Новые открытые модели M2.5 и M2.5 Lightning от MiniMax приближаются к передовому уровню, стояв при этом в 20 раз дешевле Claude Opus 4.6

Китайский стартап в области искусственного интеллекта MiniMax, базирующийся в Шанхае, сегодня взбудоражил индустрию ИИ, выпустив свою новую языковую модель M2.5 в двух вариантах. Новинка обещает сделать передовой искусственный интеллект настолько дешевым, что вы, возможно, перестанете беспокоиться о счетах за него.

Модель была выложена в открытый доступ на платформе Hugging Face под модифицированной лицензией MIT, которая требует от тех, кто использует модель (или ее пользовательские варианты) в коммерческих целях, «на видном месте отображать надпись «MiniMax M2.5» в пользовательском интерфейсе такого продукта или сервиса».

Но это уже второстепенный вопрос, учитывая, насколько дешево MiniMax предоставляет ее через свой API и API партнеров.

В последние несколько лет использование самого мощного в мире ИИ было похоже на найм дорогого консультанта: он работал блестяще, но вы постоянно следили за временем (и количеством токенов). M2.5 меняет этот подход, снижая стоимость передовых технологий почти на 95%.

Обеспечивая производительность, которая соперничает с моделями высшего уровня от Google и Anthropic, но за малую долю их стоимости — особенно в автономном использовании инструментов для корпоративных задач, включая создание файлов Microsoft Word, Excel и PowerPoint, — MiniMax делает ставку на то, что будущее зависит не только от того, насколько умен ИИ, но и от того, как часто вы можете позволить себе его использовать.

Действительно, в MiniMax заявляют, что работали «с ведущими профессионалами в таких областях, как финансы, юриспруденция и социальные науки», чтобы гарантировать способность модели выполнять реальную работу в соответствии с их требованиями и стандартами.

Этот релиз имеет важное значение, поскольку он сигнализирует о переходе от ИИ как «чат-бота» к ИИ как «работнику». Когда интеллект становится «слишком дешевым для учета», разработчики перестают создавать простые инструменты «вопрос-ответ» и начинают создавать «агенты» — программное обеспечение, способное часами автономно писать код, проводить исследования и организовывать сложные проекты, не нанося ущерба кошельку.

Фактически, MiniMax уже внедрила эту модель в собственную работу. В настоящее время 30% всех задач в штаб-квартире MiniMax выполняются моделью M2.5, а ошеломляющие 80% их вновь написанного кода генерируется M2.5!

Как пишет команда MiniMax в своем блоге, посвященном релизу, «мы верим, что M2.5 открывает практически безграничные возможности для разработки и работы агентов в экономике».

Технологии: разреженная мощность и прорыв CISPO

Секрет эффективности M2.5 заключается в ее архитектуре «Смесь экспертов» (Mixture of Experts, MoE). Вместо того чтобы задействовать все свои 230 миллиардов параметров для каждого сгенерированного слова, модель «активирует» лишь 10 миллиардов. Это позволяет ей сохранять глубину рассуждений массивной модели, двигаясь с гибкостью гораздо более компактной системы.

Для обучения этой сложной системы компания MiniMax разработала собственный фреймворк обучения с подкреплением (RL) под названием Forge. Инженер MiniMax Олив Сонг (Olive Song) отметила в подкасте ThursdAI на YouTube, что этот метод сыграл ключевую роль в масштабировании производительности даже при использовании относительно небольшого числа параметров, а сама модель обучалась в течение двух месяцев.

Forge разработан, чтобы помочь модели учиться на «реальных средах» — по сути, позволяя ИИ практиковаться в написании кода и использовании инструментов в тысячах смоделированных рабочих пространств.

«Мы поняли, что у такой небольшой модели есть огромный потенциал, если мы применим к ней обучение с подкреплением на базе большого количества сред и агентов, — сказала Сонг. — Но это не самая простая задача», добавив, что именно на это они потратили «много времени».

