Xiaomi y MiniMax lanzan simultáneamente grandes novedades: la guerra de precios de Agent comienza oficialmente

marsbitPublicado a 2026-03-20Actualizado a 2026-03-20

Resumen

El 18 y 19 de marzo, las empresas chinas MiniMax y Xiaomi lanzaron sus modelos de IA para Agent: M2.7 y MiMo-V2-Pro, respectivamente. Ambos entraron en el primer nivel global de rendimiento en benchmarks de Agent, pero con precios muy inferiores. M2.7 cuesta 1,2 dólares por millón de tokens, y V2-Pro, 3 dólares, frente a los 25 de Claude Opus 4.6. Xiaomi opta por un modelo masivo: V2-Pro tiene más de 1 billón de parámetros y una ventana de contexto de 1 millón de tokens, destacando en ingeniería de código. MiniMax elige una ruta distinta: M2.7 utiliza un mecanismo de autoevolución que mejora iterativamente su propio rendimiento, sobresaliendo en automatización de oficina. El ritmo de desarrollo también difiere: MiniMax lanza versiones cada 49 días en promedio, mientras que Xiaomi hace actualizaciones más espaciadas pero con saltos mayores en capacidad. Además, Xiaomi usó una estrategia de lanzamiento anónimo en OpenRouter durante 8 días, donde su modelo, bajo el nombre 'Hunter Alpha', lideró la plataforma antes de ser revelado.

Los días 18 y 19 de marzo, dos empresas chinas lanzaron sucesivamente sus grandes modelos de inteligencia artificial en la dirección Agent. La startup china de IA MiniMax presentó el M2.7, mientras que el equipo de modelos de lenguaje de Xiaomi, MiMo, lanzó el V2-Pro. Ambos modelos se situaron en la primera línea global en el benchmark de Agent, pero sus precios de salida de API son 1/21 y 1/8 del Claude Opus 4.6, respectivamente.

Ambas empresas jugaron sus cartas la misma semana, pero con manos completamente diferentes. Representan dos rutas tecnológicas截然 distintas, apostando por dos futuros diferentes en la era Agent.

El mismo examen, 1/17 de la matrícula

Primero, veamos la comparación más直观.

Según los datos de OpenRouter y las páginas de precios oficiales de las empresas, en términos de precio de salida de API (por millón de tokens), el MiniMax M2.7 es de 1.2 dólares, y el MiMo-V2-Pro es de 3 dólares. Como referencia, el precio de salida de Claude Opus 4.6 es de 25 dólares, GPT-5.2 es de 14 dólares, y Claude Sonnet 4.6 es de 15 dólares.

La brecha de precios es de órdenes de magnitud, pero la brecha de capacidad no lo es. En SWE-bench Verified (el benchmark más popular actualmente para medir la capacidad de ingeniería de código), el MiMo-V2-Pro obtuvo un 78%, y Sonnet 4.6 un 79.6%, con una diferencia de menos de dos puntos porcentuales. El resultado de M2.7 en SWE-Pro fue del 56.22%, igualándose con GPT-5.3-Codex. En VIBE-Pro (capacidad de entrega de proyectos de extremo a extremo), M2.7 obtuvo un 55.6%, acercándose al nivel de Opus 4.6.

El punto clave de esta imagen no está en quién es más alto o más bajo—los sistemas de benchmark de cada empresa no están completamente alineados, por lo que hay que ser cauteloso al comparar directamente. El punto clave está en esa "tijera de precio-rendimiento": los modelos Agent chinos ya se han colado en la misma banda de capacidad, pero se sitúan en rangos de precios completamente diferentes.

Billones de parámetros vs. Auto-evolución

El precio es solo la apariencia. Las dos empresas han mostrado dos cartas completamente diferentes.

El MiMo-V2-Pro sigue la ruta de "fuerza bruta para lograr milagros". Según el anuncio oficial de Xiaomi, el V2-Pro tiene más de 1 billón de parámetros totales, con 42B de parámetros activados, y admite un contexto ultra-largo de 1 millón de tokens. Su innovación central es el mecanismo de atención híbrida Hybrid Attention, que ajusta la proporción entre la atención de ventana deslizante (SWA) y la atención global (GA) a 7:1—la generación anterior V2-Flash era 5:1. Esta arquitectura hace que el modelo sea más estable al manejar documentos largos y escenarios Agent con llamadas paralelas a múltiples herramientas. En PinchBench (evaluación de la capacidad de llamada a herramientas Agent), el MiMo-V2-Pro obtuvo un 84%.

