MiMo-v2.6-Pro: Zeka, Performans ve Fiyat Analizi

Xiaomi tarafından Eylül 2026'da açık ağırlıklı (open weights) olarak sunulan MiMo-v2.6-Pro, yapay zeka ekosisteminde üst düzey zeka, yüksek hız ve rekabetçi fiyat dengesiyle öne çıkmaktadır.

Model Özeti ve Temel Metrikler#

Model, Artificial Analysis kıyaslamalarında 114 model arasında şu sonuçları elde etmiştir:

Zeka (#1 / 114): 46 puanlık Artificial Analysis Zeka İndeksi skoru ile sınıfında 4 üzerinden 4 tam puan alarak birinci sıraya yerleşmiştir.
Hız (#12 / 114): Saniyede 124.5 çıktı token'ı (tps) üreterek 4/4 hız birimi almıştır (sınıf medyanı 75 tps).
Maliyet (#12 / 114): 1M girdi token'ı başına $0.435, 1M çıktı token'ı başına $0.87 maliyet, %99 önbellek (cache) indirimi ve görev başına $0.13 ortalama maliyetle 4 üzerinden 2 birim almıştır.
Ayrıntı Düzeyi (Verbosity - #18 / 114): Zeka testinde 140M çıktı token'ı üreterek 4 üzerinden 3 birim puan almış ve medyana kıyasla nispeten ayrıntılı bulunmuştur.

Karşılaştırma Özeti#

MiMo-v2.6-Pro, benzer ölçekteki açık ağırlıklı modellerle karşılaştırıldığında zeka açısından lider konumdadır ve makul bir fiyatlandırmaya sahiptir. Model; metin, görsel, ses ve video girdilerini kabul edip metin çıktısı üretir. 12 punto Arial fontla yaklaşık 1500 A4 sayfasına denk gelen 1M token bağlam penceresi sunar. Zeka indeksindeki 46 puanlık skoru, benzer modellerin ortalamasının (medyan: 18) oldukça üzerindedir. Zeka İndeksi değerlendirmesinin toplam maliyeti $206.66 olarak kaydedilmiştir.

Teknik Özellikler#

Akıl Yürütme (Reasoning): Evet (bu analiz modelin akıl yürütme sürümünü kapsar; akıl yürütme olmayan varyantı da bulunabilir).
Girdi Modalitesi: Metin, görsel, ses ve video.
Çıktı Modalitesi: Metin.
Bağlam Penceresi: 1M token (~1500 A4 sayfası).
Toplam Parametre: 1.0T.
Aktif Parametre: Çıkarım sırasında token başına 42B aktif parametre.
Lisans: MIT.
Model Ağırlıkları: Hugging Face.

Sınıf Karşılaştırma Metodolojisi#

Metrikler, 114 modelin yer aldığı sınıfta şu kurallarla kıyaslanmaktadır:

Akıl yürütmeyen modeller: Yalnızca diğer akıl yürütmeyen modellerle kıyaslanır.
Akıl yürüten modeller: Hem akıl yürüten hem de yürütmeyen modellerle kıyaslanır.
Açık ağırlıklı modeller: Yalnızca kendi boyut sınıfındaki modellerle (Tiny: ≤4B, Small: 4B–40B, Medium: 40B–150B, Large: >150B) kıyaslanır.
Tescilli modeller: 3:1 girdi/çıktı fiyat oranıyla harmanlanmış fiyat dilimlerine (<$0.15, $0.15–$1, >$1) göre değerlendirilir.

Öne Çıkanlar ve Zeka İndeksi Testleri#

Artificial Analysis Zeka İndeksi v4.3.2, yazılım ve akıl yürütme yeteneklerini ölçen 10 kapsamlı testi içerir:

AA-Briefcase v1.1
GDPval-AA v2.1
AutomationBench-AA
Terminal-Bench 4.0
SciCode
Humanity's Last Exam
GDP.pdf
CritPt
AA-Omniscience
AA-LCR v1.1

Yazılım Geliştirme ve Öğrenme Çıkarımları#

Geliştiriciler açısından MIT lisanslı 1.0T toplam / 42B aktif MoE mimarisi, kapalı API sağlayıcılarına bağımlı kalmadan kurumsal seviyede akıl yürütme sunar. 125 tps üretim hızı ve Terminal-Bench ile SciCode başarıları; otonom kodlama ajanları, karmaşık sistem otomasyonları ve teknik dokümantasyon analizleri için MiMo-v2.6-Pro'yu ideal bir açık kaynak üretim adayı yapmaktadır.

Bu konuyu derinlemesine öğrenmek isterseniz: Modeller: Hangisi, Ne Zaman? modülüne göz atın.