主視覺標題卡,用於比較 Xiaomi MiMo-V2.6-Pro 與 Grok 4.7,標題為「指數同為 46,帳單相差 24 倍」,並附上規格卡:MiMo-V2.6-Pro 的 Artificial Analysis Index 為 46.32,輸入 $0.43、輸出 $0.87,採用開放的 MIT 權重;Grok 4.7 的指數為 46.45,輸入 $2.00、輸出 $6.00,採用封閉權重。
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小米 MiMo-V2.6-Pro 與 Grok 4.7 在同一指數上同獲 46 分——但其中一款的運行成本高出 24 倍

作者

Elias Hawthorne

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兩款模型在 2026 年 9 月 21 日相隔數小時內先後登場:Xiaomi MiMo-V2.6-Pro,小米 MiMo-V2.6 系列的旗艦檢查點,以及Grok 4.7,SpaceXAI 最新的程式編寫與知識模型。兩者如今並列於Artificial Analysis 智慧指數的 46 分,版本 4.3.2——這些四捨五入後 46 分的實際讀數為 46.32 與 46.45,相差 0.13 分。讓每個模型跑完同一套指數,Artificial Analysis 分別花費了206.66 美元於 MiMo-V2.6-Pro,以及4,967.35 美元於 Grok 4.7。大約二十四比一,換來的卻是在排行榜上根本無從分辨的分數。

這就是那一夜的全貌,而值得精確說明的是:它說了什麼、又沒說什麼。它並沒有說這兩個模型是同一個模型。它說的是,在兩家廠商都樂於接受評判的那唯一一項衡量指標上,兩者無法區分——而要從它們身上取得那項衡量結果,代價卻並非如此。

雙方實際上出貨了什麼

小米發布並開源了 MiMo-V2.6 系列:MiMo-V2.6-Pro與MiMo-V2.6-Flash這兩個原生全模態檢查點,再加上MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed此一採用同一組 Pro 權重的服務層級。權重於 9 月 21 日上傳至 Hugging Face,相隔十八秒,以 MIT 授權釋出,並附有技術報告。

SpaceXAI 與一款專有模型在同一天推出了 Grok 4.7——不開放權重,具備 500k token 上下文,支援文字與圖像輸入、文字輸出,並提供從 low 到 xhigh 的推理強度等級。Artificial Analysis 評測所用的配置正是 xhigh 設定。

所以,這兩者以截然相反的商業模式登場,最終卻落在同一個數字上。那不是任何人刻意設計出來的巧合;那正是 2026 年 9 月的前沿,從兩個方向同時望去的模樣。

並排的費率表

小米自家的價目表,以人民幣計、每百萬個 token 為單位,V2.5 系列的費率維持不變——廠商表明的立場是:同樣的價格,更好的智能:

• MiMo-V2.6-Pro — 快取命中時 ¥0.025,輸入 ¥3.00,輸出 ¥6.00。Artificial Analysis 將同一模型列為每百萬輸入 $0.43、輸出 $0.87。

• MiMo-V2.6-Flash — 快取命中時 ¥0.02,輸入 ¥1.00,輸出 ¥2.00。兩端大約都是 Pro 的三分之一。

• MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed — 快取命中時為 ¥0.25,輸入 ¥30.00,輸出 ¥60.00。正好是標準版 Pro 的十倍,同一個檢查點卻能提供更快的服務。

• Grok 4.7 —— 在標準方案下,每百萬個 token 的輸入費用為 $2.00,輸出費用為 $6.00,與 Grok 4.6 相同。當提示超過 200,000 個 token 時,這些費率會加倍至 $4.00 和 $12.00。

單就宣傳價格來看,MiMo-V2.6-Pro 的輸入便宜約 4.6 倍,輸出便宜約 6.9 倍。在快取命中這一行,廠商自家公布的數字是 ¥0.025——這正是小米擺在 agent 開發者面前的數字,因為長時間的 agent 迴圈會反覆重讀相同的上下文數百次,而這一行正是決定帳單金額的關鍵。

為什麼真正的差距是 24 倍,而不是 5 倍

這個價格比其實低估了實情,而箇中原因值得內化——如果你會根據價目表來建立成本模型的話。Grok 4.7 是個話多的模型。Artificial Analysis 指出,在 Intelligence Index 上對其進行評估時,共產生了2.4 億個輸出 token,而該榜單上各模型的中位數為 9,400 萬個;該機構形容它「明顯緩慢且極為冗長」。MiMo-V2.6-Pro 在同一次評估中產生了 1.4 億個,Artificial Analysis 僅稱其「略為冗長」。

把 token 數量乘以費率,標價上的差距就會擴大成為評測成本差距:$4,967.35 對上 $206.66。依照價目表編列預算的團隊會預測有 5× 的差異,但在會串流輸出長篇內容的工作負載上,實際得到的卻接近 24×。

同一頁還有兩項數據,皆是實測而非宣稱:MiMo-V2.6-Pro 的執行速度為每秒 125 個輸出 token,首個 chunk 的中位數約為 2.19 秒。Grok 4.7 則位於排行榜的慢速端。速度與冗長程度是每 token 價格無法呈現的兩項變數,而它們正是決定固定月度預算能買到什麼的兩項關鍵。

Two-column scoreboard comparing Xiaomi MiMo-V2.6-Pro with Grok 4.7 across six dimensions: independent score 46.32 vs 46.45, index version AA v4.3.2, input and output price $0.43/$0.87 vs $2.00/$6.00, cache-hit price ¥0.025 vs not listed, context 1M vs 500k tokens, and weights open under MIT vs closed.