El M2.7 siguió un camino completamente diferente. Según el blog técnico oficial publicado por MiniMax el 18 de marzo, la cantidad de parámetros de M2.7 no se ha hecho pública, pero mostró un mecanismo de "evolución auto-iterativa": el modelo ejecuta autónomamente más de 100 ciclos de optimización, incluyendo análisis de trayectorias de fallo, planificación de modificaciones, modificación de su propia arquitectura de código, ejecución de evaluaciones y repetición del ciclo, logrando finalmente una mejora del 30% en el rendimiento en el conjunto de evaluación interno. En las 22 preguntas de alta dificultad de MLE Bench Lite (evaluación de dificultad en competiciones de aprendizaje automático), M2.7 consiguió 9 oros, 5 platas y 1 bronce, con una tasa media de medallas del 66.6%.

Desde cinco dimensiones, los enfoques de las dos rutas son completamente diferentes: el MiMo-V2-Pro es claramente superior en longitud de contexto e ingeniería de código, mientras que el M2.7 marca la diferencia en automatización de oficina y capacidad de auto-iteración. Según el mismo blog técnico de MiniMax, el M2.7 obtuvo una puntuación ELO de 1495 en GDPval-AA (evaluación de procesamiento de documentos de oficina), ocupando el primer lugar entre los modelos de código abierto, y mantuvo una tasa de seguimiento de habilidades del 97% en la prueba MM-Claw, que cubre más de 40 habilidades complejas.

Cuatro versiones en cinco meses

Las dos empresas no solo tienen rutas tecnológicas diferentes, sino también ritmos de iteración completamente distintos.

Según los registros de lanzamiento públicos, desde el lanzamiento de M2 en octubre de 2025 hasta el lanzamiento de M2.7 en marzo de 2026, MiniMax iteró cuatro versiones en cinco meses, con una media de una versión principal cada 49 días. El intervalo entre M2.5 y M2.7 fue de solo unos 30 días.

El ritmo de Xiaomi MiMo es diferente: lanzó MiMo-7B (modelo de inferencia de código abierto con 7B de parámetros) en abril de 2025, V2-Flash (309B de parámetros totales) en diciembre del mismo año, y V2-Pro (1T de parámetros totales) en marzo de 2026. Cada generación implica un salto mayor en la escala de parámetros, pero los intervalos entre versiones también son más largos.

MiniMax optó por pasos pequeños y rápidos, con iteraciones de amplitud pero frecuencia extremadamente alta, y el mecanismo de auto-iteración de M2.7 está diseñado precisamente para la "evolución continua". Xiaomi optó por un golpe concentrado, donde cada versión supone un gran salto en la escala de parámetros y la arquitectura.

8 días anónimos, llegando a la cima de OpenRouter

Además de la ruta tecnológica, la estrategia de lanzamiento de Xiaomi también rompió con las convenciones de la industria.

Según Reuters, el 11 de marzo, un modelo anónimo llamado Hunter Alpha apareció en OpenRouter, la mayor plataforma de agregación de API del mundo. Sin respaldo de marca, sin conferencia de prensa, sin blog técnico. Su precio de API era extremadamente bajo, pero su rendimiento era sorprendentemente fuerte.

La comunidad comenzó a especular sobre su origen. Según Republic World y varios medios de tecnología, la猜测 principal era DeepSeek V4, porque la responsable del equipo MiMo, Luo Fuli, había trabajado previamente en investigación en DeepSeek. El volumen de llamadas aumentó rápidamente, superando 1 billón de tokens durante el período anónimo, y llegó al primer lugar en el ranking semanal de OpenRouter.

En la madrugada del 19 de marzo, Xiaomi reveló la incógnita: Hunter Alpha era el MiMo-V2-Pro. Según el mismo informe de Reuters, las acciones de Xiaomi en Hong Kong experimentaron una subida de hasta el 5.8% tras la revelación.

Esta es la primera vez que un gran modelo chino se prueba a sí mismo a nivel mundial de forma completamente ciega. Sin depender de la marca, sin publicidad, usando 8 días para que los desarrolladores voten con los pies.

