MiniMax plánuje otevřený AI model s 2,7 bilionu parametrů
Čínský AI startup MiniMax pracuje na modelu s 2,7 bilionu parametrů, interně označovaném jako M3 Pro [1][32][33]. Model by se měl stát největším otevřeným (open weight) AI modelem na světě, a to jak od čínské firmy, tak celosvětově [1].
PublikovalUpraveno pomocí DeepSeek-V4-FlashObrázky vytvořeny pomocí GPT Image 1.5
Čínský AI startup MiniMax pracuje na modelu s 2,7 bilionu parametrů, interně označovaném jako M3 Pro [1][32][33].
Model by se měl stát největším otevřeným (open weight) AI modelem na světě, a to jak od čínské firmy, tak celosvětově [1].
Podle informovaných zdrojů by mohl být vydán již ve třetím čtvrtletí roku 2026 [1][32][33].
Oproti současnému modelu MiniMax M3 (428 miliard parametrů) jde o více než šestinásobný nárůst velikosti [1][2].
Search & fact-check with cited sources for What are the key details about MiniMax's planned 2.7 trillion-parameter open-weight AI model (codMiniMax's model lineage has scaled from 456B parameters (M1, June 2025) to 428B (M3, June 2026) to a planned 2.7T model (M3 Pro, target Q3 2026)—a 6.3x jump that would make it the largest open-weight AI model in the world.
AI Prompt
Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: Search & fact-check with cited sources for What are the key details about MiniMax's planned 2.7 trillion-parameter open-weight AI model (cod. Article summary: ## MiniMax's Planned 2.7 Trillion-Parameter Model (M3 Pro). Topic tags: general, general web, user generated, news. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fake numbers, clickbait thumbnails, icons, and tiny thumbnail layouts. Make it useful as an illustrative visual, not as factual evidence.
openai.com
MiniMax chystá revoluční otevřený model s 2,7 bilionu parametrů
Dne 8. července 2026 agentura Reuters informovala, že čínský AI startup MiniMax pracuje na jazykovém modelu s 2,7 bilionu parametrů, interně označovaném — Reuters sice výslovně neuvádí název „M3 Pro“, ale popisuje jej jako plánovaného nástupce nedávno vydané řady M3 . Osoba obeznámená s projektem agentuře Reuters řekla, že by se mělo jednat o největší otevřený (open-weight) model umělé inteligence vydaný čínskou firmou, a pravděpodobně i největší na světě. Pevné datum vydání zatím oznámeno nebylo, ale práce na modelu již intenzivně probíhají .
Studio Global AI
Continue your research
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
What is the short answer to "MiniMax plánuje otevřený AI model s 2,7 bilionu parametrů"?
Čínský AI startup MiniMax pracuje na modelu s 2,7 bilionu parametrů, interně označovaném jako M3 Pro [1][32][33].
What are the key points to validate first?
Čínský AI startup MiniMax pracuje na modelu s 2,7 bilionu parametrů, interně označovaném jako M3 Pro [1][32][33]. Model by se měl stát největším otevřeným (open weight) AI modelem na světě, a to jak od čínské firmy, tak celosvětově [1].
What should I do next in practice?
Podle informovaných zdrojů by mohl být vydán již ve třetím čtvrtletí roku 2026 [1][32][33].
MiniMax plánuje otevřený AI model s 2,7 bilionu parametrů
Čínský AI startup MiniMax pracuje na modelu s 2,7 bilionu parametrů, interně označovaném jako M3 Pro [1][32][33]. Model by se měl stát největším otevřeným (open weight) AI modelem na světě, a to jak od čínské firmy, tak celosvětově [1].
PublikovalUpraveno pomocí DeepSeek-V4-FlashObrázky vytvořeny pomocí GPT Image 1.5
Čínský AI startup MiniMax pracuje na modelu s 2,7 bilionu parametrů, interně označovaném jako M3 Pro [1][32][33].
Model by se měl stát největším otevřeným (open weight) AI modelem na světě, a to jak od čínské firmy, tak celosvětově [1].
