MiMo-V2.5-Pro custa US$ 0,87 e bate Qwen3.6 27B em quase tudo
Comparativo frente a frente entre dois modelos chineses open-weight lançados em abril de 2026: quem entrega mais por menos token de saída?
A conta que ninguém quer ver no fim do mês
Você está escolhendo entre dois modelos chineses lançados em abril de 2026, ambos com pesos abertos, ambos razoáveis no papel. Aí você abre a tabela de preços e percebe que um deles cobra quatro vezes mais por token de saída que o outro. Antes de decidir pelo mais barato só porque é mais barato, vale olhar o que vem no pacote — e o que falta.
O MiMo-V2.5-Pro é o flagship da Xiaomi, lançado em 22 de abril. O Qwen3.6 27B é o modelo denso de 27 bilhões de parâmetros do time Qwen, da Alibaba, cinco dias depois. Os dois são chineses, os dois rodam localmente se você tiver hardware, e os dois custam caro de formas diferentes.
Inteligência: a diferença que aparece no benchmark
No índice de inteligência da Artificial Analysis medido nesta data, o MiMo marca 42,88 e o Qwen3.6 27B marca 37,70. É uma diferença de pouco mais de cinco pontos — não é gigante, mas é consistente com o que aparece nas outras métricas.
Em coding, o MiMo chega a 60,19 contra 53,72 do Qwen. Em tarefas agentic, 29,52 contra 27,51. Em todos os recortes técnicos o MiMo está na frente, e em alguns com folga. O Qwen não vence em nenhuma das três dimensões medidas.
| Critério | MiMo-V2.5-Pro | Qwen3.6 27B |
|---|---|---|
| Índice de inteligência | 42.9 | 37.7 |
| Entrada US$/M | 0.435 | 0.6 |
| Saída US$/M | 0.87 | 3.6 |
| Contexto | 1.05M | 262k |
| Pesos abertos | sim | sim |
| Velocidade (tok/s) | 34 | 50 |
| Índice de código | 60.2 | 53.7 |
| Índice agêntico | 29.5 | 27.5 |
O que o Qwen faz melhor — e por que isso importa
Duas vantagens reais do Qwen3.6 27B. A primeira é multimodalidade nativa: ele aceita texto, imagem e vídeo na entrada, enquanto o MiMo é text-to-text puro. Se o seu pipeline envolve OCR, análise de frame ou descrição de vídeo, o Qwen já entrega isso sem você colar um modelo de visão do lado.
A segunda é velocidade: 49,5 tokens por segundo contra 34,05 do MiMo, segundo os dados desta data. Em workloads interativos — chat, autocomplete, geração em tempo real — essa diferença aparece no tempo de resposta.
O Qwen também cobra cache hit a US$ 0,12 por milhão de tokens, contra US$ 0,0036 do MiMo. Ou seja: se você reutiliza muito o mesmo contexto (RAG com prompt fixo, system prompt longo), o MiMo é absurdamente mais barato nesse recorte específico.
Preço por token: a aritmética que decide o piloto
O MiMo cobra US$ 0,435 por milhão de tokens de entrada e US$ 0,87 por milhão de tokens de saída. O Qwen cobra US$ 0,60 de entrada e US$ 3,60 de saída. Em um workload típico de 3:1 (três tokens de entrada para cada um de saída), o custo médio por milhão de tokens fica em US$ 0,51 no MiMo e US$ 1,20 no Qwen — mais que o dobro.
| Modelo | Inteligência | Saída US$/M |
|---|---|---|
| Gemini 3.1 Pro Preview | 47.7 | 12 |
| GPT-5.3-Codex | 45.5 | 14 |
| DeepSeek V4 Pro 0423 | 45.3 | 2.0845 |
| MiMo-V2.5-Pro | 42.9 | 0.87 |
| MiMo-V2.5 | 38.0 | 0.28 |
E olha o contexto: o MiMo oferece 1.050.000 tokens de janela, o Qwen 262.144. Para resumir livros inteiros ou manter conversas longas com bastante histórico, o MiMo leva.
Para quem cada um vale — sem "depende"
MiMo-V2.5-Pro ganha quando você quer o melhor custo-benefício em texto puro, especialmente em coding e tarefas agentic. É o caso de quem está construindo um agente de software, um parser de código, um assistente de revisão. A diferença de preço de saída (US$ 0,87 contra US$ 3,60) é grande o suficiente para mudar a conta no fim do mês, e o MiMo ainda entrega mais nos benchmarks técnicos. É open weight, então você pode hospedar se o volume justificar.
Qwen3.6 27B ganha quando multimodalidade é requisito e não opcional — você precisa processar imagem ou vídeo junto com texto no mesmo modelo, sem encadear chamadas. Também ganha em workloads sensíveis a latência, onde os 49,5 tokens por segundo fazem diferença na experiência do usuário. E faz sentido se você quer um modelo denso pequeno (27,8 bilhões de parâmetros) rodando em hardware mais modesto, sem a complexidade de uma arquitetura MoE.
Para o desenvolvedor que está decidindo hoje: rode os dois no seu caso de uso real. Mas se a sua régua for preço por token de saída em workload de texto, o MiMo-V2.5-Pro já entrega mais por menos, e isso é o que aparece na fatura.
Para texto puro e coding, escolha MiMo-V2.5-Pro pelo preço de saída e pela liderança nos benchmarks; para multimodalidade nativa e latência baixa, escolha Qwen3.6 27B.
Perguntas frequentes
MiMo-V2.5-Pro é melhor que Qwen3.6 27B em coding?
Sim, segundo os dados desta data: o MiMo marca 60,19 em coding contra 53,72 do Qwen3.6 27B. Em agentic a vantagem também é do MiMo (29,52 contra 27,51).
Qual dos dois aceita imagem e vídeo?
Apenas o Qwen3.6 27B. A modalidade declarada é text+image+video->text, enquanto o MiMo-V2.5-Pro é text->text. Se o seu pipeline precisa de visão nativa, o Qwen é a única opção entre os dois.
Quanto custa a diferença de preço entre os dois modelos?
O MiMo cobra US$ 0,87 por milhão de tokens de saída; o Qwen cobra US$ 3,60 — cerca de quatro vezes mais. Em um workload 3:1, o custo médio por milhão de tokens fica em US$ 0,51 no MiMo e US$ 1,20 no Qwen.