MiMo-V2.6-Pro 對決 DeepSeek V4.1 Flash：天花板對上價格

這兩個名稱所指的方向，和模型實際的定位恰好相反，所以先釐清它們各自屬於哪一層級，再來比較任何一個數字。MiMo-V2.6-Pro是小米 MiMo-V2.6 系列中的旗艦：一款擁有 1.02 兆參數的混合專家模型，每個 token 啟用 420 億參數，具備 100 萬 token 的上下文視窗、128,000 token 的輸出上限，權重以 MIT 授權釋出，於 2026 年 9 月 21 日發布。DeepSeek V4.1 Flash則是 DeepSeek V4.1 家族中講求快速、低成本的一級：依 DeepSeek 自家的計算方式為 5,520 億參數，具備 100 萬 token 上下文與 384K 輸出上限，採 MIT 授權，自 2026 年 9 月 10 日起正式開放使用。一個是你花錢換來的效能天花板，另一個則是你大量採購時買到的價格。大多數針對這場對決的比較頁面都把這一點搞反了，因為「Pro」讀起來像是更值得買的選擇，「Flash」讀起來則像是較差的那一個，於是整篇文章便開始在兩個從未被設計來做同一件事的模型之間，爭論那十分的指數分數差距。

每一項各自是什麼，依其自身實驗室的術語來說。

DeepSeek V4.1 Flash 是一款多模態稀疏專家混合（MoE）模型——輸入文字與圖像，輸出文字——由 DeepSeek 打造，是 V4.1 系列中主打吞吐量的成員，而非能力領導者。DeepSeek 自家的發布資料聲稱，這款較便宜的模型在效能、成本、速度與總任務時間上全面超越較舊的 V4 Pro，而且它是併發上限較高的層級。其公布的權重總計約 510 GB，分散於 48 個 safetensors 分片，這使得自行託管無法在任何單一 GPU 機器上進行。其預設推理行為相當冗長，而 DeepSeek 提供可連續選擇的推理強度，讓你能將其調低。Artificial Analysis 自己對該模型的總結直言不諱地點出取捨：在智慧程度上名列前茅且價格合理、速度顯著快，但非常冗長。

MiMo-V2.6-Pro 則是形態相反的產品。它是小米在這個系列中推出的最佳模型，因此其價格與延遲是購買最高階型號的結果，而不是它設計時所圍繞的核心。它能接受文字、圖像、語音與影片，而且是這兩者中唯一擁有獨立測量複合分數、並與運作概況一同公布的模型：Artificial Analysis 在其 Intelligence Index 上報告為 46，每項指數任務約 $0.13，而在其上執行完整指數約需 $206.66。

• 層級 — MiMo-V2.6-Pro 是小米該系列的旗艦；DeepSeek V4.1 Flash 是 DeepSeek V4.1 產品線中的快速層級，低於在它之前的 V4 Pro。

• 參數 — MiMo-V2.6-Pro 1.02T 總量 / 42B 啟用，廠商回報；DeepSeek V4.1 Flash 552B，廠商回報，而該儲存庫自身的 safetensors 索引總計 763B，且此落差尚未裁定。

• 輸入 — MiMo-V2.6-Pro 文字、圖像、語音與影片；DeepSeek V4.1 Flash 文字與圖像。

• 背景 — 兩者皆為 1M tokens，同樣的頭條數字。

• 輸出上限 — MiMo-V2.6-Pro 128,000 個 token；DeepSeek V4.1 Flash 384,000 個。

• 授權 — 兩者皆為 MIT，權重可供下載，商業用途不受限制。

如果你只從那個區塊帶走一件事：決定這麼多比較的多模態分叉，並不決定這一個。兩個模型都接受圖像。真正的能力分叉在於輸出上限，以及模型本身的上限。

兩個宮位唯一共同被測量過的軸線

在 Artificial Analysis Intelligence Index 上，這場對決才有真正的正面交鋒證據，而不是兩組廠商簡報。在 2026-10-13 擷取的比較頁面上，兩個模型都列在索引版本 v4.3.2 —— 同一套測試、同一個版本，由同一個評測者執行 —— 而 MiMo-V2.6-Pro 的讀數為 46，DeepSeek V4.1 Flash 在其最高投入設定下則為 39。在一個類別中位數為 18 的索引上，這大約是七分的差距。Artificial Analysis 針對 DeepSeek V4.1 Flash 的獨立頁面在其他擷取紀錄中顯示 40，而其各模型表格也同時載有這兩個數字，因此應把它讀作大約七分，而非正好七分。

