MiMo-V2.6-Pro는 후보 리스트에 남겨둘 가치가 있는 모델입니다. 샤오미는 2026년 9월 22일 이 플래그십을 공개하고 오픈소스로 공개했으며, 이 모델은 Artificial Analysis Intelligence Index에서 46점을 기록했습니다. 당시 오픈 웨이트 모델 중 최고 점수이며, 공식 가격은 100만 토큰당 입력 $0.435, 출력 $0.87입니다. 전날 진행된 Kingy AI의 독립 OpenCode 테스트는 숨겨진 코딩 점검 23개 항목 전부를 회당 약 $0.03에 통과시켰고, Claude Opus 5와 동일한 정확도를 약 35분의 1 비용으로 달성했습니다. 공개 당일 X에서 한 사용자가 비교의 핵심을 한 문장으로 물었습니다. "Xiaomi MiMo-V2.6有人用了吗？效果和Deepseek相比怎么样？感觉V2.6 Flash比Deepseek要便宜好多，效果会不会比它更好？"（이미 써본 사람? DeepSeek과 비교하면 어떤데? V2.6 Flash가 훨씬 싸 보이는데, 성능은 오히려 더 나을까?）
떠날 이유는 샤오미 자신의 말에서 나옵니다. 공식 발표문에는 이렇게 적혀 있습니다. "However, there is still a gap when compared with the strongest closed-source models Claude Fable 5.1 and GPT-6 Astra."（최강 클로즈드소스 모델인 Claude Fable 5.1 및 GPT-6 Astra와 비교하면 여전히 격차가 있다.）벤더가 새 플래그십이 클로즈드 최전선에 미치지 못한다고 스스로 인정하는 것은 드문 일이므로, 그대로 받아들일 가치가 있습니다. 같은 지수에서 Fable 5.1과 GPT-6 Astra는 53점, MiMo-V2.6-Pro보다 7점 위입니다. Claude Opus 5는 max effort에서 51점에 달하고 인덱스 작업당 $5.86이 드는 반면 MiMo는 약 $0.13입니다.
이 7점 차이에는 측정 가능한 비용 두 가지가 숨어 있습니다. 터미널을 구동하는 에이전트형 벤치마크 Terminal Bench 4.0에서 샤오미 자신의 표는 MiMo-V2.6-Pro에 34.9점을 기록했고, 상대 Claude Opus 5는 49.0, GPT-6 Astra는 59.6입니다. 그리고 점수를 떠받치는 추론은 청구서에 나타납니다. Hacker News의 한 테스터는 가장 낮은 추론 레벨에서만 실행을 끝낼 수 있었다는 이유를 이렇게 설명했습니다. "the other ones (medium/high) used way too many tokens and all requests timed out."（medium/high 레벨은 토큰을 너무 많이 써서 요청이 전부 타임아웃됐다.）이는 MiMo-V2.6-Pro가 약하다는 주장이 아니라, "가장 싼 오픈 웨이트 플래그십"이라는 라벨이 에이전트 격차와, 생각이 길어질수록 불어나는 토큰 청구서라는 두 가지 숨은 비용을 가려준다는 지적입니다. 이 두 비용 모두에는 대응하는 대안이 있습니다.
불만의 원인이 모델이 아니라 모델 주변의 번거로움, 즉 API 키 관리, 가격 비교, 다섯 개 탭에서의 육안 비교라면, 마지막 섹션이 세 번째 길을 제시합니다. Tabbit 브라우저 안에서 비교를 실행하는 방법입니다. 먼저 후보부터 보겠습니다.
핵심 요약
가장 먼저 시험할 대안은 MiMo-V2.6-Flash입니다. 같은 1M 컨텍스트, 같은 옴니모달 입력, 같은 API를 유지하면서 100만 토큰당 $0.14/$0.28이고, 샤오미 공식도 "MiMo-V2.5-Pro를 전면적으로 능가했다"고 밝혔습니다.
DeepSeek V4.1 Flash는 스케줄링 카드입니다. 오프피크 입력 $0.15 / 출력 $0.60은 따라잡기 어렵고, 공유된 DeepSWE v1.1 표에서 74.2로 선두입니다.
