệt kê nó.

Sự bất đối xứng đó chính là lý do vì sao một router xứng đáng có mặt trong so sánh này thay vì chỉ là một chú thích nhỏ đi kèm. Hai mô hình không cạnh tranh cho cùng một loại yêu cầu. Gemini 3.1 Pro Preview là mô hình hiện hữu mà bạn có thể đang trả tiền để dùng, và câu hỏi mà trang này trả lời là liệu mô hình rẻ mới có thể giành được một phần lưu lượng của nó hay không. Chạy thử nghiệm đó cho đúng cách có nghĩa là gửi prompt của chính bạn đến cả hai và so sánh câu trả lời, chứ không phải đọc một chỉ số — và việc thực hiện điều đó bằng cách mở một hợp đồng thứ hai, một key thứ hai và một quan hệ thanh toán thứ hai chính là rào cản khiến thử nghiệm mãi không bao giờ xảy ra. Một key, cả hai làn nơi chúng tôi định tuyến chúng, và việc so sánh trở thành một thay đổi cấu hình. Tự động chuyển đổi dự phòng bao quát nửa còn lại: một mô hình preview có thể bị rút lại hoặc bị giới hạn tốc độ mà ít có thông báo trước, và một làn thứ hai phía sau cùng một endpoint chính là thứ biến điều đó từ một sự cố gián đoạn thành một quyết định định tuyến.

Nên chọn cái nào

Chọn Gemini 3.1 Pro Preview khi tác vụ cần đầu vào PDF và âm thanh một cách nguyên bản, khi bạn đã ở trong hệ sinh thái của Google, hoặc khi bạn đặc biệt cần hành vi của mô hình đó và có thể chấp nhận rủi ro ngừng hỗ trợ của một endpoint preview. Thời gian đến token đầu tiên là 63 giây đồng nghĩa với việc trên thực tế đây là mô hình dành cho batch và khối lượng công việc ngoại tuyến, bất kể tiếp thị nói gì về tính tương tác.

Chọn MiMo-V2.6-Pro khi khối lượng là ràng buộc, khi vòng lặp nặng về ngữ cảnh và lặp đi lặp lại, khi bạn muốn đặt trọng số trên phần cứng của riêng mình — MIT cho phép triển khai thương mại, sửa đổi và huấn luyện thêm — hoặc khi độ trễ token đầu tiên là một phần của sản phẩm. Đây là trường hợp hiếm có của một mô hình rẻ mà cũng nhanh, và sự kết hợp đó đáng giá hơn mười sáu điểm chỉ số gợi ý.

Điều có thể thay đổi bức tranh này là một bản kế nhiệm không phải bản xem trước của Gemini 3.1 Pro, hoặc một bản tái lập độc lập các số liệu DeepSWE mà Xiaomi công bố từ harness của chính mình — 72,57 cho Pro, 65,68 cho Flash, thay đổi từ 58,4 và 48,8 tương ứng trong lần chạy học tăng cường. Những con số đó do nhà cung cấp báo cáo, được đánh giá trên bộ chấm điểm của Xiaomi với mini-swe-agent ở mức trung bình của ba lần, và không được nộp lên một bảng xếp hạng công khai. Cho đến khi ai đó chạy lại chúng, con số 46 của Artificial Analysis là con số để trích dẫn, và nó được đo bằng cùng thước đo với con số 30.

OrcaRouter đưa hơn 200 mô hình vào sau một điểm cuối tương thích OpenAI duy nhất với giá niêm yết của nhà cung cấp, mức chênh lệch 0%, vì vậy khi nhà cung cấp thay đổi giá thì sẽ được cập nhật ngay trong cùng ngày.