MiniMax M2.7 erreicht GPT-Niveau in Programmiertests – und mischt damit den KI-Markt auf.

MiniMax veröffentlichte am 12. April 2023 die Gewichte für sein Modell MiniMax M2.7, inmitten einer Welle von Veröffentlichungen offener Gewichte aus chinesischen Laboren, was die Wettbewerbslandschaft der KI erheblich beeinflusste.

Diese Veröffentlichung entspricht einem breiteren Trend in China, wo Unternehmen ihre Fortschritte präsentieren wollen. MiniMax M2.7, erstmals im März angekündigt, erzielte im SWE-Pro-Benchmark 56,22 % und erreichte damit das gleiche Ergebnis wie GPT-5.3-Codex. Im VIBE-Pro-Benchmark erzielte es 55,6 % und liegt damit hinsichtlich der Projektabwicklung für Web-, Mobil- und Simulationsaufgaben nahezu gleichauf mit Opus 4.6. Das Modell erreichte zudem mit 1495 ELO-Punkten die höchste Punktzahl aller Open-Source-Modelle im GDPval-AA-Test.

Die Gewichte für MiniMax M2.7 Die Software ist jetzt auf Hugging Face verfügbar und wird von NVIDIA-Plattformen unterstützt. Die Veröffentlichung wurde jedoch aufgrund von Lizenzbeschränkungen kritisiert, die eine kommerzielle Nutzung ohne vorherige schriftliche Genehmigung untersagen. Einige Community-Mitglieder sehen darin eine Untergrabung des Open-Source-Charakters. MiniMax bezeichnete die M2.7 als erstes Modell, das durch einen Prozess namens “Selbstentwicklung” aktiv am eigenen Entwicklungszyklus beteiligt war.

MiniMax Start folgt Zhipu-KIs Am 7. April wurde die Open-Source-Version des GLM-5.1-Modells unter der MIT-Lizenz veröffentlicht. Dieses Modell, das 754 Milliarden Parameter umfasst, kann bis zu acht Stunden lang autonom Ingenieuraufgaben ausführen.

Umgekehrt hat Alibaba seine eigene Plattform gestartet. API-Modell, Qwen 3.6 Plus, Am 2. April wurde Qwen 3.6 Plus veröffentlicht, was Spekulationen über ihr Engagement für Open Source auslöste. Am 11. April war Qwen 3.6 Plus noch kostenlos auf OpenRouter verfügbar, die langfristige Verfügbarkeit ist jedoch ungewiss.

Die Erwartungen steigen für DeepSeeks V4-Modell, DeepSeek V4, dessen Markteinführung für Ende April geplant ist, soll laut DeepSeek-Gründer Liang Wenfeng auf Huaweis Ascend-Chip basieren. Dies unterstreicht Chinas Bestrebungen, im Halbleitersektor autark zu werden. V4 wird voraussichtlich rund eine Billion Parameter umfassen und die Mixture-of-Experts-Architektur mit einem Kontextfenster von einer Million Token nutzen. Zudem sollen verschiedene Varianten, wie beispielsweise ein Vision-Modus für multimodale Unterstützung, verfügbar sein. Trotz zweier Verzögerungen deuten erste Stresstests auf eine baldige Veröffentlichung hin.