Kimi K3는 프리미엄 오픈 웨이트 대항자입니다. 2.8T 파라미터 추론 모델로 평가 작업당 비용이 약 17배이며, 사는 것은 다른 벤치마크 성향이지 확실한 승리가 아닙니다.
Qwen3.8 Max(0902)는 100만 토큰당 $2/$6의 클로즈드 플래그십입니다. 오픈 웨이트 운영 없이 알리바바의 최상위 모델을 원하는 팀을 위한 노선입니다.
GLM-5.3은 "코드 품질 우선"의 상시 추론 모델입니다. 커뮤니티는 "깔끔한 해결책"을 평가하며, OpenRouter 프로모션 가격은 $0.78/$2.46입니다.
이 글의 모든 벤치마크는 벤더 보고치 또는 제3자 인덱스치이고, 모든 커뮤니티 발언은 개인의 경험입니다. 공개 주간의 수치는 움직입니다.
이 대안들을 고른 기준
네 가지 기준을 순서대로 적용했습니다.
완료 작업 비용으로 따진다. 표기 가격이 아니다. 반값인데 생각이 세 배인 모델은 싸지 않습니다. 각 후보를 자체 공식 또는 게재 노선의 백만 토큰 단가로 평가하고, 캐시·피크 시간대·Batch 할인을 표기했습니다.
실무에서의 에이전트 신뢰성. Artificial Analysis 인덱스는 오픈 웨이트 순위를 잘 정리하지만, Terminal Bench 4.0, ExploitGym, DeepSWE v1.1은 인덱스가 가리는 격차를 보여줍니다. 후보는 최소 하나의 증거를 갖추어야 했습니다.
오픈 웨이트와 배포 조건. 셀프 호스팅은 데이터 저장 위치, 비용 구조, 종속성을 바꿉니다. 각 후보에 오픈/클로즈드를 표기했으며, 이 한 줄이 마이그레이션 작업의 절반을 결정합니다.
실명 커뮤니티 증거. 선호와 실패 패턴은 HN, Reddit, X의 열어볼 수 있는 구체적 게시물에서 왔으며, 보도자료에서 오지 않습니다.
아래 스크린샷은 모두 2026년 9월 22일에 실제 촬영한 원본 게시물입니다. MiMo를 코드 작업에 채택할지 논의하던 스레드에서 한 레딧 사용자가 태도를 한 문장으로 표현했습니다. "I don't trust benchmarks, it's better to wait a few days and see."（벤치마크는 신뢰하지 않는다. 며칠 기다렸다 보는 게 낫다.）
다섯 후보 한눈에 보기
| 후보 | 가장 적합한 용도 | 공개 노선 | 100만 토큰당 가격 (2026-09-22 확인) | 가장 큰 함정 |
|---|---|---|---|---|
| MiMo-V2.6-Flash | 같은 계열에서 비용 절감, 마이그레이션 최소 | mimo-v2.6-flash; 1M 컨텍스트 / 131K 출력; 오픈 웨이트 | 입력 $0.14 / 캐시 히트 $0.0028 / 출력 $0.28 | 어려운 에이전트 작업에서 Pro보다 추론 여유가 적음 |
| DeepSeek V4.1 Flash | 오프피크 배치와 스케줄형 예산 | deepseek-flash; 1M / 384K; API 전용 | 오프피크 $0.15 / $0.60; 피크 $0.30 / $1.20; 캐시 히트 $0.003–$0.006 | 피크 시간대(평일 UTC 01:00–04:00, 06:00–10:00)에 입출력 모두 두 배 |
| Kimi K3 | 프리미엄 오픈 웨이트 추론과 장기 에이전트 | kimi-k3; 1.0M 컨텍스트; 오픈 웨이트 | OpenRouter 게재 $1.50 / $7.50 (50% 할인; 정가 $3 / $15) | 평가 비용은 MiMo의 약 17배인데 인덱스는 오히려 2점 낮음 |
| Qwen3.8 Max (0902) | 멀티모달 입력의 알리바바 클로즈드 플래그십 | qwen3.8-max-0902; 1.0M 컨텍스트 | $2 / $6 | 클로즈드 — 셀프 호스팅 불가, 웨이트 수준의 대안 없음 |
| GLM-5.3 | 상시 추론, 코드 품질 우선 | glm-5.3; 게재 1.3M 컨텍스트 | OpenRouter 게재 $0.78 / $2.46 (44% 할인) | 추론을 끌 수 없음. 로컬 운영 비용이 높음 |
출처: 샤오미 MiMo 가격 페이지(업데이트 2026년 9월 21일), DeepSeek 가격 페이지, 그리고 Kimi K3, GLM-5.3, Qwen3.8 Max의 OpenRouter 게재 값. 출력 가격에는 추론 토큰이 포함됩니다. OpenRouter 가격에는 확인일의 프로모션 배지가 붙어 있습니다. Moonshot과 알리바바 자체 가격 페이지는 이번 세션에서 접근할 수 없었으므로, 그 한계를 명시하고 OpenRouter 게재 값으로 대체했습니다.