Preguntas relacionadas

Q¿Qué dos empresas chinas lanzaron sus modelos de IA en agentes el 18 y 19 de marzo, y qué modelos presentaron?

AMiniMax lanzó el modelo M2.7 y Xiaomi (a través de su equipo MiMo) presentó el modelo V2-Pro.

Q¿Cuál es la diferencia de precio en la API de salida entre MiniMax M2.7 y Claude Opus 4.6, según los datos proporcionados?

AEl precio de la API de salida de MiniMax M2.7 es 1.2 dólares por millón de tokens, mientras que el de Claude Opus 4.6 es de 25 dólares, por lo que MiniMax es aproximadamente 1/21 del precio de Claude Opus.

Q¿En qué se diferencian las rutas técnicas de MiMo-V2-Pro y MiniMax M2.7 según el artículo?

AMiMo-V2-Pro sigue una ruta de 'fuerza bruta' con más de 1 billón de parámetros y una atención híbrida, mientras que MiniMax M2.7 utiliza un mecanismo de 'evolución autoiterativa' que mejora autónomamente su rendimiento mediante múltiples optimizaciones.

Q¿Qué estrategia de lanzamiento inusual utilizó Xiaomi para MiMo-V2-Pro antes de revelar su autoría?

AXiaomi lanzó inicialmente el modelo de forma anónima bajo el nombre 'Hunter Alpha' en OpenRouter durante 8 días, donde alcanzó el primer lugar en uso antes de revelar que era MiMo-V2-Pro.

Q¿Cómo se compara el rendimiento de MiMo-V2-Pro y Claude Sonnet 4.6 en SWE-bench Verified?

AMiMo-V2-Pro obtuvo un 78% en SWE-bench Verified, mientras que Claude Sonnet 4.6 alcanzó un 79.6%, una diferencia de menos de dos puntos porcentuales.

Lecturas Relacionadas

Los Agentes de IA Revolucionan los Juegos Web3: De la Polémica sobre los Bots de Rugpull Bakery al Nuevo Paradigma de Agentes en 2026

Un artículo explora cómo los agentes de IA están redefiniendo los juegos Web3 tras la controversia en *Rugpull Bakery*, donde los bots de automatización desataron debates sobre equidad. En lugar de prohibirlos, el juego los integró oficialmente, emitiendo guías como `skill.md` y `agent.json`. Este cambio simboliza el inicio de la era "Agentic Gaming", donde los agentes de IA se convierten en ciudadanos de primera clase con autonomía estratégica y derechos económicos. El análisis identifica tres modelos clave de implementación en 2026: 1. **Competidores autónomos y entidades económicas**: Proyectos como *TEN Protocol*, *AI Arena*, *Satoshi Strike Force* y la capa *Somnia Agentic L1* permiten a los agentes competir independientemente, mientras los usuarios actúan como entrenadores o gestores. 2. **Infraestructura modular y entornos programables**: *EVE Frontier* (en Sui) introduce "Smart Assemblies", permitiendo que instalaciones como puertas estelares o torretas sean controladas por lógica de IA y contratos inteligentes, creando universos dinámicos. Junto con el estándar *ERC-8183*, los agentes pueden incluso contratar servicios de forma autónoma. 3. **Compañeros híbridos y adaptación dinámica**: Juegos como *Parallel Colony* e *Illuvium* fomentan la simbiosis, donde los jugadores colaboran con avatares o NPCs impulsados por IA, que poseen memoria, emociones y capacidad de toma de decisiones. La conclusión subraya que la fusión de transparencia blockchain, infraestructuras dedicadas (como Somnia) y nuevos estándares (ERC-8183) está transformando los juegos Web3: ya no se basan en trabajo manual, sino en algoritmos inteligentes, colaboración y emergencia de narrativas. El futuro es "post-humano", donde jugadores y agentes de IA coexisten, compiten y evolucionan juntos en economías digitales complejas.

marsbitHace 12 min(s)

Los Agentes de IA Revolucionan los Juegos Web3: De la Polémica sobre los Bots de Rugpull Bakery al Nuevo Paradigma de Agentes en 2026

marsbitHace 12 min(s)

El mercado bajista de dos días de la IA ha terminado, ¿por qué el dinero compra primero almacenamiento?

