MiniMax Rancang Model AI Gergasi 2.7 Trilion Parameter, Saingi Gergasi Teknologi
MiniMax sedang membangunkan model AI dengan 2.7 trilion parameter, mungkin model sumber terbuka terbesar di dunia [1]. Model ini, dikenali dengan kod dalaman M3 Pro, dijangka dilancarkan seawal suku ketiga 2026 [32][33][34][35].
Diterbitkan olehDisunting dengan DeepSeek-V4-FlashImej dijana dengan GPT Image 1.5
MiniMax sedang membangunkan model AI dengan 2.7 trilion parameter, mungkin model sumber terbuka terbesar di dunia [1].
Model ini, dikenali dengan kod dalaman M3 Pro, dijangka dilancarkan seawal suku ketiga 2026 [32][33][34][35].
Lompatan 6.3x ganda berbanding model MiniMax M3 sedia ada yang mempunyai 428 bilion parameter [2][4].
Bakal mengatasi DeepSeek V4 Pro (1.6 trilion) dari segi jumlah parameter, walaupun prestasi sebenar belum diketahui [6][7].
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 Lancar Model 2.7 Trilion Parameter: Saingan Terkini Dalam Arena AI Global
Pada 8 Julai 2026, Reuters melaporkan bahawa syarikat AI China, MiniMax, sedang membangunkan model bahasa besar dengan 2.7 trilion parameter. Model ini, yang dirujuk dengan kod dalaman "M3 Pro" oleh laporan The Information , dianggap sebagai pengganti kepada model M3 yang baru dilancarkan. Seorang sumber yang mengetahui perkara ini memberitahu Reuters bahawa ia bakal menjadi . Walaupun tarikh pelancaran rasmi belum diumumkan, kerja dalaman sedang giat dijalankan dan ia mungkin dilancarkan seawal suku ketiga 2026 .
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 Rancang Model AI Gergasi 2.7 Trilion Parameter, Saingi Gergasi Teknologi"?
MiniMax sedang membangunkan model AI dengan 2.7 trilion parameter, mungkin model sumber terbuka terbesar di dunia [1].
What are the key points to validate first?
MiniMax sedang membangunkan model AI dengan 2.7 trilion parameter, mungkin model sumber terbuka terbesar di dunia [1]. Model ini, dikenali dengan kod dalaman M3 Pro, dijangka dilancarkan seawal suku ketiga 2026 [32][33][34][35].
What should I do next in practice?
Lompatan 6.3x ganda berbanding model MiniMax M3 sedia ada yang mempunyai 428 bilion parameter [2][4].
MiniMax Rancang Model AI Gergasi 2.7 Trilion Parameter, Saingi Gergasi Teknologi
MiniMax sedang membangunkan model AI dengan 2.7 trilion parameter, mungkin model sumber terbuka terbesar di dunia [1]. Model ini, dikenali dengan kod dalaman M3 Pro, dijangka dilancarkan seawal suku ketiga 2026 [32][33][34][35].
Diterbitkan olehDisunting dengan DeepSeek-V4-FlashImej dijana dengan GPT Image 1.5
MiniMax sedang membangunkan model AI dengan 2.7 trilion parameter, mungkin model sumber terbuka terbesar di dunia [1].
Model ini, dikenali dengan kod dalaman M3 Pro, dijangka dilancarkan seawal suku ketiga 2026 [32][33][34][35].
Lompatan 6.3x ganda berbanding model MiniMax M3 sedia ada yang mempunyai 428 bilion parameter [2][4].
Bakal mengatasi DeepSeek V4 Pro (1.6 trilion) dari segi jumlah parameter, walaupun prestasi sebenar belum diketahui [6][7].
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 Lancar Model 2.7 Trilion Parameter: Saingan Terkini Dalam Arena AI Global
Pada 8 Julai 2026, Reuters melaporkan bahawa syarikat AI China, MiniMax, sedang membangunkan model bahasa besar dengan 2.7 trilion parameter. Model ini, yang dirujuk dengan kod dalaman "M3 Pro" oleh laporan The Information , dianggap sebagai pengganti kepada model M3 yang baru dilancarkan. Seorang sumber yang mengetahui perkara ini memberitahu Reuters bahawa ia bakal menjadi . Walaupun tarikh pelancaran rasmi belum diumumkan, kerja dalaman sedang giat dijalankan dan ia mungkin dilancarkan seawal suku ketiga 2026 .
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 Rancang Model AI Gergasi 2.7 Trilion Parameter, Saingi Gergasi Teknologi"?
MiniMax sedang membangunkan model AI dengan 2.7 trilion parameter, mungkin model sumber terbuka terbesar di dunia [1].
What are the key points to validate first?