MiMo 계열의 완전한 요금 계산(캐시, UltraSpeed, Batch API)은 MiMo-V2.6-Pro 가격 가이드에 있습니다. 이 페이지는 남을지 떠날지의 결정만 다룹니다.
MiMo-V2.6-Flash
가장 적합한 용도: 샤오미의 API, 컨텍스트 창, 입력 유형을 바꾸지 않고 토큰 청구서를 3분의 2 줄이는 것.
장점: Flash는 Pro와 1,048,576 토큰 컨텍스트, 131,072 토큰 출력 한도, 네이티브 멀티모달 입력을 공유하며 가격은 100만 토큰당 입력 $0.14, 출력 $0.28입니다. Batch API로는 $0.07/$0.14까지 내려갑니다. 이 목록에서 유일하게 성능 향상의 근거가 벤더 자신의 발표문에 적혀 있는 후보입니다. "MiMo-V2.6-Flash has comprehensively outperformed MiMo-V2.5-Pro."(MiMo-V2.5-Pro를 전면적으로 능가했다.) 샤오미가 공개한 공유 에이전트 표에서 Terminal Bench 4.0의 28.8점은 DeepSeek V4.1 Flash의 26.8보다 높고, Kingy의 독립 OpenCode 테스트는 무료 노선에서 23개 중 21개로 형에게 두 항목 차이까지 따라갔습니다. V2.5 때부터 추적해 온 HN 코멘터가 이렇게 요약했습니다. "the 2.5 pro… was very concise, very aware of how much context needs to be read for which tasks and would always keep the context tight"(2.5 Pro는 매우 간결하고, 작업마다 읽어야 할 컨텍스트 양을 잘 알았으며, 항상 컨텍스트를 타이트하게 유지했다). 편집 글에서는 이렇게 덧붙였습니다. "Mimo 2.6 pro, the 1T model leads Kimi K3, a 2.8T param model in 14 out of 15 benchmarks (and the last one is near tie)!!"(1T짜리 MiMo 2.6 pro가 15개 벤치마크 중 14개에서 2.8T 파라미터인 Kimi K3를 앞서고, 마지막 하나도 거의 무승부!!)
단점: 작은 모델입니다. 총 파라미터 309B / 활성 15B는 Pro의 1.02T / 42B에 비해 깊은 다단 추론의 여유가 적습니다. 같은 OpenCode 테스트에서 두 항목을 빼앗겼고, ExploitGym에서는 6.0 대 Pro의 17.8입니다. 워크로드가 Pro의 추론 깊이를 필요로 한다면 Flash는 가짜 절약입니다.
가격: 100만 토큰당 입력 $0.14 / 캐시 히트 $0.0028 / 출력 $0.28. Batch API로 다시 반값. UltraSpeed의 10배 승수는 Pro 전용입니다. 계산 예는 계열 요금표를 참고하세요.
결론: MiMo-V2.6-Pro에 대한 불만이 천장이 아니라 청구서라면 먼저 Flash를 시험하세요. 그것이 바로 공식이 내놓은 저렴한 답입니다. 어려운 에이전트 작업의 품질에 대한 불만이라면 Flash로는 해결되지 않습니다. DeepSeek이나 Kimi K3를 보세요.