Tras la caída de dos días en el sector de semiconductores impulsado por la IA, el capital se está recuperando primero en las acciones de memoria (como Micron y SK Hynix). La caída, desencadenada por una ligera decepción en las previsiones de Broadcom, representó una reevaluación de las altas expectativas integradas en la valoración de estos activos. El mercado ha pasado de priorizar la "historia de la IA" a exigir una validación más rápida de los beneficios por acción (EPS). La memoria tiene una ventaja clave: la ruta de transmisión hacia el crecimiento del EPS es más corta y visible. La demanda de servidores de IA impulsa directamente los productos de alto valor (HBM, DRAM para servidores, eSSD). Esto reduce la oferta de productos convencionales y eleva los precios, lo cual se refleja rápidamente en los ingresos y márgenes de las empresas. Las cifras de resultados recientes de Micron y SK Hynix, así como los fuertes aumentos de precios reportados por analistas, proporcionan una confirmación tangible, a diferencia de otras áreas de semiconductores para IA (GPU, ASIC, módulos ópticos) cuyos ciclos de pedidos y validación de clientes son más largos. Esta recuperación no significa que la memoria sea el único motor, sino que en la fase actual de reasignación de riesgos, el mercado favorece los activos cuyos fundamentos de crecimiento pueden verificarse más fácilmente en los próximos informes trimestrales.

marsbitHace 23 min(s)

El mercado bajista de dos días de la IA ha terminado, ¿por qué el dinero compra primero almacenamiento?

marsbitHace 23 min(s)

La compra de 1,550 bitcoins por Saylor es una operación terrible

La empresa de tesorería de bitcoin Strategy vendió 32 BTC y luego compró 1550 BTC. El autor considera que esta fue una operación deficiente. El objetivo clave de Strategy es aumentar la cantidad de bitcoin por acción (BPS) para los accionistas de MSTR. Para lograrlo de manera efectiva, la empresa necesita emitir acciones con una prima sobre el valor de mercado y utilizar todos los fondos recaudados para comprar bitcoin. Un indicador crucial es el valor neto de activos ajustado de equilibrio (mNAV), que antes de esta operación era de 1,30. Emitir acciones por debajo de este nivel diluye el BPS. En esta operación, Strategy recaudó 181 millones de dólares mediante una emisión de acciones de MSTR, pero solo utilizó 101,3 millones para comprar 1550 BTC. Esto presenta dos problemas principales: primero, la emisión de acciones se realizó con un mNAV por debajo del punto de equilibrio de 1,30. Segundo, y más crítico, no se destinó el 100% de los fondos a la compra de bitcoin; una parte se destinó a las reservas en dólares para operaciones de STRC. Como resultado, el BPS de MSTR se redujo aproximadamente un 0,19%. A cambio, las reservas en dólares solo extendieron su autonomía operativa de unos 6,3 meses a aproximadamente 7 meses. El autor argumenta que Strategy está sacrificando el valor central para los accionistas de MSTR (el BPS) para financiar sus operaciones relacionadas con STRC. Esto representa una apuesta arriesgada: si el sentimiento del mercado no mejora y el precio de STRC no se recupera, la empresa podría verse obligada a continuar diluyendo MSTR, posiblemente posponiendo dividendos de STRC o enfrentando un declive gradual. El autor finaliza expresando su esperanza de una recuperación en los precios de Bitcoin, MSTR y STRC.

Foresight NewsHace 24 min(s)

La compra de 1,550 bitcoins por Saylor es una operación terrible

Foresight NewsHace 24 min(s)

Monera Digital|Informe de mayo del mercado cripto: Cuatro razones principales detrás de la acelerada caída del mercado