Podle informovaných zdrojů by mohl být vydán již ve třetím čtvrtletí roku 2026 [1][32][33].
Oproti současnému modelu MiniMax M3 (428 miliard parametrů) jde o více než šestinásobný nárůst velikosti [1][2].
Search & fact-check with cited sources for What are the key details about MiniMax's planned 2.7 trillion-parameter open-weight AI model (codMiniMax's model lineage has scaled from 456B parameters (M1, June 2025) to 428B (M3, June 2026) to a planned 2.7T model (M3 Pro, target Q3 2026)—a 6.3x jump that would make it the largest open-weight AI model in the world.
AI Prompt
Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: Search & fact-check with cited sources for What are the key details about MiniMax's planned 2.7 trillion-parameter open-weight AI model (cod. Article summary: ## MiniMax's Planned 2.7 Trillion-Parameter Model (M3 Pro). Topic tags: general, general web, user generated, news. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fake numbers, clickbait thumbnails, icons, and tiny thumbnail layouts. Make it useful as an illustrative visual, not as factual evidence.
openai.com
MiniMax chystá revoluční otevřený model s 2,7 bilionu parametrů
Dne 8. července 2026 agentura Reuters informovala, že čínský AI startup MiniMax pracuje na jazykovém modelu s 2,7 bilionu parametrů, interně označovaném — Reuters sice výslovně neuvádí název „M3 Pro“, ale popisuje jej jako plánovaného nástupce nedávno vydané řady M3 . Osoba obeznámená s projektem agentuře Reuters řekla, že by se mělo jednat o největší otevřený (open-weight) model umělé inteligence vydaný čínskou firmou, a pravděpodobně i největší na světě. Pevné datum vydání zatím oznámeno nebylo, ale práce na modelu již intenzivně probíhají .
Studio Global AI
Continue your research
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
What is the short answer to "MiniMax plánuje otevřený AI model s 2,7 bilionu parametrů"?
Čínský AI startup MiniMax pracuje na modelu s 2,7 bilionu parametrů, interně označovaném jako M3 Pro [1][32][33].
What are the key points to validate first?
Čínský AI startup MiniMax pracuje na modelu s 2,7 bilionu parametrů, interně označovaném jako M3 Pro [1][32][33]. Model by se měl stát největším otevřeným (open weight) AI modelem na světě, a to jak od čínské firmy, tak celosvětově [1].
What should I do next in practice?
Podle informovaných zdrojů by mohl být vydán již ve třetím čtvrtletí roku 2026 [1][32][33].
Důležité upřesnění názvu: Zpráva Reuters výslovně nepoužívá kódové označení „M3 Pro“. Dotaz se sice o modelu zmiňuje pod tímto názvem, ale dostupné důkazy potvrzují pouze plánování modelu s 2,7 bilionu parametrů; jeho konečný název se může lišit.
Srovnání se stávajícími modely MiniMax
Vývoj modelů MiniMax jde rychle kupředu:
Model
Vydání
Parametry
Architektura
Klíčové vlastnosti
MiniMax-M1
Červen 2025
456B celkem / 45,9B aktivních
MoE + hybridní pozornost
První otevřený model s hybridní pozorností pro uvažování; kontext 1M; licence Apache 2.0; údajně překonává DeepSeek R1 v některých úlohách
MiniMax-M3
1. června 2026
~428B celkem / ~23B aktivních
MoE (řídká pozornost)
Špičkové kódování (59,0 % SWE-bench Pro), kontext 1M tokenů, nativní multimodalita (obrázky, video, ovládání počítače); otevřená váha na Hugging Face
M3 Pro (plánovaný)
TBD
2,7T celkem (pravděpodobně MoE)
TBD
Potenciálně největší otevřený model vůbec; největší od čínské firmy
Skok z ~428 miliard parametrů u M3 na 2,7 bilionu představuje přibližně 6,3násobné zvýšení celkového počtu parametrů. Pokud MiniMax zachová architekturu MoE (Mixture of Experts — směs expertů), počet aktivních parametrů na jeden průchod by mohl zůstat v desítkách až stovkách miliard, ale celková velikost modelu by byla bezprecedentní .
