Новый король открытых моделей ИИ уже здесь
Представьте: китайский стартап только что выпустил открытую языковую модель, которая по производительности почти не отличается от GPT-5 и Claude Sonnet 4.5. И самое интересное — она совершенно бесплатна для компаний? Не верится, но это реально происходит прямо сейчас.
Речь идет о MiniMax-M2 — последней разработке китайской компании MiniMax. Эта модель специализируется на том, что все сейчас называют «агентным» использованием ИИ: модель может сама искать информацию в интернете, вызывать другие программы, работать с приложениями — и все это с минимальным участием человека. Причем делает это лучше, чем большинство конкурентов.
А вот что по-настоящему поражает: MiniMax выпустила модель под лицензией MIT. То есть разработчики могут брать её, переучивать, использовать в коммерческих целях — делать что угодно без всяких ограничений. Модель доступна на Hugging Face, GitHub и через API самой MiniMax. Совместима даже с API от OpenAI и Anthropic — так что компании без проблем могут переключиться с одного провайдера на другой.
Что показывают тесты
По данным Artificial Analysis — независимой организации, которая тестирует и ранжирует языковые модели — MiniMax-M2 заняла первое место среди всех открытых моделей в мире по так называемому Intelligence Index. Это не просто какой-то случайный тест: это комплексная оценка способности к логике, писанию кода и выполнению сложных задач.
Вот конкретные цифры из тестов агентных возможностей модели:
- τ²-Bench: 77.2 балла — то есть она почти сравнялась с GPT-5, которая показала 80.1
- BrowseComp: 44.0 — здесь MiniMax-M2 явно сильнее остальных открытых моделей
- FinSearchComp-global: 65.5 — лучший результат среди открытых решений
Эти показатели помещают MiniMax-M2 практически на один уровень с закрытыми моделями вроде GPT-5 (thinking) и Claude Sonnet 4.5. И это при том, что модель открыта и бесплатна!
Почему это важно для компаний
Строится MiniMax-M2 на архитектуре Mixture-of-Experts — это сложно звучит, но суть простая: из 230 миллиардов параметров модели активными бывают всего 10 миллиардов за раз. Что это значит на практике? А то, что компании могут запустить эту мощную модель всего на четырех видеокартах NVIDIA H100 с уменьшенной точностью вычислений. Согласитесь, это намного дешевле, чем аренда мощностей для других топовых моделей.
Особенно это выручит тех, кто хочет запустить агентов — автоматических помощников, которые сами выполняют задачи. MiniMax-M2 отлично справляется с планированием действий, вызовом внешних инструментов и проверкой результатов. То есть ровно то, что нужно для автоматизации.
Сравнение с конкурентами
Давайте посмотрим на бенчмарки подробнее:
- SWE-bench Verified: MiniMax-M2 показала 69.4 против 74.9 у GPT-5 — близко, но не совсем
- ArtifactsBench: 66.8 — выше, чем Claude Sonnet 4.5 и DeepSeek-V3.2
- GAIA (text only): 75.7 — выше результата DeepSeek
- BrowseComp: 44.0 — заметно впереди других открытых моделей
Видно, что MiniMax-M2 не просто догоняет, но в некоторых тестах и обходит закрытые решения конкурентов. Особенно впечатляет производительность в работе с браузингом и поиском — это ключные навыки для автоматических агентов.
Цена и доступность
И вот тут происходит волшебство. API от MiniMax стоит всего $0.30 за миллион входящих токенов и $1.20 за миллион исходящих. Для сравнения:
- GPT-5 от OpenAI — $1.25 и $10.00
- Claude Sonnet 4.5 от Anthropic — $3.00 и $15.00
- DeepSeek-V3.2 — $0.28 и $0.42 (еще дешевле, но менее функциональна для агентских задач)
Получается, что MiniMax-M2 предлагает отличный баланс между качеством и ценой. Плюс модель производит более развернутые рассуждения с видимыми следами мышления в тегах … — это помогает отследить логику принятия решений агентом.
Как это вписывается в тренды
Выход MiniMax-M2 показывает очень важный тренд: китайские компании явно лидируют в разработке открытых, эффективных моделей, ориентированных на реальное применение. До этого были DeepSeek, Alibaba Qwen, теперь вот MiniMax. Все они делают ставку не на размер модели, а на умность её использования через reinforcement learning.
Для предприятий это означает, что появился действительно надежный выбор: высокопроизводительная модель, которая не привязывает вас к одному поставщику, которую можно проверить (исходный код открыт), переучить под себя, запустить у себя в серверной — все как положено.
MiniMax лидирует с интересной стратегией: сильная производительность плюс открытое лицензирование плюс эффективная архитектура. Получается практичный фундамент для интеллектуальных систем, которые действительно думают, действуют и помогают — и все это со 100% прозрачностью логики. Не так уж часто встретишь такое в мире AI.
Открытые языковые модели становятся всё умнее, а их производительность приближается к закрытым аналогам — это главный тренд осени 2025. Следить за этими изменениями полезно каждому, кто связан с внедрением ИИ в компании.🔔 Чтобы узнать больше об открытых моделях ИИ, агентных системах и следить за главными новостями мира искусственного интеллекта, подпишитесь на мой канал «ProAI» в Telegram!