MiMo-V2.6-Pro 對上 GPT-5.6 Sol：每個指數點，每項任務的成本高出十五倍

在 Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 上，於 2026 年 9 月 25 日讀取，GPT-5.6 Sol 在最高努力程度下得分 47，而小米的 MiMo-V2.6-Pro 得分 46。一分。真正區分它們的數字不是分數，也不是每 token 費率——而是單一索引任務的成本，Artificial Analysis 公布 GPT-5.6 Sol 為 $1.99，MiMo-V2.6-Pro 為 $0.13。為了區區一分，要多花十五倍的錢。而且截至這次讀取，評估機構針對該模型的自家頁面帶有棄用通知，因為 GPT-6 Sol 已取代了它。

Xiaomi 於 2026 年 9 月 21 日發布了 MiMo-V2.6-Pro 的權重與技術報告，就在本次閱讀的四天前；OpenAI 於 2026 年 7 月 9 日推出了 GPT-5.6 Sol。上述這兩個事實都是自這個配對上次被撰寫以來的新消息，而且它們指向相反的方向。棄用通知指出，這項比較是針對一個 OpenAI 已經汰換掉的模型。每項任務的數字顯示，當兩個模型都以標價報價時，看起來像是捨入誤差的東西，在真實工作負載上，卻是整個決策的關鍵。這兩者哪個重要，取決於你是在購買模型還是在替換模型。

這兩頁現在所說的內容

GPT-5.6 Sol 於 2026 年 7 月 9 日發布，是 GPT-5.6 系列的旗艦。其定價為在 OpenAI 第一方 API 上每百萬輸入 token 4.00 美元、每百萬輸出 20.00 美元，並提供 90% 的快取折扣；該頁面記錄到在這次索引執行中產生了 9,000 萬個輸出 token，而中位數為 8,800 萬。它測得每秒 73 個輸出 token，同一頁面稱此速度高於平均，中位數為 72 t/s。其索引條目在同類 210 個模型中排名第 19。

小米 MiMo-V2.6-Pro 是一個稀疏混合專家檢查點，總參數達 1.02 兆、啟用參數 420 億，以 MIT 授權，具備 100 萬 token 的上下文視窗，支援文字、圖像、語音與影片輸入，並輸出文字。其定價為每百萬 token 0.43 美元與 0.87 美元，並享有 99% 快取折扣——是 Sol 輸入費率的十分之一，輸出費率的二十三分之一。它在 index run 中產生了 1.4 億個輸出 token，並測得每秒 43.6 個輸出 token，其頁面形容這相對於 67.1 t/s 的中位數明顯偏慢。

• 索引任務成本 — MiMo-V2.6-Pro $0.13；GPT-5.6 Sol $1.99 — 差距達 15 倍 • 定價 — MiMo-V2.6-Pro 每 1M $0.43 / $0.87；GPT-5.6 Sol 每 1M $4.00 / $20.00 • 快取折扣 — MiMo-V2.6-Pro 99%；GPT-5.6 Sol 90% • 索引執行時的輸出 token 數 — MiMo-V2.6-Pro 140M；GPT-5.6 Sol 90M • 輸出速度 — MiMo-V2.6-Pro 43.6 t/s，對比中位數 67.1；GPT-5.6 Sol 73 t/s，對比中位數 72 • 上下文與權重 — MiMo-V2.6-Pro 1M 且採 MIT 授權；GPT-5.6 Sol 1M 且為專有

棄用通知是更具影響力的那一行。

Artificial Analysis 現在打開 GPT-5.6 Sol 頁面時，會顯示一則方框提示：「此模型已棄用。我們僅針對預設的 10k 輸入 token 工作負載繼續進行效能基準測試」，接著是一句話，說明 OpenAI 已推出更新的模型 GPT-6 Sol（max），應改為考慮該模型。因此，指數上的 47 是一個已不再是購買首選的模型所測得的讀數。這並不表示這個讀數有錯——它與 46 是在同一個指數、同一天、相同的 effort 設定下測得——但它改變了這項比較的目的。它不再是「我該用哪一款旗艦」，而是「在專有模型排行榜的頂端還是它的那一刻，站上頂端要付出什麼代價」。