MiMo-V2.6-Flash 모델 페이지 (English)에 사양과 마이그레이션 메모를 함께 정리했습니다.
DeepSeek V4.1 Flash
가장 적합한 용도: 오프피크에 돌릴 수 있는 대량 처리, 그리고 1M 컨텍스트에 비전까지 갖춘 최저가 API를 원하는 팀.
장점: DeepSeek의 현재 가격 페이지에 오른 deepseek-flash(DeepSeek-V4.1-Flash)는 비사고·사고 양 모드, 1M 컨텍스트, 최대 출력 384K, 비전, JSON 출력, 도구 호출, OpenAI 호환 및 Anthropic 호환 엔드포인트를 모두 지원합니다. 오프피크에는 입력 $0.15, 출력 $0.60(100만 토큰 기준)이며, 캐시가 따뜻해지면 반복되는 접두어는 $0.003로 과금됩니다. 샤오미가 공개한 에이전트 벤치마크에서 DeepSeek V4.1 Flash는 DeepSWE v1.1에서 74.2를 기록했습니다. 공유 표 전체의 최고점으로, 74.0의 Claude Opus 5와 GPT-6 Astra, 71.9의 MiMo-V2.6-Pro를 앞섭니다. 명시된 동시 실행 한도는 2,500으로 해당 페이지의 최고 등급입니다.
단점: 시간표입니다. 피크 시간대(평일 UTC 01:00–04:00과 06:00–10:00, 중국 공휴일 제외)에는 모든 요금이 정확히 두 배가 되고, 피크 중 캐시 미스는 백만 토큰당 $0.30입니다. 실무 코드 품질에 대해서는 커뮤니티 평가가 갈립니다. 작은 오픈 모델을 비교한 LocalLLaMA 스레드에서 베테랑 코멘터는 이렇게 주장했습니다. "DeepSeek-V4.1-Flash was technically a lot more capable than GLM-5.3-Flash but it's worse in the real-world - it is capable of getting to a solution but it's still hacky as heck"(기술적으로는 GLM-5.3-Flash보다 훨씬 유능하지만 실무에서는 더 나쁘다. 해결에는 도달하지만 코드가 너무 지저분하다). DeepSeek은 가격 변경 권리를 보유하고 있으므로 예산을 세울 때는 이 글이 아니라 공식 페이지를 인용하세요.
가격: 오프피크 캐시 히트 $0.003 / 미스 $0.15 / 출력 $0.60; 피크 $0.006 / $0.30 / $1.20(100만 토큰 기준). 오프피크 요금은 피크의 정확히 절반입니다.
결론: 워크로드가 스케줄 가능하고(배치 보강, 야간 요약, 정기 에이전트), 수용 테스트가 그 출력으로 통과한다면 DeepSeek을 고르세요. 피크 시간대의 대화형 지연과 예측 가능한 가격이 필요하거나, 더 깊은 추론이 실제로 당신의 작업에서 이긴다면 MiMo-V2.6-Pro를 유지하세요.
DeepSeek V4.1 Flash 모델 페이지 (English)와 DeepSeek V4 Flash 가격 분석이 시간표를 자세히 다룹니다.
Kimi K3
가장 적합한 용도: Moonshot 생태계에 이미 투자했고, 샤오미 밖에서 가장 강한 오픈 웨이트 선택지를 원하며, 그 값을 지불할 수 있는 팀.
장점: Kimi K3는 2.8T 파라미터의 오픈 웨이트 멀티모달 추론 모델로, 1.0M 컨텍스트와 KDA + 어텐션 잔차 아키텍처를 갖추고 있으며, OpenRouter 게재 가격은 100만 토큰당 입력 $1.50 / 출력 $7.50입니다(50% 프로모션; 정가 $3 / $15). Artificial Analysis에서도 여전히 엘리트급 오픈 모델입니다. max effort 기준 Intelligence Index 43.6, Coding Index 76.2, Agentic Index 50.0으로, 이 에이전트 수치는 여러 공유 스위트에서 MiMo-V2.6-Pro의 대응치를 앞섭니다. 저장소 규모의 장기 작업에서는 진짜 팬층이 있습니다.