Srovnání s DeepSeek-V4-Pro
DeepSeek-V4-Pro je vlajkový otevřený model společnosti DeepSeek, vydaný 23. dubna 2026 . Klíčové specifikace a srovnání:
DeepSeek-V4-Pro: 1,6T celkových parametrů, 49B aktivních, licence MIT, čistě textový algoritmický specialista — nejvyšší hodnocení Codeforces ze všech jazykových modelů a 80,6 % na SWE-bench Verified (nejlepší mezi otevřenými modely)
MiniMax M3 (současný): ~428B celkem / ~23B aktivních — silnější v multimodálních úlohách a matematice (průměr 85,7 vs. 31,7 v jednom agregátu), slabší v čistě kódovacích benchmarcích než DeepSeek-V4-Pro
Plánovaný model s 2,7T: Svou velikostí by překonal jak DeepSeek-V4-Pro (1,6T), tak MiniMax M3 (428B)
Většina analytických webů poznamenává, že MiniMax M3 a DeepSeek V4-Pro „spíše nesoutěží přímo“ — jsou optimalizovány pro různé úlohy: M3 pro multimodální agentní kódování a úlohy s dlouhým kontextem, V4-Pro pro čistě textové algoritmické kódování s nižšími náklady .
Širší kontext čínských otevřených modelů
Čínské AI laboratoře v letech 2025–2026 uvolnily vlnu výkonných otevřených modelů:
DeepSeek-V4-Pro (23. dubna 2026) — 1,6T MoE, licence MIT, špičkový výkon v kódování
Tencent Hy3 (Hunyuan 3.0) — Preview vydáno 23. dubna 2026; plné otevřené vydání 6. července 2026 pod licencí Apache 2.0. Model MoE s 295 miliardami parametrů (21B aktivních, 192 expertů, routing top-8) s kontextem 256K, vedený bývalým výzkumníkem OpenAI Shunyu Yao . Šlo o první špičkový otevřený model Tencentu
MiniMax-M1 (červen 2025) — 456B parametrů, otevřený model pro uvažování, Apache 2.0, označovaný jako první otevřený model s hybridní pozorností
Ant Group Ling-2.6-flash (22. dubna 2026) — 104B/7,4B aktivních, MoE zaměřený na efektivitu
Další čínské laboratoře jako Alibaba (Qwen), ByteDance a Baichuan také vydaly otevřené modely
Tento trend odráží záměrnou strategii čínských AI laboratoří uvolňovat modely jako open-weight (často pod licencemi Apache 2.0 nebo MIT), což je v kontrastu s mnoha západními laboratořemi (OpenAI, Anthropic, Google), které své špičkové modely drží uzavřené .
Konkurence se západními AI laboratořemi
Rychlý sled čínských otevřených modelů signalizuje několik věcí:
Závod v měřítku: Plánovaný model MiniMax s 2,7T by překonal jakýkoli známý otevřený západní model v celkovém počtu parametrů, čímž zpochybňuje vyprávění o „výpočetní výhodě“ amerických laboratoří
Strategie otevřenosti jako geopolitická páka: Uvolňováním vah otevřeně čínské laboratoře zpřístupňují své modely globálním vývojářům a obcházejí exportní omezení na hardware. Vývojáři na Západě i v globálním Jihu mohou tyto modely provozovat na vlastní infrastruktuře
Migrace talentů: Hy3 od Tencentu vedl člověk z OpenAI (Shunyu Yao), což ilustruje obousměrný tok AI talentů
Cenová konkurence: DeepSeek V4 Pro a MiniMax M3 oba konkurují nebo jsou pod cenami GPT-5.5 u API poskytovatelů, což celosvětově snižuje náklady
Srovnatelnost v benchmarcích: MiniMax M3 s 59,0 % na SWE-bench Pro překonává GPT-5.5 (58,6 %), zatímco DeepSeek V4 Pro s 80,6 % na SWE-bench Verified je nejlepší mezi otevřenými modely
