Phòng thí nghiệm AI Trung Quốc MiniMax đã thực hiện một cách tiếp cận khác thường đối với bản phát hành mới nhất của mình: họ hầu như không thừa nhận điều đó. Vào ngày 27 tháng 9, tài khoản chính thức của công ty đã xác nhận những gì các nhà phát triển đã phát hiện ra trong sản phẩm - một mẫu mới có tên M3.1-Flash-Preview đã xuất hiện bên trong MiniMax Code, trợ lý mã hóa của công ty. Đó là phạm vi của sự ra mắt: không có thẻ mô hình, không có bảng điểm chuẩn, không có giá trên một triệu token.
Theo Startup Fortune, những người theo dõi AI Trung Quốc trên X đã nhận thấy mô hình này xuất hiện trong sản phẩm trước khi được xác nhận. Việc triển khai im lặng là một sự tương phản rõ rệt với cách MiniMax xuất xưởng chiếc hạm cuối cùng của mình. For more context on this story, see our ongoing AI industry coverage.
Màn ra mắt có chủ ý thầm lặng
Khi MiniMax ra mắt M3 vào tháng 6, công ty đã công bố chi tiết về kiến trúc, điểm số băng ghế dự bị SWE và bảng giá đã hạ thấp đối thủ tới 90%. Lần này, điểm cuối API cho M3.1-Flash-Preview đã bị kiểm soát và cách duy nhất để thử mô hình là bên trong sản phẩm của chính MiniMax, với dấu vết lý luận và hành vi là tín hiệu chính có thể quan sát được.
Chiến lược đơn giản cho thấy MiniMax có thể coi việc phát hành không giống một buổi ra mắt tiêu đề mà giống một thử nghiệm hơn: thử nghiệm A/B một tính năng của sản phẩm và để Internet tìm hiểu. Điều đó có thể phản ánh niềm tin rằng mô hình sẽ tự lên tiếng sau khi các nhà phát triển sử dụng nó - hoặc đơn giản là bản phát hành này không phải là bản phát hành lớn mà là một cấp đồng hành nhanh hơn, rẻ hơn.
Base M3 cho chúng ta biết điều gì
Mẫu M3 cơ sở mang lại cảm giác về những gì MiniMax có thể cung cấp khi nó muốn được chú ý. Đây là mô hình hỗn hợp gồm 428 tỷ tham số gồm các chuyên gia với khoảng 23 tỷ tham số hoạt động trên mỗi mã thông báo, cửa sổ ngữ cảnh một triệu mã thông báo cũng như đầu vào hình ảnh và video gốc. Trên SWE-bench được xác minh, MiniMax báo cáo số điểm là 80,5%.
Flash là phiên bản của dòng được xây dựng để nâng cao lợi thế về tốc độ và giá cả cho việc mã hóa hàng ngày - các bản sửa lỗi nhanh chóng và các nhà phát triển công việc tính năng nhỏ chạy hàng chục lần một ngày, thay vì các tác vụ đại lý dài hạn dành riêng cho hàng đầu. Việc phân chia một dòng mô hình theo cách này, với một phiên bản biên giới lớn và một người bạn đồng hành nhanh, rẻ, đã trở thành chiến lược tiêu chuẩn trong số các phòng thí nghiệm Trung Quốc đang cạnh tranh để giành được sự chia sẻ tư duy của nhà phát triển.
Vận chuyển vào cánh đồng đông đúc
MiniMax sẽ không phát hành vào một thị trường yên tĩnh. Alibaba đã tung ra Qwen3.8-Max vào ngày 3 tháng 8 – một sản phẩm hàng đầu có 2,4 nghìn tỷ tham số có giá 2 USD trên một triệu token đầu vào – sau đó vào ngày 12 tháng 8 với phiên bản mở rộng đầu tiên của mô hình Max-tier Qwen. GLM-5.3 của Zhipu đã hạ cánh vào ngày 14 tháng 8 với cửa sổ ngữ cảnh triệu token của riêng nó.
Các nhà phát triển đã nhận thấy có rất nhiều lựa chọn hiệu quả nhưng không tốn kém. Theo báo cáo của CNBC về dữ liệu OpenRouter, các mô hình Trung Quốc chiếm 57% đến 67% tổng mức sử dụng mã thông báo trên nền tảng trong tuần bao gồm ngày 14 tháng 9 – tăng từ mức chỉ 6% lên 13% vào tháng Hai. Vercel cũng chứng kiến bước nhảy vọt tương tự, với tỷ lệ sử dụng nền tảng của người mẫu Trung Quốc tăng lên 55% trong tháng 8.
Washington đang theo dõi
Sự gia tăng này đã thu hút sự chú ý vượt xa cộng đồng nhà phát triển. Daniel Remler, một thành viên cấp cao trong chương trình công nghệ và an ninh quốc gia tại Trung tâm An ninh Mỹ mới, nói với CNBC rằng AI của Trung Quốc đại diện cho "rủi ro kinh tế và an ninh thực sự đối với Hoa Kỳ", cảnh báo việc tích hợp các mô hình của Trung Quốc vào các quy trình công việc quan trọng.
Sự xem xét kỹ lưỡng đó làm tăng thêm độ phức tạp cho bản phát hành lặng lẽ của MiniMax. Một mô hình xuất hiện mà không có thẻ mẫu, các đánh giá hoặc giá cả được công bố sẽ khiến các nhà phát triển độc lập ít phải làm việc hơn khi đánh giá chất lượng và độ an toàn - ngay cả khi các sản phẩm của phòng thí nghiệm giành được thị phần sử dụng thực tế so với các đối thủ Mỹ.
Tại sao việc ra mắt lặng lẽ có thể mang tính chiến lược
Các mô hình xem trước được kiểm soát bên trong sản phẩm của chính công ty là một mẫu quen thuộc: chúng tạo ra dữ liệu sử dụng và phản hồi trước khi phát hành API rộng hơn, đồng thời hạn chế khả năng hiển thị nếu mô hình hoạt động kém. Đối với MiniMax, sự ra mắt thầm lặng của M3.1-Flash-Preview cũng có thể là một cách để thu hút sự chú ý cho một đợt ra mắt lớn hơn - công ty đã tăng doanh số bán hàng lên gấp đôi khi chuẩn bị ra mắt một mẫu hàng đầu mới, theo báo cáo được trích dẫn bởi Startup Fortune.
Đối với các nhà phát triển, bài học thực tế rất đơn giản: một cấp mã hóa nhanh mới từ một trong những phòng thí nghiệm hàng đầu của Trung Quốc hiện đã có trong MiniMax Code, đồng thời vẫn chưa có các tiêu chuẩn và mức giá thường áp dụng cho một bản phát hành như vậy. Liệu M3.1-Flash-Preview có thể mở rộng động lực đưa các mô hình Trung Quốc chiếm phần lớn lưu lượng truy cập OpenRouter hay không sẽ phụ thuộc vào cách nó hoạt động khi các nhà phát triển bắt đầu đẩy khối lượng công việc thực sự qua nó.
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