단점: 이번 달의 가격-지수 계산은 잔인합니다. OrcaRouter의 분석은 동일한 평가 스위트 실행 비용을 Kimi K3 $3,658.07, MiMo-V2.6-Pro $206.66로 측정했습니다. 17배 차이이면서 점수는 44 대 46입니다. 열풍에는 비판자도 있습니다. "the 'best' models available from chinese labs right now (GLM 5.3 and Kimi K3) fall apart completely when you try to do real work with them. K3 is especially embarrassing…"(요즘 중국 랩이 내놓는 '최고' 모델인 GLM 5.3과 Kimi K3는 실제 작업에 쓰면 완전히 무너진다. 특히 K3는 어색하다…)라고 공개 당일 HN 코멘터가 주장했습니다. 공개된 테스트 세부 사항이 없는 강한 의견으로, 검증할 수 없었지만, K3의 프리미엄이 사는 것은 다른 성향이지 보증된 승리가 아니라는 경고로 남습니다.
가격: 2026년 9월 22일 OpenRouter 프로모션 게재 기준 100만 토큰당 $1.50 / $7.50; 정가는 $3 / $15. 이번 조사에서 Moonshot 공식 가격 페이지에 접근할 수 없었으므로 예산 확정 전에 공식 페이지에서 확인하세요.
결론: 기존 K 시리즈 파이프라인, 특유의 에이전트 강점, 멀티모달 성향이 당신의 작업 세트에서 이기고 예산이 승인되었다면 Kimi K3를 고르세요. 같은 인덱스 성능이 랩 이름보다 중요하고 비용이 더 중요하다면 MiMo-V2.6-Pro를 고르세요. 17배의 가격 차이가 곧 전부입니다.
Kimi K3 가격 가이드와 Kimi K3 모델 페이지 (English)가 요금 구조와 사양을 다룹니다.
Qwen3.8 Max (0902)
가장 적합한 용도: 알리바바의 클로즈드 플래그십(멀티모달 입력, 기본 추론 켜짐, 1M 컨텍스트)을 오픈 웨이트 운영 없는 관리형 API로 쓰고 싶은 팀.
장점: Qwen3.8 Max의 0902 스냅샷은 2.4T 파라미터의 Mixture-of-Experts 모델로, 텍스트·이미지·비디오 입력을 받고 1.0M 컨텍스트, 도구 호출, 구조화 출력, 설정 가능한 추론 레벨을 지원합니다. Artificial Analysis 인덱스에서 45점으로 MiMo-V2.6-Pro의 46점과 1점 차이를 보이며, Coding Index 76으로 프론티어 등급에 나란합니다. 100만 토큰당 $2 / $6은 모든 서구 플래그십보다 수배 싸면서도 웨이트 운영 책임은 전혀 없습니다. 샤오미 자신의 발표문이 MiMo-V2.6-Pro가 앞섰다고 이름을 댄 상대가 바로 Kimi K3와 이 모델입니다. 비교는 우리가 추론한 것이 아니라 벤더가 명시한 것입니다.
단점: 클로즈드라는 사실이 셀프 호스팅 논의를 끝냅니다. 체크포인트도 라이선스 파일도 없고, 알리바바가 접근 조건을 바꾸면 웨이트 수준의 퇴로도 없습니다. Qwen의 오픈 웨이트 팬들 자신이 오히려 작은 모델을 보라고 권합니다. "Thank you Xiaomi for making Qwen3.8-Next-Flash looks so awesome for half the size. Qwen is the king of open-weight models."(절반 크기로 Qwen3.8-Next-Flash를 더 빛나게 해준 샤오미에게 감사한다. 오픈 웨이트의 왕은 Qwen이다.) MiMo 공개 당일 r/LocalLLaMA 단골이 쓴 이 '감사' 인사는 Qwen 오픈 패밀리에 대한 찬사인 동시에, Max가 이 패밀리의 클로즈드 예외임을 일깨워 줍니다.