Výpočetní výzvy nasazení modelu s 2,7 bilionu parametrů
Otevřený model s 2,7T parametry by představoval extrémní výzvy pro nasazení:
Požadavky na paměť: I v 8bitové kvantizaci vyžaduje načtení 2,7T parametrů ~2,7 TB GPU paměti. Ve FP16 to stoupá na ~5,4 TB. K pouhému načtení modelu do paměti by bylo potřeba stovek GPU (např. 200+ H100 s 80 GB každé)
Pravděpodobná architektura MoE: M1 i M3 používají MoE, kde je na token aktivován jen zlomek parametrů (např. 23B aktivních z 428B celkem u M3) . Pokud by model s 2,7T následoval tento vzor s podobně nízkým poměrem aktivních parametrů (např. ~135B aktivních), inference by mohla být proveditelná na menším clusteru, než by napovídal celkový počet parametrů, ale stále daleko nad možnostmi jediného GPU
Latence a propustnost inference: I s řídkostí MoE vyžaduje obsluha takového modelu ve velkém měřítku sofistikovanou paralelizaci tensorů, pipeline a expertů napříč mnoha uzly s vysokorychlostním propojením
Náklady na trénink: Trénink modelu s 2,7T parametry by vyžadoval obrovský rozpočet na výpočetní výkon — pravděpodobně desítky tisíc GPU-měsíců, i při efektivních technikách tréninku MoE
Distribuce otevřených vah: Samotné hostování a distribuce 2,7T parametrů (potenciálně 5+ TB vah) je logistickou výzvou pro Hugging Face a další repozitáře
MiniMax nicméně prokázal silné inženýrství v efektivitě — M1 byl natrénován se 70% menším výpočetním výkonem než DeepSeek R1 při dosažení konkurenceschopných benchmarků a M3 používá mechanismy řídké pozornosti . U modelu s 2,7T lze očekávat podobné inovace.
Rostoucí globální přijetí čínských AI modelů
Čínské otevřené modely získávají celosvětově významnou trakci z několika důvodů:
Ceny: DeepSeek V4 Pro účtuje ~0,435 USD/M vstupních tokenů oproti MiniMax M3 s ~0,30 USD/M, oba extrémně konkurenceschopné vůči západním API
Permisivní licence: Apache 2.0 (MiniMax M1, Tencent Hy3) a MIT (DeepSeek V4-Pro) umožňují komerční použití, úpravy a redistribuci bez omezení
Konkurenceschopnost benchmarků: Tyto modely se vyrovnají nebo překonávají GPT-5.5 a Claude v klíčových benchmarcích (kódování, uvažování, matematika)
Vývojářský ekosystém: Váhy jsou hostovány na Hugging Face, integrovány do OpenRouter, Kilo Code a dalších platforem, což je činí dostupnými globálním vývojářům
Tento trend signalizuje, že Čína již není jen hardwarově omezeným následovníkem v AI — je lídrem ve vydávání otevřených modelů a využívá otevřenost jako konkurenční výhodu oproti západním lídrům s uzavřenými modely. Plánovaný model s 2,7T by, pokud bude realizován, byl nejsilnějším prohlášením v tomto směru.
bloomberg.com
Tencent Unveils AI Model in High-Stakes Test for OpenAI Hire
Důležité upřesnění názvu: Zpráva Reuters výslovně nepoužívá kódové označení „M3 Pro“. Dotaz se sice o modelu zmiňuje pod tímto názvem, ale dostupné důkazy potvrzují pouze plánování modelu s 2,7 bilionu parametrů; jeho konečný název se může lišit.
