Китайская компания MiniMax представит новую модель ИИ в первой половине года

Китайские разработчики больших языковых моделей (LLM) продолжают наращивать темпы. На следующей неделе ожидается выход DeepSeek V4, а компания MiniMax (稀宇科技) в первой половине этого года представит новую версию своей флагманской модели — MiniMax M3.0.

Серия моделей MiniMax от компании MiniMax (稀宇科技) уже зарекомендовала себя на рынке. Модель MiniMax M2.5, выпущенная 13 февраля, была представлена как «первая в мире производственная флагманская модель, изначально разработанная для сценариев с AI-агентами».

После релиза её популярность резко возросла: всего за семь дней объём обработанных токенов (tokens) превысил 3.07 триллиона. Благодаря отличной производительности в программировании и рабочих процессах с агентами, а также низкой стоимости, модель стала выбором многих разработчиков.

Согласно статистике крупнейшей агрегирующей платформы API OpenRouter за прошлую неделю, MiniMax M2.5 заняла первое место по объёму вызовов токенов. Более того, три первых места в этом рейтинге принадлежали китайским моделям: следом шли Kimi K2.5 и GLM-5, что демонстрирует серьёзные успехи местных компаний.

Успех MiniMax M2.5 также положительно сказался на финансовых показателях компании. Годовой регулярный доход (ARR) MiniMax (稀宇科技) в феврале достиг 1.5 миллиарда долларов, что позволило досрочно выполнить поставленные цели.

Новая модель MiniMax M3.0, запланированная к выпуску в первой половине 2026 года, как ожидается, получит значительный прирост производительности. Аналитики Morgan Stanley в своём отчёте заявили, что она может сравниться с лучшими мировыми моделями и будет поддерживать мультимодальное понимание (работа с текстом, изображениями и, возможно, другими типами данных).

Ранее в MiniMax отмечали, что текущим ограничением их моделей является объём знаний, а количество активируемых параметров (10 млрд) относительно невелико по сравнению с другими китайскими ИИ. Однако это сознательный выбор, направленный на баланс между эффективностью и практичностью. В архитектуре M3.0 ожидаются инновации как в предварительном обучении, так и в структуре модели.