MiniMax sedang membangunkan model AI dengan 2.7 trilion parameter, mungkin model sumber terbuka terbesar di dunia [1]. Model ini, dikenali dengan kod dalaman M3 Pro, dijangka dilancarkan seawal suku ketiga 2026 [32][33][34][35].
What should I do next in practice?
Lompatan 6.3x ganda berbanding model MiniMax M3 sedia ada yang mempunyai 428 bilion parameter [2][4].
model sumber terbuka (open-weight) terbesar pernah dikeluarkan oleh syarikat China, dan mungkin juga terbesar di dunia
Peringatan penting: Nama rasmi model ini mungkin berbeza. Walaupun sumber dan memanggilnya "M3 Pro", laporan Reuters tidak menyebut nama kod tersebut secara spesifik.
Perbandingan Dengan Model Sedia Ada MiniMax
MiniMax telah menunjukkan kemajuan pantas dalam pembangunan model AI mereka.
Model
Tarikh Dilancar
Parameter
Seni Bina
Ciri Utama
MiniMax-M1
Jun 2025
456B jumlah / 45.9B aktif
MoE + hybrid attention
Model penaakulan sumber terbuka pertama; konteks 1M; lesen Apache 2.0; dakwa atasi DeepSeek R1 dalam tugasan tertentu
MiniMax-M3
1 Jun 2026
~428B jumlah / ~23B aktif
MoE (Sparse Attention)
Pengekodan bertaraf hadapan (59.0% SWE-bench Pro), konteks 1M token, multimodal asli (imej/video/komputer)
M3 Pro (dirancang)
Suku Ketiga 2026?
2.7T jumlah (kemungkinan MoE)
Belum diumumkan
Berpotensi menjadi model sumber terbuka terbesar pernah ada
Lompatan daripada ~428 bilion parameter model M3 kepada 2.7 trilion mewakili peningkatan ~6.3 kali ganda dalam jumlah parameter. Jika MiniMax mengekalkan pendekatan MoE (Mixture-of-Experts), bilangan parameter aktif setiap panggilan mungkin kekal dalam lingkungan puluhan bilion, tetapi jumlah keseluruhan tidak pernah berlaku sebelum ini untuk model sumber terbuka .
Perbandingan Dengan DeepSeek-V4-Pro dan Model Terbuka China Lain
DeepSeek-V4-Pro merupakan model sumber terbuka utama DeepSeek yang dilancarkan pada 23 April 2026 . Berikut adalah perbandingan utama:
DeepSeek-V4-Pro: 1.6T jumlah parameter, 49B aktif, lesen MIT, pakar algoritma teks tulen (80.6% SWE-bench Verified, tertinggi dalam kalangan model sumber terbuka) .
MiniMax M3 (semasa): ~428B jumlah / ~23B aktif — lebih kukuh pada tugasan multimodal dan matematik, tetapi lebih lemah pada penanda aras pengekodan tulen berbanding DeepSeek-V4-Pro .
Model 2.7T yang dirancang: Akan mengatasi kedua-dua DeepSeek-V4-Pro (1.6T) dan MiniMax M3 (428B) dari segi jumlah parameter .
Analisis menunjukkan M3 dan V4-Pro "hampir tidak bersaing" kerana dioptimumkan untuk beban kerja berbeza: M3 untuk pengekodan multimodal dan tugasan konteks panjang, V4-Pro untuk pemprosesan algoritma teks tulen yang lebih murah .
Model China lain yang turut bersaing:
Tencent Hy3 (Hunyuan 3.0) — Dilancarkan sepenuhnya 6 Julai 2026 di bawah lesen Apache 2.0. Model MoE 295B (21B aktif, 192 pakar) dengan konteks 256K, diterajui oleh bekas penyelidik OpenAI, Shunyu Yao .
Ant Group Ling-2.6-flash (22 April 2026) — Model MoE 104B/7.4B aktif yang fokus pada kecekapan .
Strategi Sumber Terbuka China: Saingan Geopolitik dan Pasaran
Kehadiran model sumber terbuka China yang berturut-turut mencerminkan strategi geopolitik dan persaingan:
Perlumbaan skala: Model 2.7T MiniMax akan mengatasi mana-mana model sumber terbuka Barat dari segi jumlah parameter, mencabar naratif "kelebihan pengiraan" AS .
Lesen longgar: Lesen Apache 2.0 (MiniMax M1, Tencent Hy3) dan MIT (DeepSeek V4-Pro) membenarkan penggunaan komersial tanpa sekatan .
Pemindahan bakat: Tencent Hy3 diterajui oleh pengambilan dari OpenAI, menggambarkan aliran dua hala bakat AI .
Persaingan harga: DeepSeek V4 Pro ($0.435/M token input) dan MiniMax M3 ($0.30/M) menawarkan harga yang sangat kompetitif berbanding model Barat .