Srovnání se stávajícími modely MiniMax
Vývoj modelů MiniMax jde rychle kupředu:
Model
Vydání
Parametry
Architektura
Klíčové vlastnosti
MiniMax-M1
Červen 2025
456B celkem / 45,9B aktivních
MoE + hybridní pozornost
První otevřený model s hybridní pozorností pro uvažování; kontext 1M; licence Apache 2.0; údajně překonává DeepSeek R1 v některých úlohách
MiniMax-M3
1. června 2026
~428B celkem / ~23B aktivních
MoE (řídká pozornost)
Špičkové kódování (59,0 % SWE-bench Pro), kontext 1M tokenů, nativní multimodalita (obrázky, video, ovládání počítače); otevřená váha na Hugging Face
M3 Pro (plánovaný)
TBD
2,7T celkem (pravděpodobně MoE)
TBD
Potenciálně největší otevřený model vůbec; největší od čínské firmy
Skok z ~428 miliard parametrů u M3 na 2,7 bilionu představuje přibližně 6,3násobné zvýšení celkového počtu parametrů. Pokud MiniMax zachová architekturu MoE (Mixture of Experts — směs expertů), počet aktivních parametrů na jeden průchod by mohl zůstat v desítkách až stovkách miliard, ale celková velikost modelu by byla bezprecedentní .
Srovnání s DeepSeek-V4-Pro
DeepSeek-V4-Pro je vlajkový otevřený model společnosti DeepSeek, vydaný 23. dubna 2026 . Klíčové specifikace a srovnání:
DeepSeek-V4-Pro: 1,6T celkových parametrů, 49B aktivních, licence MIT, čistě textový algoritmický specialista — nejvyšší hodnocení Codeforces ze všech jazykových modelů a 80,6 % na SWE-bench Verified (nejlepší mezi otevřenými modely)
MiniMax M3 (současný): ~428B celkem / ~23B aktivních — silnější v multimodálních úlohách a matematice (průměr 85,7 vs. 31,7 v jednom agregátu), slabší v čistě kódovacích benchmarcích než DeepSeek-V4-Pro
Plánovaný model s 2,7T: Svou velikostí by překonal jak DeepSeek-V4-Pro (1,6T), tak MiniMax M3 (428B)
Většina analytických webů poznamenává, že MiniMax M3 a DeepSeek V4-Pro „spíše nesoutěží přímo“ — jsou optimalizovány pro různé úlohy: M3 pro multimodální agentní kódování a úlohy s dlouhým kontextem, V4-Pro pro čistě textové algoritmické kódování s nižšími náklady .
Širší kontext čínských otevřených modelů
Čínské AI laboratoře v letech 2025–2026 uvolnily vlnu výkonných otevřených modelů:
DeepSeek-V4-Pro (23. dubna 2026) — 1,6T MoE, licence MIT, špičkový výkon v kódování
Tencent Hy3 (Hunyuan 3.0) — Preview vydáno 23. dubna 2026; plné otevřené vydání 6. července 2026 pod licencí Apache 2.0. Model MoE s 295 miliardami parametrů (21B aktivních, 192 expertů, routing top-8) s kontextem 256K, vedený bývalým výzkumníkem OpenAI Shunyu Yao . Šlo o první špičkový otevřený model Tencentu
MiniMax-M1 (červen 2025) — 456B parametrů, otevřený model pro uvažování, Apache 2.0, označovaný jako první otevřený model s hybridní pozorností
Ant Group Ling-2.6-flash (22. dubna 2026) — 104B/7,4B aktivních, MoE zaměřený na efektivitu
Další čínské laboratoře jako Alibaba (Qwen), ByteDance a Baichuan také vydaly otevřené modely
Tento trend odráží záměrnou strategii čínských AI laboratoří uvolňovat modely jako open-weight (často pod licencemi Apache 2.0 nebo MIT), což je v kontrastu s mnoha západními laboratořemi (OpenAI, Anthropic, Google), které své špičkové modely drží uzavřené .