가격: 2026년 9월 22일 확인 기준, OpenRouter의 0902 스냅샷 게재는 100만 토큰당 입력 $2 / 출력 $6입니다. 이번 조사 세션에서 알리바바 클라우드의 가격 페이지가 렌더링되지 않았으므로 계약 전에 공식 페이지에서 확인하세요.
결론: 클로즈드·관리형·멀티모달 플래그십을 원하고 알리바바의 계정 조건이 지역과 컴플라이언스에 맞다면 Qwen3.8 Max를 고르세요. 오픈 웨이트, MIT 라이선스, 더 낮은 요금표에 무게가 실린다면 MiMo-V2.6-Pro를 유지하세요. 재테스트가 샤오미의 표를 재현하고 더 싼 체크포인트를 지지한다면 그렇게 하세요.
Qwen3.8 Max 모델 페이지 (English)가 스냅샷 사양을 추적합니다.
GLM-5.3
가장 적합한 용도: 속도나 가격보다 해결책의 품질이 중요한 코드 생성. 추론은 항상 켜져 있습니다.
장점: GLM-5.3은 Z.ai의 대규모 추론 모델로, 복잡한 소프트웨어 엔지니어링과 장기 에이전트 작업을 위해 만들어졌습니다. 추론 레벨은 low / high / max(기본 max)이며, OpenRouter 게재 기준 1.3M 컨텍스트입니다. Artificial Analysis에서 Intelligence Index 44.8에, 더 말해주는 Agentic Index는 53.1을 기록했습니다. 엘리트급 에이전트 수치입니다. 정성적 피드백이 흥미로운 부분입니다. DeepSeek의 출력을 "지저분하다"고 평한 바로 그 LocalLLaMA 코멘터가 같은 문장에서 GLM을 칭찬했습니다. "GLM-5.3 implements clean solutions (develops an architecture and uses design patterns)."(GLM-5.3은 깔끔한 해결책을 만든다. 아키텍처를 세우고 디자인 패턴을 쓴다.) OpenRouter 프로모션 게재는 100만 토큰당 $0.7826 / $2.46(44% 할인)으로, 가격이 MiMo-V2.6-Pro와 Kimi K3 사이 정확히 떨어집니다.
단점: 추론을 끌 수 없어 추출이나 분류에 쓸 싼 비사고 모드가 없으며, 모든 호출이 사고세를 냅니다. 로컬 서빙은 별도의 프로젝트입니다. "GLM 5.3 flash should already not be on there. Extremely expensive to run local."(GLM 5.3 flash는 애초에 그 목록에 있으면 안 된다. 로컬로 돌리기엔 너무 비싸다.) MiMo 비교 스레드 코멘터의 이 말이 그대로 적용됩니다. 또한 이번 조사 세션에서 Z.ai 자체 문서 사이트에 접근할 수 없어 게재 가격은 OpenRouter 단일 출처라는 한계가 있습니다.
가격: 2026년 9월 22일 확인 기준, OpenRouter 44% 할인 게재는 100만 토큰당 $0.7826 / $2.46. 정가는 약 $1.40 / $4.39입니다.
결론: 코드 리뷰 품질, 아키텍처 감각, 에이전트 지수가 파일럿에서 이기고 상시 추론 예산을 받아들일 수 있다면 GLM-5.3을 고르세요. 전환 가능하고 캐시 친화적이며 정가의 절반 이하인 API가 필요하면 MiMo-V2.6-Pro를, 청구서가 지배적이면 Flash를 고르세요.
GLM-5.3 모델 페이지 (English)에 사양과 노선 메모를 보관했습니다.
세 번째 길: Tabbit 안에서 비교 실행하기
모델 전환 프로젝트의 대부분은 모델 품질이 아니라 물류에서 넘어집니다. 다섯 공급자의 API 키 발급, 출력 정규화, 다섯 개 탭에서의 육안 비교. Tabbit 브라우저는 바로 이 층을 공략합니다. 멀티 모델 보기는 하나의 프롬프트를 여러 모델에 동시에 보내고 답변을 스프레드시트처럼 읽히는 열로 배치합니다. 옴니박스의 모델 선택기는 재인증 없이 채팅별로 활성 모델을 바꿉니다.