這種重新詮釋的重要性比聽起來更高，因為評估器頁面上的棄用通知，是少數幾個能讓供應商的產品節奏以資料變更、而非新聞稿形式顯現的地方之一。分數已凍結；模型並未提供。任何你針對 47 打造的東西，都是在針對一份快照打造。

為什麼每項任務的數字才是應該用來建模的依據

以每個符元計價會美化便宜模型，並在並非符元中立的工作負載上造成誤導。索引任務成本是另一種衡量方式：它是評估器為了從每個模型取得一個答案實際花費的成本，其中同時納入了費率，以及模型選擇產生的符元數量。MiMo-V2.6-Pro 在索引執行中產生的符元比 Sol 多——1.4 億對 9,000 萬，約為 1.6 倍——而每項任務成本仍為 $0.13，相較於 $1.99。在輸出上，費率優勢約為二十三倍；冗長懲罰為 1.6 倍；兩者相乘便是每項任務十五倍的差距。

那才是成本模型該建立在其上的算術，也是當你把 $0.87 拿來跟 $20.00 比較就停住時，會看不見的算術。它也會告訴你，什麼情況會推翻這個結論。如果你的工作負載以極短的輸出為主，Sol 的 Token 數量會朝你的數量萎縮，而二十三倍的費率差距會發揮大部分作用，因此真正的倍數會朝費率差距靠攏，而不是遠離它。如果你的工作負載以冗長的推理軌跡為主，MiMo-V2.6-Pro 的 1.6× 冗長度會複合累加，$0.13 就會變成上限，而不是估計值。對外公布的數字是對某個基準測試形狀的測量值，不是你能交給財務部門的報價。

延遲線是誠實的制衡力量

以每秒 43.6 個輸出 token 的速度來看，MiMo-V2.6-Pro 比同日測得 73 的 GPT-5.6 Sol 更慢——也比它自家頁面拿來對比的模型更慢，而那些模型的中位數是 67.1。它的頁面也白紙黑字這麼寫：「明顯偏慢」。對批次處理流程而言，這是可以計價的吞吐量成本。對互動式代理來說，這是產品決策，而每項任務便宜十五倍並不會讓慢速模型變快。如果你的限制是每回合的預算，而不是每月帳單，那麼真正關鍵的比例是 43.6 對上 73，而 MiMo-V2.6-Pro 輸了這一局。

這在路由器上的落點

這種配對真正有用的形態並不是「二選一」，而是兩個模型都回應同一份指標，且評測方會公布各自每項任務的成本，因此可以依實測成本而非廠商等級來做分配。在 OrcaRouter 上，目錄涵蓋 200+ 個模型，用一把金鑰、以各供應商的定價、0% 加價取得——供應商降價當天就會反映到你的帳單，無須重新協商第二份合約——而且 路由 DSL 讓工作負載能依任務而非依品牌，把大量且便宜的呼叫導向某個模型，把困難的呼叫導向另一個。自動容錯移轉則涵蓋較便宜路徑效能降級的情況。Xiaomi MiMo-V2.6-Pro 不在我們的路由上——在供應商完成上架之前，我們不會列出該模型——因此就比較的這一邊而言，誠實的答案是廠商自家的 API，或是你已經有合作關係的任一託管平台。

下週前要怎麼處理這個

2026 年 9 月 25 日有兩件事改變了，而其中只有一件與價格有關。GPT-5.6 Sol 在測得 47 的那個指數上帶有棄用通知，這使它退出採購決策的考量，僅留作基準參考。MiMo-V2.6-Pro 每項指數任務測得 $0.13，相較於 Sol 的 $1.99，換取一分指數分數要花十五倍的錢——而且它是每秒 43.6 個 token，比它所比較的模型更慢，也比同級中位數更慢。在任一數字成為決策之前，先用你自己的流量檢驗這兩個數字：每任務成本是一項量測值，不是費率；延遲是一項量測值，不是主觀意見。如果你的輸出簡短且非互動，那麼採用開放檢查點的理由會比指數差距所顯示的更強。如果你的輸出很長，或你的使用者正在等待，那麼十五倍的節省為你換來的是更慢的產品，而這是一筆只有你的工作負載能定價的取捨。