Pencapaian setanding: MiniMax M3 (59.0% SWE-bench Pro) mengatasi GPT-5.5 (58.6%), manakala DeepSeek V4 Pro (80.6% SWE-bench Verified) adalah terbaik dalam kalangan model sumber terbuka .
Trend ini menunjukkan China bukan lagi pengikut yang terhad perkakasan, tetapi pemimpin dalam keluaran model sumber terbuka, menggunakan keterbukaan sebagai kelebihan daya saing .
Cabaran Pengkomputeran Model 2.7 Trilion
Model 2.7T sumber terbuka akan menghadapi cabaran besar dalam penggunaan:
Keperluan memori: Dalam kuantiti 8-bit, 2.7T parameter memerlukan ~2.7 TB memori GPU. Dalam FP16, ia meningkat kepada ~5.4 TB, memerlukan beratus-ratus GPU (contohnya, 200+ H100 dengan 80 GB setiap satu).
Seni bina MoE mungkin: Jika MiniMax mengekalkan nisbah aktif yang rendah pada model ini (cth., ~135B aktif), inferens mungkin dapat dilakukan pada kelompok yang lebih kecil daripada yang dijangkakan, tetapi masih jauh di luar kemampuan satu GPU .
Latihan: Latihan model sebesar ini akan memerlukan belanjawan pengkomputeran yang sangat besar, mungkin berpuluh-puluh ribu GPU-bulan.
Pengedaran: Mengedarkan model 2.7T yang boleh mencapai 5+ TB adalah cabaran logistik untuk Hugging Face dan repositori lain.
Walau bagaimanapun, MiniMax telah menunjukkan kecekapan kejuruteraan yang kukuh — M1 dilatih dengan 70% kurang pengiraan berbanding DeepSeek R1 sambil mencapai penanda aras yang kompetitif .
Kesimpulan: Era Baru AI Sumber Terbuka China
Model 2.7 trilion parameter MiniMax yang dirancang menandakan satu lonjakan besar dalam perlumbaan AI global. Jika berjaya, ia akan mengubah landskap AI sumber terbuka dan mencabar dominasi model tertutup Barat. Dengan lesen longgar, harga kompetitif, dan pencapaian setanding dengan model utama, China sedang membuktikan diri sebagai peneraju dalam inovasi AI sumber terbuka. Dunia kini menanti-nanti sama ada model sebesar ini dapat direalisasikan dan apakah impaknya terhadap kos, akses, dan pembangunan AI pada masa hadapan.
model sumber terbuka (open-weight) terbesar pernah dikeluarkan oleh syarikat China, dan mungkin juga terbesar di dunia
Peringatan penting: Nama rasmi model ini mungkin berbeza. Walaupun sumber dan memanggilnya "M3 Pro", laporan Reuters tidak menyebut nama kod tersebut secara spesifik.
Perbandingan Dengan Model Sedia Ada MiniMax
MiniMax telah menunjukkan kemajuan pantas dalam pembangunan model AI mereka.
Model
Tarikh Dilancar
Parameter
Seni Bina
Ciri Utama
MiniMax-M1
Jun 2025
456B jumlah / 45.9B aktif
MoE + hybrid attention
Model penaakulan sumber terbuka pertama; konteks 1M; lesen Apache 2.0; dakwa atasi DeepSeek R1 dalam tugasan tertentu
MiniMax-M3
1 Jun 2026
~428B jumlah / ~23B aktif
MoE (Sparse Attention)
Pengekodan bertaraf hadapan (59.0% SWE-bench Pro), konteks 1M token, multimodal asli (imej/video/komputer)
M3 Pro (dirancang)
Suku Ketiga 2026?
2.7T jumlah (kemungkinan MoE)
Belum diumumkan
Berpotensi menjadi model sumber terbuka terbesar pernah ada
Lompatan daripada ~428 bilion parameter model M3 kepada 2.7 trilion mewakili peningkatan ~6.3 kali ganda dalam jumlah parameter. Jika MiniMax mengekalkan pendekatan MoE (Mixture-of-Experts), bilangan parameter aktif setiap panggilan mungkin kekal dalam lingkungan puluhan bilion, tetapi jumlah keseluruhan tidak pernah berlaku sebelum ini untuk model sumber terbuka .
Perbandingan Dengan DeepSeek-V4-Pro dan Model Terbuka China Lain
DeepSeek-V4-Pro merupakan model sumber terbuka utama DeepSeek yang dilancarkan pada 23 April 2026 . Berikut adalah perbandingan utama:
DeepSeek-V4-Pro: 1.6T jumlah parameter, 49B aktif, lesen MIT, pakar algoritma teks tulen (80.6% SWE-bench Verified, tertinggi dalam kalangan model sumber terbuka) .
MiniMax M3 (semasa): ~428B jumlah / ~23B aktif — lebih kukuh pada tugasan multimodal dan matematik, tetapi lebih lemah pada penanda aras pengekodan tulen berbanding DeepSeek-V4-Pro .