실전 파일럿 루프는 이렇습니다. @로 관심 있는 페이지나 파일을 참조하고, 후보 모델 두세 개를 선택해 한 화면에서 답변을 비교합니다. 그런 다음 실제로 돌리는 다섯 작업에서 반복합니다. 청구서 스프레드시트 없이도 오후 하나면 의사결정급 표본이 모입니다. 에이전트형 브라우징이 이 흐름에 무엇을 더하는지는 agentic browser란 무엇인가와 2026 AI 브라우저 비교를 읽어 보세요.
정직함을 위한 두 가지 경계가 있습니다. 첫째, Tabbit에서 실제 사용 가능한 모델은 계정의 모델 선택기와 플랫폼 약관에 따라 다릅니다. 이 글은 MiMo-V2.6-Pro를 포함한 특정 모델이 모든 계정에 기본 탑재된다고 주장하지 않으며, Tabbit은 외부 API 과금 관계를 대체하지 않습니다. 둘째, 브라우저 내 비교는 파일럿이지 벤치마크가 아닙니다. 프롬프트와 페이지는 통제하지만 토큰 계량과 분산은 통제하지 않습니다. 짧은 후보 리스트를 고르는 데 쓰고, 예산은 가격 가이드로 정하세요.
Tabbit Browser동일 작업 파일럿 실행하기
어떤 후보가 남든 테스트 방법은 같습니다. 실제 작업 두세 개를 입력·지시·도구·출력 계약·재시도 예산과 함께 고정합니다. 토큰 수, 첫 토큰 시간, 완료 시간, 도구 실패, 수동 수정을 기록하고, 출력으로 과금되는 추론 토큰을 포함한 완료 작업 비용을 계산합니다. 깨끗한 한 번의 실행은 요율도 신뢰성도 증명하지 못합니다. 분산이 더 이상 놀랍지 않을 때까지 반복하세요. 컨텍스트나 도구 노선을 바꾸는 것은 노선의 차이이지, 어떤 모델이 보편적으로 더 낫다는 증거가 아닙니다.
결론: 시나리오별 남기기와 떠나기
이 페이지에는 종합 우승자가 없습니다. 공개 당일의 리더보드도 이 달을 넘기지 못합니다. 결정은 제약이 정합니다.
| 주요 제약 | 첫 파일럿 | 통과 기준 | 주요 경고 |
|---|---|---|---|
| 청구서는 줄이고 워크플로는 유지 | MiMo-V2.6-Flash | 같은 작업이 3분의 2 토큰 예산 안에서 통과 | 어려운 에이전트 작업에서 추론 여유 축소 |
| 가장 싼 오프피크 배치 | DeepSeek V4.1 Flash | 오프피크 혼합 단가 $0.20/1M 미만에서 수용 통과 | 피크는 두 배. 스케줄하거나 돈을 내야 함 |
| 가격 무제한의 오픈 웨이트 대결 | Kimi K3 | 작업 세트의 이득이 17배 비용을 정당화 | 프리미엄이 사는 것은 성향이지 확실한 승리가 아님 |
| 관리형 클로즈드 플래그십, 멀티모달 | Qwen3.8 Max (0902) | 컴플라이언스와 계정 조건이 맞고 작업 통과 | 셀프 호스팅 퇴로 없음. 스냅샷은 교체됨 |
| 속도보다 코드 품질 | GLM-5.3 | 실제 저장소에서 리뷰 점수가 경쟁 모델을 앞섬 | 추론 상시 켜짐. 싼 모드 없음 |
| 캐시 친화적 추론, $0.435/$0.87 | MiMo-V2.6-Pro 유지 | 직접 돌린 완료 작업 비용이 경쟁 모델보다 낮음 | 레벨 관리 필요. 토큰 청구서는 생각과 함께 늘어남 |
MiMo-V2.6-Pro를 유지한다면 추론 레벨을 의식적으로 설정하세요. medium과 high에 토큰 식욕이 있습니다. 프롬프트 접두어를 안정적으로 유지해 $0.0036 캐시 계층이 제 역할을 하게 하세요.
