MiMo-V2.5-Pro cobra US$ 0,87 por milhão de saída; Grok 4.3, US$ 2,50
Mesmo recorte de raciocínio, dois preços. O chinês da Xiaomi entrega 18% mais IQ por token e abre os pesos; o americano da SpaceXAI é multimodal e quase três vezes mais rápido.
A conta que ninguém te mostra no release
A Xiaomi publicou o MiMo-V2.5-Pro em 22 de abril cobrando US$ 0,87 por milhão de tokens de saída. A SpaceXAI publicou o Grok 4.3 oito dias depois, cobrando US$ 2,50 pela mesma unidade. Em um mercado em que os dois se anunciam como modelos de raciocínio, essa diferença de 2,87× é o que decide a sua fatura no fim do mês — e é também o que este texto vai dissecar.
Para você que está escolhendo modelo agora, a pergunta não é "qual é melhor" em abstrato. É: quanto você paga pelo mesmo tipo de tarefa, e o que cada um te entrega a mais pelo que custa.
Inteligência medida hoje, não promessa de release
No índice de inteligência da Artificial Analysis coletado nesta data, o MiMo-V2.5-Pro marca 42,88 e o Grok 4.3 marca 36,33. É uma diferença de 6,55 pontos — quase 18% a mais para o chinês, considerando o menor como base. Nenhum dos dois está no topo absoluto do catálogo (esse lugar é do Gemini 3.1 Pro Preview, com 47,74), mas o MiMo entra no top 4 de modelos com IQ acima de 42 e ainda assim custa menos de um dólar por milhão de saída.
Onde o Grok 4.3 tenta compensar: em codificação e em uso agentic, os dados do catálogo não trazem números publicados para ele. Já o MiMo-V2.5-Pro aparece com 60,19 em codificação e 29,53 em agentic. Sem o comparativo direto nos mesmos benchmarks, o que se pode afirmar com os dados em mãos é que o MiMo tem nota publicada e o Grok, não — e quem paga a API precisa saber que está comprando um pouco no escuro nesse recorte.
Onde o Grok ganha sem precisar pedir desculpa
Velocidade. O Grok 4.3 roda a 114,35 tokens por segundo; o MiMo-V2.5-Pro, a 34,05. São 3,36× mais rápido. Em fluxos interativos, em chat com o usuário esperando resposta, em pipelines onde latência é o gargalo, isso muda o produto final mesmo que o texto final seja "só" 18% melhor no outro.
O Grok também é multimodal nativo: aceita texto, imagem e arquivo, e devolve só texto. O MiMo é text→text. Se o seu caso de uso envolve OCR, leitura de PDF, interpretação de screenshot, o Grok entra sem você montar pipeline de visão separado.
E tem o "omniscience" — métrica que mede o quanto o modelo erra por excesso de confiança. O Grok marca 13,93; o MiMo, 3,25. Quanto menor o número, menos o modelo alucina com convicção. Aqui a vantagem é clara do chinês: ele erra, mas erra mais humilde.
| Critério | MiMo-V2.5-Pro | Grok 4.3 |
|---|---|---|
| Índice de inteligência | 42.9 | 36.3 |
| Entrada US$/M | 0.435 | 1.25 |
| Saída US$/M | 0.87 | 2.5 |
| Contexto | 1.05M | 1M |
| Pesos abertos | sim | não |
| Velocidade (tok/s) | 34 | 114 |
| Índice de código | 60.2 | — |
| Índice agêntico | 29.5 | — |
Custos cruzados: o que cada cenário de uso paga
O preço blended do MiMo é US$ 0,54375 por milhão de tokens (média ponderada entre entrada e saída típica). O do Grok é US$ 1,5625 — quase três vezes mais. Para um workload com 70% de entrada e 30% de saída, o MiMo custa cerca de US$ 0,57 por milhão de tokens processados; o Grok, cerca de US$ 1,63.
O MiMo ainda oferece cache de contexto a US$ 0,0036 por milhão de tokens — preço de piada, útil para prompts longos reaproveitados. O cache do Grok está em US$ 0,20, 55× mais caro. Em sistemas RAG ou agentes que reenviam o mesmo system prompt a cada chamada, essa linha da fatura é a que explode primeiro.
O tabuleiro: de onde vem cada um, quem está na frente
O MiMo-V2.5-Pro vem da Xiaomi (cn), com 1.023 bilhões de parâmetros totais e 42 bilhões ativos — e pesos abertos. O Grok 4.3 vem da SpaceXAI (us), sem parâmetros publicados e sem pesos abertos. Para o desenvolvedor que quer rodar local, ajustar, fazer fine-tune ou só inspecionar o que está rodando, essa diferença é estrutural, não estética.
| Modelo | Inteligência | Saída US$/M |
|---|---|---|
| Gemini 3.1 Pro Preview | 47.7 | 12 |
| GPT-5.3-Codex | 45.5 | 14 |
| DeepSeek V4 Pro 0423 | 45.3 | 2.0845 |
| MiMo-V2.5-Pro | 42.9 | 0.87 |
| MiMo-V2.5 | 38.0 | 0.28 |
No recorte de IQ acima de 45, o catálogo desta data lista três modelos: Gemini 3.1 Pro Preview (47,74, US$ 12/M saída), GPT-5.3-Codex (45,51, US$ 14/M saída) e DeepSeek V4 Pro 0423 (45,27, US$ 1,74/M saída). O MiMo, com 42,88, fica logo abaixo desse clube — mas a US$ 0,87, é o melhor IQ por dólar entre os modelos de raciocínio listados.
Em que situação cada um ganha
MiMo-V2.5-Pro ganha quando o que pesa na decisão é custo por token, codificação medida em benchmark, e a possibilidade de inspecionar ou hospedar os pesos. É a escolha para backend de agente, para geração de código em volume, para quem roda em servidor próprio e quer manter o custo da API sob controle.
Grok 4.3 ganha quando o que pesa é velocidade de resposta, multimodalidade nativa (texto + imagem + arquivo), e o produto final precisa sentir-se rápido para o usuário. É a escolha para chat ao vivo, para assistentes que recebem upload de documentos e imagens, para fluxos onde latência percebida é a métrica de produto.
E para quem está no meio, sem urgência de velocidade nem de multimodalidade: o MiMo entrega mais IQ por real, e essa é a conta que importa no fim do mês.
Roteie por tarefa: MiMo-V2.5-Pro no backend que consome tokens em volume e precisa de codificação forte; Grok 4.3 no front-end que precisa de velocidade e multimodalidade — pagar 2,87× a mais por token só compensa quando latência ou visão estão no caminho crítico.
Perguntas frequentes
MiMo-V2.5-Pro ou Grok 4.3 para gerar código?
MiMo-V2.5-Pro tem nota publicada de 60,19 em codificação e custa US$ 0,87 por milhão de tokens de saída contra US$ 2,50 do Grok. Para geração de código em volume, o MiMo ganha em preço e em benchmark declarado.
O Grok 4.3 aceita imagem?
Sim. O Grok 4.3 é multimodal nativo e aceita texto, imagem e arquivo como entrada, devolvendo apenas texto. O MiMo-V2.5-Pro é exclusivamente text→text.
Posso rodar o MiMo-V2.5-Pro localmente?
Os dados do catálogo indicam que o MiMo-V2.5-Pro tem pesos abertos (open_weights) e declara 1.023 bilhões de parâmetros totais com 42 bilhões ativos. O Grok 4.3 não tem pesos publicados.