Çinli yapay zeka girişimi MiniMax, Pazartesi günü tanıttığı M2 dil modeliyle küresel yapay zeka sahnesinde güçlü bir rakip olarak konumlandı. Yeni model, Yapay Analiz'in Zeka Endeksi'nde açık kaynaklı modeller arasında en yüksek puanı elde etti ve genel sıralamada OpenAI ve Anthropic'in tescilli sistemlerine karşı ciddi bir rekabet başlattı.
M2 modeli, kapsamlı kıyaslamada 61 puan alarak küresel olarak GPT-5, Grok 4 ve Claude Sonnet 4.5'in ardından beşinci sıraya yerleşti. Bu başarıyla MiniMax M2, 60 puan alan Google DeepMind'ın Gemini 2.5 Pro modelini geride bırakarak Çin'in açık kaynaklı yapay zeka ekosistemi için önemli bir dönüm noktasına ulaştı.
VERİMLİLİKTE ÖNCÜ TASARIM
MiniMax M2, toplam 230 milyar parametreye sahip bir Uzmanlar Karışımı (MoE) mimarisi kullanıyor. Ancak model, çıkarım sırasında yalnızca 10 milyar parametreyi etkinleştirerek olağanüstü bir verimlilik sağlıyor. Yapay Analiz'den yapılan değerlendirmede, parametrelerin yalnızca küçük bir alt kümesinin kullanılması sayesinde modelin ölçeklenebilir ve verimli bir şekilde çalışabildiği vurgulandı.
Bu seyrek tasarım, rakiplerine kıyasla önemli bir avantaj sunuyor. M2, FP8 hassasiyetinde yalnızca dört NVIDIA H100 GPU'da dağıtıma olanak tanıyarak orta ölçekli kuruluşlar için erişilebilir hale geliyor. Kompakt aktif boyutuna rağmen, M2, saniyede yaklaşık 100 token çıkarım hızı sunuyor; bu da Claude Sonnet 4.5 gibi rakip modellerin yaklaşık iki katı hıza işaret ediyor.
PRATİK UYGULAMALARDA LİDER
MiniMax M2, özellikle ‘aracı iş akışları ve kodlama uygulamaları’ gibi işletmeler tarafından giderek daha fazla önceliklendirilen alanlarda üstün performans sergiliyor. Model, gerçek dünya kodlama görevleri için SWE-bench Verified'da 69.4, araç kullanımı için τ²-Bench'te 77.2 ve web araştırma yetenekleri için BrowseComp'ta 44.0 gibi kayda değer puanlar elde etti.
Yapay Analiz, M2'nin güçlü yönlerinin araç kullanımı ve talimatları takip etme yeteneği olduğunu belirterek, modelin genel görevler yerine ‘pratik uygulamalara odaklandığını’ vurguladı. Geliştiriciler tarafından yapılan bağımsız testler, M2'nin karma görevlerde yaklaşık ‘yüzde 95 doğruluk oranına’ ulaştığını gösterdi.
MALİYETİ YÜZDE 8
Modelin rekabetçi performansı, düşük maliyetiyle birleşiyor. MiniMax, modeli milyon giriş jetonu başına 0,3 ABD doları ve milyon çıkış jetonu başına 1,2 ABD doları maliyetle sunuyor. Bu fiyatlandırma, Claude Sonnet 4.5'in maliyetinin yalnızca ‘yüzde 8'ini’ temsil ediyor.
Almanya'daki Trier Üniversitesi'nde doktora öğrencisi ve açık modeller konusunda uzman olan Florian Brand, MiniMax'ın önceki M1 modeline göre önemli iyileştirmeler sağladığını belirterek, bu ilerlemeden gerçekten etkilendiğini ifade etti. M2 modeli, Hugging Face ve GitHub'da MIT Lisansı altında açık kaynak olarak mevcut durumda bulunuyor.