전환하기로 했다면 리더보드가 아니라 제약이 목적지를 정하게 하세요. MiMo-V2.6-Pro 가격 가이드와 Gemini 3.8 Flash 대안 비교가 더 완전한 요금 및 교차 패밀리 자료입니다.
출처
이 가이드의 모든 사실, 가격, 인용은 2026년 9월 22일에 확인했습니다.
OpenRouter 게재: Kimi K3, GLM-5.3, Qwen3.8 Max (0902)
커뮤니티 게시물은 본문의 스크린샷과 링크 참조: X(@huanfeng9999), Reddit(r/DeepSeek, r/LocalLLaMA), Hacker News(항목 49793293, 49794307, 49795049, 49795769)
자주 묻는 질문
MiMo-V2.6-Pro와 가장 비슷한 대안은 무엇인가요?
같은 계열의 MiMo-V2.6-Flash가 가장 가까운 대안입니다. 1M 컨텍스트, 옴니모달 입력, 동일한 API를 그대로 유지하면서 토큰 단가는 3분의 1입니다. 다른 진영의 오픈 웨이트 대항자로는 Kimi K3가 가장 가깝지만, 정가는 수배이고 벤치마크 성향도 다릅니다.
어떤 대안이 API 표기 가격이 가장 낮나요?
DeepSeek V4.1 Flash의 오프피크 요금이 가장 낮습니다. 캐시 히트 $0.003, 미스 $0.15, 출력 $0.60(100만 토큰 기준)입니다. MiMo-V2.6-Flash는 캐시 미스 입력이 $0.14로 더 낮고, 두 계열 모두 Batch API나 오프피크 실행으로 추가 절감이 가능합니다. 최저가 노선은 캐시 적중률과 실행 시간대에 따라 달라집니다.
MiMo-V2.6-Pro를 계속 쓰는 것이 여전히 합리적인가요?
대체로 그렇습니다. Xiaomi의 공식 설명으로는 Artificial Analysis Intelligence Index 오픈 웨이트 1위이고, 가격은 100만 토큰당 입력 $0.435 / 출력 $0.87이며, 제3자 OpenCode 테스트에서 23개 항목 전부 통과에 회당 약 3센트를 기록했습니다. 추론이 무거운 작업, 캐시 친화적인 프롬프트, 그리고 에이전트 벤치마크의 마지막 몇 점까지 요구하지 않는다면 유지가 합리적입니다.
이 대안들을 직접 호스팅할 수 있나요?
MiMo-V2.6-Pro, MiMo-V2.6-Flash, Kimi K3는 웨이트를 공개했고, Z.ai의 GLM 계열도 오픈소스 전통이 있어 충분한 하드웨어가 있으면 로컬 운영이 가능합니다. Qwen3.8 Max는 웨이트 비공개 API 모델이고, DeepSeek V4.1 Flash는 DeepSeek API를 통해 사용합니다. 도입 전에 라이선스와 체크포인트 조건을 반드시 확인하세요.
MiMo-V2.5-Pro에서 마이그레이션해야 하나요?
네. Xiaomi 공식 문서는 mimo-v2.5-pro와 mimo-v2.5가 베이징 시간 2026년 10월 21일 10:00에 공식 폐지된다고 명시합니다. V2.6 계열은 V2.5와 동일한 API 가격을 유지하므로, 대부분의 마이그레이션은 모델 ID 변경과 회귀 테스트로 끝나며 예산은 변하지 않습니다.
Tabbit 브라우저에서 MiMo-V2.6-Pro를 쓸 수 있나요?
Tabbit에서 실제 사용 가능한 모델은 계정의 모델 선택기와 플랫폼 약관에 따라 다르므로, 본문에서는 기본 탑재를 단정하지 않습니다. Tabbit의 멀티 모델 보기는 계정에서 제공되는 모델을 나란히 비교할 수 있게 해 주며, 실제 페이지 위에서 대안을 시험하는 현실적인 방법입니다.