Konkurence se západními AI laboratořemi
Rychlý sled čínských otevřených modelů signalizuje několik věcí:
Závod v měřítku: Plánovaný model MiniMax s 2,7T by překonal jakýkoli známý otevřený západní model v celkovém počtu parametrů, čímž zpochybňuje vyprávění o „výpočetní výhodě“ amerických laboratoří
Strategie otevřenosti jako geopolitická páka: Uvolňováním vah otevřeně čínské laboratoře zpřístupňují své modely globálním vývojářům a obcházejí exportní omezení na hardware. Vývojáři na Západě i v globálním Jihu mohou tyto modely provozovat na vlastní infrastruktuře
Migrace talentů: Hy3 od Tencentu vedl člověk z OpenAI (Shunyu Yao), což ilustruje obousměrný tok AI talentů
Cenová konkurence: DeepSeek V4 Pro a MiniMax M3 oba konkurují nebo jsou pod cenami GPT-5.5 u API poskytovatelů, což celosvětově snižuje náklady
Srovnatelnost v benchmarcích: MiniMax M3 s 59,0 % na SWE-bench Pro překonává GPT-5.5 (58,6 %), zatímco DeepSeek V4 Pro s 80,6 % na SWE-bench Verified je nejlepší mezi otevřenými modely
Výpočetní výzvy nasazení modelu s 2,7 bilionu parametrů
Otevřený model s 2,7T parametry by představoval extrémní výzvy pro nasazení:
Požadavky na paměť: I v 8bitové kvantizaci vyžaduje načtení 2,7T parametrů ~2,7 TB GPU paměti. Ve FP16 to stoupá na ~5,4 TB. K pouhému načtení modelu do paměti by bylo potřeba stovek GPU (např. 200+ H100 s 80 GB každé)
Pravděpodobná architektura MoE: M1 i M3 používají MoE, kde je na token aktivován jen zlomek parametrů (např. 23B aktivních z 428B celkem u M3) . Pokud by model s 2,7T následoval tento vzor s podobně nízkým poměrem aktivních parametrů (např. ~135B aktivních), inference by mohla být proveditelná na menším clusteru, než by napovídal celkový počet parametrů, ale stále daleko nad možnostmi jediného GPU
Latence a propustnost inference: I s řídkostí MoE vyžaduje obsluha takového modelu ve velkém měřítku sofistikovanou paralelizaci tensorů, pipeline a expertů napříč mnoha uzly s vysokorychlostním propojením
Náklady na trénink: Trénink modelu s 2,7T parametry by vyžadoval obrovský rozpočet na výpočetní výkon — pravděpodobně desítky tisíc GPU-měsíců, i při efektivních technikách tréninku MoE
Distribuce otevřených vah: Samotné hostování a distribuce 2,7T parametrů (potenciálně 5+ TB vah) je logistickou výzvou pro Hugging Face a další repozitáře
MiniMax nicméně prokázal silné inženýrství v efektivitě — M1 byl natrénován se 70% menším výpočetním výkonem než DeepSeek R1 při dosažení konkurenceschopných benchmarků a M3 používá mechanismy řídké pozornosti . U modelu s 2,7T lze očekávat podobné inovace.
Rostoucí globální přijetí čínských AI modelů
Čínské otevřené modely získávají celosvětově významnou trakci z několika důvodů:
Ceny: DeepSeek V4 Pro účtuje ~0,435 USD/M vstupních tokenů oproti MiniMax M3 s ~0,30 USD/M, oba extrémně konkurenceschopné vůči západním API
Permisivní licence: Apache 2.0 (MiniMax M1, Tencent Hy3) a MIT (DeepSeek V4-Pro) umožňují komerční použití, úpravy a redistribuci bez omezení
Konkurenceschopnost benchmarků: Tyto modely se vyrovnají nebo překonávají GPT-5.5 a Claude v klíčových benchmarcích (kódování, uvažování, matematika)
Vývojářský ekosystém: Váhy jsou hostovány na Hugging Face, integrovány do OpenRouter, Kilo Code a dalších platforem, což je činí dostupnými globálním vývojářům
Tento trend signalizuje, že Čína již není jen hardwarově omezeným následovníkem v AI — je lídrem ve vydávání otevřených modelů a využívá otevřenost jako konkurenční výhodu oproti západním lídrům s uzavřenými modely. Plánovaný model s 2,7T by, pokud bude realizován, byl nejsilnějším prohlášením v tomto směru.
bloomberg.com
Tencent Unveils AI Model in High-Stakes Test for OpenAI Hire
