MiniMax M2.5: китайская модель уровня Claude Opus за долю цены

MiniMax M2.5 — открытая модель от шанхайского стартапа, представленная 12 февраля 2026 года, через несколько недель после IPO компании в Гонконге. Архитектура Mixture of Experts: 230 млрд параметров общего объёма, но только 10 млрд активных при каждом запросе. Результат — «мозги» frontier-модели при расходе энергии компактной.

Цифры говорят сами за себя. На SWE-Bench Verified (решение реальных задач на GitHub) M2.5 набирает 80.2% — Claude Opus 4.6 показывает 80.8%, GPT-5.2 — 80%. Это техническое равенство. На MMLU 2026 результат — 89.7%, что выше GPT-4o (87.2%). Версия Lightning выдаёт 100 токенов в секунду — вдвое быстрее конкурентов, а стоит при этом $1 за час непрерывной генерации.

MiniMax — пример того, как китайские лаборатории превращают ограничения в преимущества. Без доступа к топовым чипам NVIDIA H100/H200 приходится выжимать максимум из архитектуры. Результат — модели, которые при десятикратно меньшей стоимости показывают сопоставимое качество. Это создаёт ценовое давление на весь рынок: если M2.5 «достаточно хорош» для 90% задач, зачем платить за GPT-5?

Для компаний, которые строят AI-продукты, MiniMax M2.5 — это аргумент пересмотреть бюджеты на инференс. Открытые веса позволяют развернуть модель на своей инфраструктуре, а ценообразование API стало настолько агрессивным, что MiniMax вместе с DeepSeek формируют новую реальность: AI-интеллект «слишком дешёвый, чтобы считать». Гонка моделей превращается в гонку цен.