**Informe Mensual del Mercado Cripto de Mayo: Cuatro Razones Clave para la Aceleración de la Caída** Mayo fue un mes de dos transiciones en la fijación de precios. Primero, la narrativa de tasas de interés sin riesgo recuperó el control del mercado, exponiendo la alta volatilidad (beta) de Bitcoin. Luego, a final de mes, tras una cierta calma en tipos y geopolítica, la fuga de capitales y las ventas de capitulación dentro del propio ecosistema cripto tomaron el relevo en la determinación del precio. **Causas Internas del Declive: Tres Líneas que Empeoraron** 1. **Pérdida Doble de Capital Fresco**: Los ETFs de Bitcoin registraron una salida neta de 24.250 millones de dólares, la tercera mayor mensual desde su lanzamiento. Simultáneamente, la oferta de stablecoins se contrajo. 2. **Capitulación de los Tenedores a Corto Plazo**: El indicador STH-MVRV cayó por debajo de 1.0, mostrando un patrón clásico de "capitulación" en cadena, donde los tenedores a corto plazo venden con pérdidas. 3. **Apalancamiento Inverso en Derivados**: El interés abierto en futuros aumentó hasta más de 64.000 millones de dólares, pero esta acumulación de apalancamiento long terminó en una liquidación masiva de 307 millones de dólares en posiciones largas. **Análisis de Flujos de Capital y Sentimiento** * Los ETFs de Bitcoin y Ethereum pasaron de entradas netas en abril a **grandes salidas netas en mayo**, indicando una desaceleración institucional sistémica. * El **índice de prima de Coinbase** se mantuvo predominantemente negativo, reflejando una presión vendedora constante por parte de instituciones estadounidenses. * Los datos on-chain confirman el deterioro: el precio perdió la banda clave de la media móvil de 200 días (~77-79k), y el ratio de ganancias/pérdidas realizadas no logró sostenerse en niveles alcistas. **Conclusión y Perspectiva** La semana final de mayo fue reveladora: a pesar de una mejora en el entorno macro (tasas a la baja, tensión geopolítica reducida, alza en bolsas tradicionales), el mercado cripto no solo no reaccionó, sino que cayó. Esto señala una **"falla en la transmisión de liquidez"** y que el impulso bajista está ahora dominado por **factores internos de liquidación** del ciclo. Aunque el precio se encuentra en una zona de valor a largo plazo (percentil 10.2% respecto a la media móvil de 200 semanas), históricamente se requiere un periodo de **3 a 6 meses** tras alcanzar este nivel para que se complete la rotación de tenencias y se establezca una base sólida. La recuperación sostenida dependerá de que se detenga la salida de capitales de los ETFs y las stablecoins, y de que el sentimiento on-chain muestre señales claras de recuperación.

marsbitHace 31 min(s)

Monera Digital|Informe de mayo del mercado cripto: Cuatro razones principales detrás de la acelerada caída del mercado

marsbitHace 31 min(s)

Trading

Spot
Futuros

Artículos destacados

Cómo comprar WAR

¡Bienvenido a HTX.com! Hemos hecho que comprar WAR (WAR) sea simple y conveniente. Sigue nuestra guía paso a paso para iniciar tu viaje de criptos.Paso 1: crea tu cuenta HTXUtiliza tu correo electrónico o número de teléfono para registrarte y obtener una cuenta gratuita en HTX. Experimenta un proceso de registro sin complicaciones y desbloquea todas las funciones.Obtener mi cuentaPaso 2: ve a Comprar cripto y elige tu método de pagoTarjeta de crédito/débito: usa tu Visa o Mastercard para comprar WAR (WAR) al instante.Saldo: utiliza fondos del saldo de tu cuenta HTX para tradear sin problemas.Terceros: hemos agregado métodos de pago populares como Google Pay y Apple Pay para mejorar la comodidad.P2P: tradear directamente con otros usuarios en HTX.Over-the-Counter (OTC): ofrecemos servicios personalizados y tipos de cambio competitivos para los traders.Paso 3: guarda tu WAR (WAR)Después de comprar tu WAR (WAR), guárdalo en tu cuenta HTX. Alternativamente, puedes enviarlo a otro lugar mediante transferencia blockchain o utilizarlo para tradear otras criptomonedas.Paso 4: tradear WAR (WAR)Tradear fácilmente con WAR (WAR) en HTX's mercado spot. Simplemente accede a tu cuenta, selecciona tu par de trading, ejecuta tus trades y monitorea en tiempo real. Ofrecemos una experiencia fácil de usar tanto para principiantes como para traders experimentados.

692 Vistas totalesPublicado en 2024.12.11Actualizado en 2026.06.02

Cómo comprar WAR

Discusiones

Bienvenido a la comunidad de HTX. Aquí puedes mantenerte informado sobre los últimos desarrollos de la plataforma y acceder a análisis profesionales del mercado. A continuación se presentan las opiniones de los usuarios sobre el precio de WAR (WAR).

活动图片