那是一個真實的領先，也是這一頁上最有力的單一事實。但它也比表面上看起來更狹隘，原因有兩點，而同一份比較頁面已直接點明。第一點是投入程度：DeepSeek 的數字只對應某一種推理設定，而這個指數會隨著那個旋鈕變動。第二點是綜合指標所掩蓋的東西。這個指數混合了十項評測，而在最接近代理式工作的那些評測上，兩個模型在任何明顯的方向上都不是相差七分——比較頁面顯示 MiMo-V2.6-Pro 在 Terminal-Bench 4.0 和 SciCode 上領先，在 AutomationBench 和 GDP.pdf 上落後，而在其他項目上則旗鼓相當，以至於這道綜合差距承載了大量單一數字無法向你呈現的東西。

帳單，以及它送達時所使用的單位

價格是層級差異變得具體的地方，而值得精確說明你讀的是哪個單位，因為這兩個實驗室報的是不同的單位。

• 表定費率 — MiMo-V2.6-Pro 每百萬輸入 $0.435、每百萬輸出 $0.87，均一價，快取命中為 $0.0036；DeepSeek V4.1 Flash 離峰時段 $0.15 與 $0.60，快取命中為 $0.003。

• 尖峰定價 — DeepSeek V4.1 Flash 在兩個平日時段內費率加倍；MiMo-V2.6-Pro 則未公布尖峰時段表。

• 每個索引任務的成本 — MiMo-V2.6-Pro $0.13；DeepSeek V4.1 Flash $0.27，兩者是在同一任務集上以相同方式測量。

• 每項任務的 Token 用量 — MiMo-V2.6-Pro 輸出 64k 個 Token，其中 38k 用於推理；DeepSeek V4.1 Flash 輸出 89k，其中 63k 用於推理。

• 執行整個索引的成本 — MiMo-V2.6-Pro 約 207 美元；DeepSeek V4.1 Flash 約 477 美元。

反直覺的那一列就是倒數第二列，而這就是這組比較值得用一頁來說明的原因。價格較低的模型，並不是執行起來較便宜的模型。DeepSeek V4.1 Flash 在離峰時段每 token 的成本大約是 MiMo-V2.6-Pro 的三分之一，但完成每項任務的成本仍約為兩倍，因為它為了達到相同結果，會多產生約 40% 的輸出 token，以及多三分之二的推理 token。如果你是以每百萬 token 來編列預算——兩份價目表都是這樣寫的——你就會預測出錯誤的贏家。真正決定勝負的單位是每項完成任務的成本，而在這個單位上，旗艦模型以大約二比一領先。

這一切都不代表 DeepSeek 這個層級是不划算的選擇；大量短輸出且高度重複使用提示詞的工作，正是它被打造來處理的用途，而兩個模型上的快取命中率才是那裡真正重要的數字。這意味著價格優勢取決於輸出長度，而你可以自行衡量自己的情況。

延遲是最缺乏定論證據的面向

在同樣的 2026-10-13 比較頁面上，DeepSeek V4.1 Flash 在每一項延遲指標上都是兩者中明顯較快的一方：每秒輸出 197 個詞元，相較之下為 48；首個詞元耗時 1.06 秒，相較之下為 3.74 秒；而在該指數的回應任務上，端到端耗時 13.74 秒，相較之下為 55.92 秒。這與分層設計以及上述的冗長程度差異一致——MiMo 模型在回答前思考的時間要長得多。

請特別把吞吐量那一列視為暫定值。Artificial Analysis 自己針對 MiMo-V2.6-Pro 的獨立列表，在相同頁面的其他擷取版本中曾印出明顯不同的輸出速度數字，而且推理強度設定會同時改變這兩個模型上的這個數字。延遲的排序是穩定的，也符合分級設計所預測的結果；但具體的倍數我不會放進容量規劃裡。如果首字延遲是你的關鍵限制條件，請用你自己的流量來測試這兩個模型，而不是依賴任何一方公布的數字。

彼此不一致的廠商編號

兩家實驗室都為自家模型發布了代理式基準測試結果，而這兩組數據彼此無法吻合。小米報告 MiMo-V2.6-Pro 在 Terminal-Bench 2.1 為 89.9、DeepSWE v1.1 為 71.9，以及 OSWorld-Verified 為 82.0。DeepSeek 報告 V4.1 Flash 在 Terminal-Bench 2.1 為 90.6、DeepSWE v1.1 為 74.2、NL2Repo-Bench 為 65.4，以及 GPQA Diamond 為 90.9。每家實驗室的 Terminal-Bench 數字都高於另一家，這是有用的觀察：在此規模下，由廠商自行執行的代理式基準測試無法跨實驗室互相比較，而且這兩組數據都沒有在設定一致的中立測試框架上重新執行過。在此，兩款模型都沒有附帶一份毫無疑慮的合格證明。只有 Artificial Analysis 的綜合評分是由同一方為兩款模型產出的，而且它只涵蓋 DeepSeek 方面的一種投入程度設定。

