MiniMax lanzó los pesos de su modelo MiniMax M2.7 el 12 de abril de 2023, en medio de una ola de lanzamientos de pesos abiertos de los laboratorios chinos, lo que tuvo un impacto significativo en el competitivo panorama de la IA.
Este comunicado se alinea con una tendencia más amplia en China, a medida que varias empresas se apresuran a revelar sus avances. MiniMax M2.7 se anunció por primera vez en marzo y obtuvo una puntuación del 56,22 % en el punto de referencia SWE-Pro, igualando los resultados de GPT-5.3-Codex. Además, logró un 55,6 % en el punto de referencia VIBE-Pro, que está casi a la par con Opus 4.6 para la entrega de proyectos en tareas web, móviles y de simulación. El modelo también obtuvo la calificación ELO más alta de 1.495 en la evaluación GDPval-AA entre los modelos de código abierto.
Los pesos de MiniMax M2.7 ahora están disponibles en Hugging Face y son compatibles con las plataformas NVIDIA. Sin embargo, el lanzamiento ha enfrentado críticas debido a restricciones de licencia que prohíben el uso comercial sin un permiso previo por escrito, lo que, según algunos miembros de la comunidad, socava su clasificación de código abierto. MiniMax caracterizó al M2.7 como el primer modelo en participar en su propio ciclo de desarrollo a través de un proceso que llaman “autoevolución”.
El lanzamiento de MiniMax sigue a la apertura de código abierto de Zhipu AI de su modelo GLM-5.1 el 7 de abril, que opera bajo la licencia del MIT. Este modelo, que contiene 754 mil millones de parámetros, puede ejecutar tareas de ingeniería de forma autónoma durante hasta ocho horas. Por el contrario, Alibaba lanzó su modelo API patentado, Qwen 3.6 Plus, el 2 de abril, lo que generó especulaciones sobre su compromiso con las prácticas de código abierto. Qwen 3.6 Plus todavía era gratuito en OpenRouter el 11 de abril, pero su disponibilidad a largo plazo sigue siendo incierta.
Se está generando expectación por el modelo V4 de DeepSeek, cuyo lanzamiento se informó a finales de abril. El fundador de DeepSeek, Liang Wenfeng, indicó que el modelo funcionará con los chips Ascend de Huawei, lo que subraya los esfuerzos de autosuficiencia de semiconductores de China. Se espera que presente aproximadamente un billón de parámetros y utilice una arquitectura de mezcla de expertos con una ventana de contexto de un millón de tokens. También se prevé que V4 incluya múltiples variantes, como un modo Vision para soporte multimodal. A pesar de experimentar dos retrasos, las primeras pruebas de resistencia sugieren que un lanzamiento público puede ser inminente.