「兩個極端」論題,經過檢驗

有一種對本週發布內容的解讀迅速流傳開來:如今一個模型必須選定兩極之一,才值得任何人關注——要不是低價端最強的,就是真正前沿的——而介於兩者之間的一切都乏人問津。MiMo-V2.6 的推出與 Grok 4.7 是對這個說法的一次合理檢驗,而數據大多也支持這個看法。

小米刻意選了便宜的那一端,而且毫不諱言:自家公告聲稱 MiMo-V2.6-Pro 在 Artificial Analysis 指數上擊敗 Kimi K3 與 Qwen3.8 Max,成為該榜上最強的開放權重模型,同時也承認它仍落後於 Claude Fable 5.1 與 GPT-6 Astra。9 月 22 日擷取的開放權重排行榜印證了前半段說法——MiMo-V2.6-Pro 以 46.32 位居榜首,是任何人都能下載權重的最高分項目,領先 GLM-5.3 的 44.78 與 Kimi K3 的 43.59。排在其上方的閉源模型為 Fable 5.1 的 53.35、GPT-6 Astra 的 52.67,以及 Claude Opus 5 的 50.78。

SpaceXAI 選擇了另一極。Grok 4.7 不開放、不便宜,也沒有如此自稱——它自稱的是在總體排名上位居第四的實驗室地位,以及一項進步幅度超過其一般分數的程式設計代理分數。

這篇論文忽略的是,中間並非空無一物;它只是定價論戰發生的地方。MiMo-V2.6-Flash 就是那個中間:一個總參數 309B、活躍參數 15B 的檢查點,成本只有 Pro 的三分之一,而且在小米自家的基準測試表上,多數代理任務只落後幾分。Flash 在其中一個網路安全欄位上直接擊敗 Pro。一個幾乎一樣好、價格卻只要三分之一的模型之所以乏人討論,不是因為它無趣——而是因為「幾乎一樣好、便宜得多」是無聊的頭條,卻是一張非常漂亮的帳單。

Artificial Analysis model page for Grok 4.7 (xhigh), showing an Intelligence Index of 46, 42.3 output tokens per second, $2.00 input and $6.00 output per million tokens with a 75% cache discount, 240 million output tokens generated on the index run, and a cost of $4,967.35 to evaluate the model.

以設定術語來說,每一個是什麼

• 參數 — MiMo-V2.6-Pro 是一個稀疏專家混合模型,總參數達 1.02T,每個 token 啟用 42B,共 70 層,隱藏層大小為 6144,具有 384 個路由專家,每個 token 啟用 8 個。Grok 4.7 的參數數量從未公開。

• 權重 — MiMo-V2.6-Pro 是以 MIT 授權的開放權重,包含音訊 tokenizer 與推測式草擬堆疊在內的完整檢查點,在儲存庫中約佔 573 GB 儲存空間。Grok 4.7 則完全沒有可下載的權重。

• 上下文 — MiMo-V2.6-Pro 宣告具備 1,048,576 個 token 的最大位置嵌入。Grok 4.7 則帶有 500k 個 token 的上下文視窗。

• 模態 — MiMo-V2.6-Pro 接受文字、圖像、語音和影片輸入,並回傳文字。Grok 4.7 接受文字和圖像輸入,並回傳文字。

• 獨立評分 — MiMo-V2.6-Pro 在 Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 上獲得 46.32 分;Grok 4.7(xhigh)在同一版本上獲得 46.45 分。兩者皆為 Artificial Analysis 的實測結果,而非廠商自行公布的表格。

• 在該指數上進行評估的成本——{{1}}206.66 美元對比 4,967.35 美元{{/1}},這兩個數字均由 Artificial Analysis 在其自家模型頁面上公布。

這件事在週一之前該怎麼處理

實際後果不是「改用開源模型」。而是排行榜上的單一數字,不再能告訴你兩個同分模型該跑哪一個,且決定性變數——每項任務的詞元數、快取命中率、輸出速度——是由評測方而非供應商公布。先拉出這些數據,再去看價目表。

就目前所寫的內容而言,MiMo-V2.6-Pro 與 Grok 4.7 都無法透過 OrcaRouter 進行路由,若暗示並非如此,那便是不誠實的:我們的型錄收錄了 200 多個模型,而目前這兩個都不在其中。型錄真正提供的,是答案的雛形——單一端點,供應商定價原價傳遞、0% 加成,因此供應商一旦降價,當天就會反映在我們這一側,還有用來依任務而非依品牌,將工作負載拆分到多個模型的路由 DSL。當像 MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed 這樣的層級,把相同的權重定價成十倍的費率時,真正有趣的工程問題就不再是哪個模型勝出,而是哪些請求值得用昂貴的那一個——而那是路由決策,不是採購決策。

Single-column ledger card headed 'The same index run, two bills', listing Artificial Analysis's published cost to evaluate MiMo-V2.6-Pro at $206.66 against Grok 4.7 at $4,967.35, output tokens of 140M against 240M, the board median of 94M, and MiMo-V2.6-Pro running at 125 output tokens per second.

未解的問題在於這個平手是否維持得住。小米已承諾以 V2.5 的價格提供 V2.6 系列,並公布了搭配的訓練帳目;SpaceXAI 則讓 Grok 4.7 維持在 Grok 4.6 的費率。若任一方的下一個檢查點使指數變動五點,價格差距就不再是故事本身,而會成為重新執行比較的理由。在那之前,對 2026 年 9 月 21 日最誠實的總結是:這一夜,兩家公司推出了實測智慧相當的模型,而只有其中一家如此收費。

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