你實際能部署什麼，以及部署在哪條路徑上

DeepSeek V4.1 Flash 在我們自家的平台上提供服務。它列於即時的 OrcaRouter 目錄中，名稱為 deepseek/deepseek-v4.1-flash——請注意版本中的那個點，而我們的部落格網址代稱用的是連字號——具備 1,048,576 個 token 的上下文、384,000 個 token 的最大輸出、文字與圖像輸入，以及 DeepSeek 自家的離峰價格：每百萬輸入 token 0.15 美元、每百萬輸出 token 0.60 美元，快取讀取為 0.003 美元。我們以 0% 加價將供應商的定價直接轉嫁，因此當 DeepSeek 更改其價目表時，您當天支付的就是那項變更後的價格，而不是我們還得重新定價的數字。自動容錯移轉的意思是，您可以讓某條路由以它作為後備，當供應商發生錯誤或觸發速率限制時便會回退，而路由 DSL則讓您能組合多條通道，而不必綁定單一端點。

MiMo-V2.6-Pro 不在我們的平台上，我們會直說這點，而不是暗示相反。要觸及它，得透過 Xiaomi 自家的 API，或某個有列出它的第三方平台；Artificial Analysis 在擷取當下只計入這款模型的一家 API 供應商。單一途徑不是生產途徑。這是部署事實，不是對該模型的評斷：這正是為什麼要把 MiMo-V2.6-Pro 當成需要謹慎評估、並在其後保留備援的東西，而不是本週就能把生產路徑遷移上去的通道。

選擇真正落腳之處

當工作量大、對延遲敏感、同時涉及文字與圖像，且輸出簡短時——例如分類、擷取、摘要，以及會發動數千次小型呼叫的代理迴圈，其中首字延遲決定節奏，而龐大穩定的前綴則能享有快取折扣——就選擇 DeepSeek V4.1 Flash。384K 的輸出上限也是兩者中唯一能撐住真正長時間生成的，而對首次部署來說，能透過背後具備備援的路由觸及，比七個指數點更為重要。

當你買的是最頂規時，就選 MiMo-V2.6-Pro：最難的推理、128K 內最長的單次生成、影片與音訊輸入以及文字，還有一種工作負載，其中你的財務團隊詢問的數字是每項完成任務的成本，而不是每個 token 的成本。在兩者唯一共同受測過的綜合指標上，它是更強的模型，而且就每項完成任務而言明顯更便宜——這並不是價目表所暗示的情況。

如果工作負載是混合型的——而且大多數都是——誠實的答案是，這是兩條車道，而不是兩個候選方案。路由器可讓你讓 DeepSeek 層級站在高流量、延遲受限的流量前面，並把更困難、更長、真正多模態的請求送到更擅長處理它們的模型，同時在較薄弱的路由前面配置好備援。這不是優柔寡斷；而是把每個請求配對到它所屬的層級。

拼字，以及在你移轉前要檢查的一件事

讀者會把這個配對打成 mimo v2.6 pro，中間有一個空格和一個點，而我們的 slug 則以連字號寫成mimo-v2-6-pro。兩者指的是同一個模型；只有第二種會出現在我們的 URL 中。DeepSeek 那邊的對等陷阱則是識別碼：目錄字串是deepseek/deepseek-v4.1-flash，帶有一個點，而把它加上連字號的用戶端會什麼都找不到。請從模型清單複製識別碼，而不是從部落格文章複製，包括這篇。

還有什麼仍然開放？

有兩件事，而且兩件都不小。這兩款模型並沒有在相匹配的推理設定下進行中立的一對一對決——這項綜合比較把它們放在同一個指標版本上，卻不一定在同一檔努力程度設定上，而延遲差距尤其可能隨著你把那個檔位設在哪裡而縮小或擴大。再者，DeepSeek V4.1 Flash 的參數數量在 DeepSeek 的模型卡與它自家的儲存庫之間對不上，因此所有涉及它的規模比較，包括本文中的那一項，都只是暫時性的。在兩者都塵埃落定之前，站得住腳的立場比任何一家實驗室的行銷說法都更狹窄：MiMo-V2.6-Pro 在獨立產出的綜合指標，以及實測的每完成一項任務成本上領先；DeepSeek V4.1 Flash 則在首個 token 延遲、輸出長度、token 價格，以及有備援支撐的路由可用性上領先。

最常決定這場對決的單一事實是層級，而不是分數：其中一個是你買來當上限的，另一個是你會大量購入的價格，所以如果你的工作負載同時包含這兩種請求，那麼決策就會是一張路由表，而不是一個贏家。