Grok 4.7 vs. MiMo-V2.6-Pro: který se reálně vyplatí (říjen 2026)

Dva modely vydané v září 2026 se měří v přímém srovnání. Grok 4.7 od xAI a MiMo-V2.6-Pro od Xiaomi představují vrchol současné dostupnosti pro podnikové nasazení. Data pocházejí z jednotné sady měření inteligence, ceny, propustnosti a latence, doplněné třemi hloubkovými benchmarky. Srovnání odhaluje, zda vyšší cena a rychlost Groku odpovídají reálným výhodám, nebo zda levnější MiMo překvapí v expertních úlohách.

Souhrnné indexy: inteligence.

Hloubkové benchmarky: HLE, SciCode, LCR.

Duel v kontextu celého pole: cena (log) vs. Intelligence Index.

Co ukazují souhrnné indexy a hloubkové benchmarky

Grok 4.7 dosahuje indexu inteligence 46,4 bodů při ceně 3 USD za milion tokenů, propustnosti 84,4 tokenů za sekundu a čase k prvnímu tokenu 19,28 vteřin. MiMo-V2.6-Pro dosahuje 46,3 bodů inteligence při ceně 0,54 USD, propustnosti 46,2 tokenů za sekundu a čase 3,29 vteřiny. Rozdíl inteligence činí 0,1 bodu, zatímco poměr cen dosahuje 5,5× a poměr rychlostí 1,8× v prospěch Groku.

Ve třech hloubkových benchmarcích MiMo-V2.6-Pro vede ve všech. V HLE, měřícím expertní otázky napříč obory, dosahuje 49,4 procenta proti 43,1 procentům Groku. V SciCode, testujícím programování vědeckých algoritmů, dosahuje 60,9 procenta proti 57,4 procentům. V LCR, měřícím porozumění dlouhému kontextu, dosahuje 86,3 procenta proti 76,7 procentům. Největší náskok MiMo-V2.6-Pro je v LCR s 9,7 procentním bodem.

Překvapivé je, že model s nižší cenou a menší propustností dominuje v expertních a kontextových úlohách. Grok 4.7 kompenzuje vyšší cenou a rychlostí, ale v měřených kompetencích zaostává.

Kritická interpretace pro reálné nasazení

Index inteligence 46,4 versus 46,3 bodů signalizuje srovnatelnou základní schopnost, ale benchmarky odhalují odlišné profily. HLE výsledek 49,4 proti 43,1 procenta ukazuje, že MiMo-V2.6-Pro lépe zpracovává interdisciplinární expertní otázky, což je relevantní pro vědu a výzkum. SciCode 60,9 proti 57,4 procenta naznačuje silnější implementaci vědeckých algoritmů, důležité pro výzkumné týmy.

LCR 86,3 proti 76,7 procenta je nejvýraznějším rozdílem a měří práci s dlouhými dokumenty a udržení kontextu. Pro autonomní agenti a dlouhé dokumenty je tento výsledek klíčový. Rychlost 84,4 versus 46,2 tokenů za sekundu a latence 19,28 versus 3,29 vteřin ovlivňuje uživatelský dojem v interaktivních úlohách, ale ne nutně kvalitu finálního výstupu. Cena 3 versus 0,54 USD za milion tokenů se projeví u rozsáhlých dávkových zpracování.

Laboratorní benchmarky neukazují náklady na integraci, dostupnost API ani stabilitu v produkci. Grok 4.7 je podle mediálního monitoringu k dispozici na Amazon Bedrock s 500 tisíc tokenovým kontextem a čtyřmi úrovněmi úsilí. MiMo-V2.6-Pro je podle mediálního monitoringu otevřená váha natrénovaná za 3 miliony USD. Tato fakta nejsou v benchmarkových datech.

Doporučení pro české firmy a organizace

Pro české firmy záleží na typu úlohy. Když jde o vědu a výzkum, autonomní agenti nebo práci s dlouhými dokumenty, data podporují MiMo-V2.6-Pro díky výsledkům 49,4 v HLE, 60,9 v SciCode a 86,3 v LCR. Nižší cena 0,54 USD a rychlejší první token 3,29 vteřin zlepšují ekonomiku rozsáhlých nasazení.

Když prioritou je interaktivní rychlost a vysoká propustnost v terminálu nebo chatovacích aplikacích, Grok 4.7 nabízí 84,4 tokenů za sekundu při indexu inteligence 46,4. Vyšší cena 3 USD se vyrovná u menších objemů nebo když záleží na dostupnosti přes Amazon Bedrock a konfigurovatelných úrovních úsilí. Univerzální vítěz data nepodporují.