Чтобы обеспечить стабильность модели во время этого интенсивного обучения, они использовали математический подход под названием CISPO (Clipping Importance Sampling Policy Optimization) и опубликовали формулу в своем блоге.

Эта формула гарантирует, что модель не будет чрезмерно корректировать свое поведение во время обучения, позволяя ей выработать то, что MiniMax называет «мышлением архитектора». Вместо того чтобы сразу бросаться писать код, M2.5 научилась сначала упреждающе планировать структуру, функции и интерфейс проекта.

Современные (и близкие к ним) бенчмарки

Результаты этой архитектуры отражены в последних отраслевых рейтингах. M2.5 не просто улучшилась — она ворвалась в высшую лигу моделей для написания кода, приблизившись к новейшей модели Anthropic Claude Opus 4.6, выпущенной всего неделю назад, и доказав, что китайским компаниям теперь требуются считанные дни, чтобы догнать американские лаборатории, обладающие гораздо большими ресурсами (в плане графических процессоров).

Вот некоторые из ключевых результатов бенчмарков новой модели MiniMax M2.5:

• SWE-Bench Verified: 80,2% — соответствует скорости Claude Opus 4.6

• BrowseComp: 76,3% — лучший в отрасли поиск и использование инструментов.

• Multi-SWE-Bench: 51,3% — передовой уровень (SOTA) в многоязычном программировании

• BFCL (вызов инструментов): 76,8% — высокоточные агентские рабочие процессы.

В подкасте ThursdAI ведущий Алекс Волков отметил, что MiniMax M2.5 работает чрезвычайно быстро и поэтому использует меньше токенов для выполнения задач: примерно $0,15 за задачу по сравнению с $3,00 у Claude Opus 4.6.

Преодоление ценового барьера

MiniMax предлагает через свой API две версии модели, обе ориентированы на масштабное производственное использование:

• M2.5-Lightning: оптимизирована для скорости, выдает 100 токенов в секунду. Стоимость составляет $0,30 за 1 млн входных токенов и $2,40 за 1 млн выходных токенов.

• Стандартная M2.5: оптимизирована по стоимости, работает со скоростью 50 токенов в секунду. Она стоит вдвое дешевле версии Lightning ($0,15 за 1 млн входных токенов / $1,20 за 1 млн выходных токенов).

Простыми словами: MiniMax утверждает, что вы можете непрерывно запускать четыре «агента» (ИИ-работника) в течение целого года примерно за 10 000 долларов.

Для корпоративных пользователей эта цена составляет примерно 1/10 или 1/20 от стоимости конкурирующих проприетарных моделей, таких как GPT-5 или Claude 4.6 Opus.

Стратегические последствия для предприятий и руководителей

Для технических лидеров M2.5 представляет собой нечто большее, чем просто более дешевый API. Она прямо сейчас меняет операционный подход для бизнеса.

Исчезло давление необходимости «оптимизировать» промпты ради экономии денег. Теперь вы можете развертывать модели с большим контекстом и глубокими рассуждениями для рутинных задач, которые ранее были слишком дорогими.

Улучшение скорости выполнения комплексных задач на 37% означает, что «агентские» конвейеры, которые ценятся оркестраторами ИИ (когда модели общаются с другими моделями), наконец-то работают достаточно быстро для пользовательских приложений реального времени.

Кроме того, высокие показатели M2.5 в финансовом моделировании (74,4% на MEWC) свидетельствуют о том, что она способна справляться с «неявными знаниями» таких специализированных отраслей, как юриспруденция и финансы, с минимальным надзором со стороны человека.

Поскольку M2.5 позиционируется как модель с открытым исходным кодом, организации потенциально могут проводить интенсивные автоматизированные аудиты кода в масштабах, которые ранее были невозможны без масштабного вмешательства человека, и при этом сохранять лучший контроль над конфиденциальностью данных.

MiniMax M2.5 — это сигнал о том, что рубеж развития ИИ заключается уже не в том, кто сможет создать самый большой мозг, а в том, кто сможет сделать этот мозг самым полезным и доступным работником.