Model 2.7T yang dirancang: Akan mengatasi kedua-dua DeepSeek-V4-Pro (1.6T) dan MiniMax M3 (428B) dari segi jumlah parameter .
Analisis menunjukkan M3 dan V4-Pro "hampir tidak bersaing" kerana dioptimumkan untuk beban kerja berbeza: M3 untuk pengekodan multimodal dan tugasan konteks panjang, V4-Pro untuk pemprosesan algoritma teks tulen yang lebih murah .
Model China lain yang turut bersaing:
Tencent Hy3 (Hunyuan 3.0) — Dilancarkan sepenuhnya 6 Julai 2026 di bawah lesen Apache 2.0. Model MoE 295B (21B aktif, 192 pakar) dengan konteks 256K, diterajui oleh bekas penyelidik OpenAI, Shunyu Yao .
Ant Group Ling-2.6-flash (22 April 2026) — Model MoE 104B/7.4B aktif yang fokus pada kecekapan .
Strategi Sumber Terbuka China: Saingan Geopolitik dan Pasaran
Kehadiran model sumber terbuka China yang berturut-turut mencerminkan strategi geopolitik dan persaingan:
Perlumbaan skala: Model 2.7T MiniMax akan mengatasi mana-mana model sumber terbuka Barat dari segi jumlah parameter, mencabar naratif "kelebihan pengiraan" AS .
Lesen longgar: Lesen Apache 2.0 (MiniMax M1, Tencent Hy3) dan MIT (DeepSeek V4-Pro) membenarkan penggunaan komersial tanpa sekatan .
Pemindahan bakat: Tencent Hy3 diterajui oleh pengambilan dari OpenAI, menggambarkan aliran dua hala bakat AI .
Persaingan harga: DeepSeek V4 Pro ($0.435/M token input) dan MiniMax M3 ($0.30/M) menawarkan harga yang sangat kompetitif berbanding model Barat .
Pencapaian setanding: MiniMax M3 (59.0% SWE-bench Pro) mengatasi GPT-5.5 (58.6%), manakala DeepSeek V4 Pro (80.6% SWE-bench Verified) adalah terbaik dalam kalangan model sumber terbuka .
Trend ini menunjukkan China bukan lagi pengikut yang terhad perkakasan, tetapi pemimpin dalam keluaran model sumber terbuka, menggunakan keterbukaan sebagai kelebihan daya saing .
Cabaran Pengkomputeran Model 2.7 Trilion
Model 2.7T sumber terbuka akan menghadapi cabaran besar dalam penggunaan:
Keperluan memori: Dalam kuantiti 8-bit, 2.7T parameter memerlukan ~2.7 TB memori GPU. Dalam FP16, ia meningkat kepada ~5.4 TB, memerlukan beratus-ratus GPU (contohnya, 200+ H100 dengan 80 GB setiap satu).
Seni bina MoE mungkin: Jika MiniMax mengekalkan nisbah aktif yang rendah pada model ini (cth., ~135B aktif), inferens mungkin dapat dilakukan pada kelompok yang lebih kecil daripada yang dijangkakan, tetapi masih jauh di luar kemampuan satu GPU .
Latihan: Latihan model sebesar ini akan memerlukan belanjawan pengkomputeran yang sangat besar, mungkin berpuluh-puluh ribu GPU-bulan.
Pengedaran: Mengedarkan model 2.7T yang boleh mencapai 5+ TB adalah cabaran logistik untuk Hugging Face dan repositori lain.
Walau bagaimanapun, MiniMax telah menunjukkan kecekapan kejuruteraan yang kukuh — M1 dilatih dengan 70% kurang pengiraan berbanding DeepSeek R1 sambil mencapai penanda aras yang kompetitif .
Kesimpulan: Era Baru AI Sumber Terbuka China
Model 2.7 trilion parameter MiniMax yang dirancang menandakan satu lonjakan besar dalam perlumbaan AI global. Jika berjaya, ia akan mengubah landskap AI sumber terbuka dan mencabar dominasi model tertutup Barat. Dengan lesen longgar, harga kompetitif, dan pencapaian setanding dengan model utama, China sedang membuktikan diri sebagai peneraju dalam inovasi AI sumber terbuka. Dunia kini menanti-nanti sama ada model sebesar ini dapat direalisasikan dan apakah impaknya terhadap kos, akses, dan pembangunan AI pada masa hadapan.
reuters.comChina's MiniMax plans to launch giant 2.7 trillion parameter model
digg.comChinese AI startup MiniMax plans to open-source a 2.7 trillion ... - Digg
thenextweb.comMiniMax is building China’s biggest AI model yet, and plans to open-source it
finance.sina.com.cn消息称稀宇科技 MiniMax 计划推出参数规模 2.7 万亿新一代大模型