18 и 19 марта две китайские компании одна за другой выпустили свои крупные модели в направлении Agent. Китайский стартап в области искусственного интеллекта MiniMax представил M2.7, а команда крупных моделей MiMo под управлением Xiaomi выпустила V2-Pro. Обе модели вошли в первую глобальную когорту по benchmark Agent, но цены на вывод их API составляют 1/21 и 1/8 от цены Claude Opus 4.6 соответственно.
Компании сделали ход в одну и ту же неделю, но карты в их руках совершенно разные. Они представляют два совершенно разных технологических пути, делая ставку на два возможных будущего эпохи Agent.
Один и тот же экзамен, плата за обучение в 1/17
Сначала посмотрим на самое直观ное сравнение.
Согласно данным OpenRouter и официальных страниц цен компаний, если считать по цене вывода API (за миллион токенов), MiniMax M2.7 стоит 1.2 доллара, MiMo-V2-Pro — 3 доллара. Для сравнения, цена вывода Claude Opus 4.6 составляет 25 долларов, GPT-5.2 — 14 долларов, Claude Sonnet 4.6 — 15 долларов.
Разница в цене на порядок, но разрыв в возможностях — нет. На SWE-bench Verified (в настоящее время самый популярный benchmark для оценки инженерных способностей в коде) MiMo-V2-Pro набрал 78%, а Sonnet 4.6 — 79.6%, разница менее двух процентных пунктов. Результат M2.7 на SWE-Pro составил 56.22%, что наравне с GPT-5.3-Codex. На VIBE-Pro (способность к сквозной поставке проектов) M2.7 набрал 55.6%, что близко к уровню Opus 4.6.
Главный смысл этой картинки не в том, кто выше, а кто ниже — системы benchmark у всех разные, прямое сравнение требует осторожности. Важен тот «ценово-производительный ножницы»: отечественные модели Agent уже втиснулись в один и тот же пояс возможностей, но находятся в совершенно разных ценовых диапазонах.
Триллион параметров против самоэволюции
Цена — это только внешнее проявление. Компании представили два совершенно разных козыря.
MiMo-V2-Pro идет по пути «силой добиваться чудес». Согласно официальному заявлению Xiaomi, V2-Pro имеет в общей сложности более 1 триллиона параметров, активированных параметров — 42 млрд, поддерживает сверхдлинный контекст в 1 миллион токенов. Его ключевое нововведение — это механизм гибридного внимания Hybrid Attention, который регулирует соотношение скользящего оконного внимания (SWA) и глобального внимания (GA) до 7:1 — у предыдущего поколения V2-Flash оно было 5:1. Эта архитектура делает модель более стабильной при обработке длинных документов и сценариев Agent с параллельным вызовом multiple tools. На PinchBench (оценка способности вызова инструментов Agent) MiMo-V2-Pro набрал 84%.
M2.7 пошел совершенно другим путем. Согласно официальному техническому блогу MiniMax от 18 марта, количество параметров M2.7 не раскрывается, но в нем демонстрируется механизм «самоитерационной эволюции»: модель самостоятельно запускает цикл оптимизации из более чем 100 раундов, включая анализ траекторий failures, планирование изменений, изменение собственной кодовой архитектуры, запуск оценок и повторение цикла, в конечном итоге достигнув 30% улучшения производительности на внутреннем наборе для оценки. На 22 сложных задачах MLE Bench Lite (оценка сложности машинного обучения) M2.7 взял 9 золотых, 5 серебряных и 1 бронзовую медаль, средний показатель получения медалей — 66.6%.
Смотря на пять измерений,锋芒 (острота) двух путей направлена совершенно по-разному: MiMo-V2-Pro явно преобладает в длине контекста и измерении инженерии кода, в то время как M2.7 дистанцируется в возможностях офисной автоматизации и самоитерации. Согласно тому же техническому блогу MiniMax, M2.7 набрал ELO 1495 на GDPval-AA (оценка обработки офисных документов), заняв первое место среди open-source моделей, и сохранил 97% rate следования навыкам в тесте MM-Claw, охватывающем более 40 сложных навыков.
Четыре версии за пять месяцев
У компаний различается не только технологический путь, но и ритм итераций.
Согласно публичным записям выпусков, MiniMax с выпуска M2 в октябре 2025 года до выпуска M2.7 в марте 2026 года итерировала четыре версии за пять месяцев, в среднем одна крупная версия каждые 49 дней. Интервал между M2.5 и M2.7 составил всего около 30 дней.
Ритм Xiaomi MiMo другой: в апреле 2025 года был выпущен MiMo-7B (open-source модель для вывода с 7 млрд параметров), в декабре того же года — V2-Flash (309 млрд общих параметров), в марте 2026 года — V2-Pro (1 трлн общих параметров). Прыжки в масштабе параметров между поколениями больше, но и интервалы между версиями длиннее.
MiniMax выбрала маленькие шаги и быстрый бег, амплитуда каждой итерации невелика, но частота чрезвычайно высока, и механизм самоитерации M2.7 сам по себе разработан для «непрерывной эволюции». Xiaomi выбрала накопление силы для одного мощного удара, каждая версия — это большой скачок в масштабе параметров и архитектуре.
Анонимность 8 дней, восхождение на вершину OpenRouter
Помимо технологического пути, стратегия релиза Xiaomi также нарушила отраслевые惯例 (惯例 - conventional practices).
Согласно отчету Reuters, 11 марта на крупнейшей в мире агрегационной платформе API OpenRouter появилась анонимная модель под названием Hunter Alpha. Без брендовой поддержки, без презентации, без технического блога. Ее API定价 (ценообразование) было крайне низким, но производительность удивительно сильной.
Сообщество начало猜测 (строить догадки) о ее происхождении. Согласно Republic World и reports множества технологических СМИ,最主要的 (самая популярная) догадка заключалась в том, что это DeepSeek V4, поскольку руководитель команды MiMo Ло Фули ранее занималась исследованиями в DeepSeek. Объем вызовов быстро рос, общий объем вызовов в течение анонимного периода превысил 1 триллион токенов, и модель возглавила еженедельный чарт OpenRouter.
На рассвете 19 марта Xiaomi раскрыла карты: Hunter Alpha — это и есть MiMo-V2-Pro. Согласно тому же отчету Reuters, акции Xiaomi на Гонконгской бирже一度 выросли на 5.8% после раскрытия.
Это первый раз, когда китайская крупная модель доказала себя на глобальной платформе чисто слепым тестом. Без опоры на бренд, без рекламы, за 8 дней заставив разработчиков проголосовать ногами.
