MiniMax'ın 2,7 Trilyon Parametreli Yeni Yapay Zeka Modeli: Rakipsiz Bir Güç

M3'ün ~428 milyar toplam parametresinden 2,7T'ye sıçrama, toplam parametre sayısında ~6,3 katlık bir artışı temsil ediyor. MiniMax, MoE yaklaşımına devam ederse, her ileri geçişteki aktif parametre sayısı onlarca ila yüz milyarlarca arasında kalabilir, ancak toplam parametre ayak izi, açık ağırlıklı bir model için benzersiz olacaktır .

DeepSeek-V4-Pro ile Karşılaştırma

DeepSeek-V4-Pro, DeepSeek'in amiral gemisi açık ağırlıklı modelidir ve 23 Nisan 2026'da piyasaya sürülmüştür . Temel özellikler ve karşılaştırma:

• DeepSeek-V4-Pro: 1,6T toplam parametre, 49B aktif, MIT lisanslı, saf metin algoritmik uzman — herhangi bir dil modeli arasında en yüksek Codeforces derecesi ve SWE-bench Verified'da %80,6 (açık ağırlıklı modeller arasında en iyisi)
• MiniMax M3 (mevcut): ~428B toplam / ~23B aktif — çoklu ortam görevlerinde ve matematikte daha güçlü (bir toplamda ortalama 85,7'ye karşı 31,7), ancak saf kodlama kıyaslamalarında DeepSeek-V4-Pro'dan daha zayıf
• Planlanan 2,7T model: Toplam parametrelerde hem DeepSeek-V4-Pro'ya (1,6T) hem de MiniMax M3'e (428B) büyük fark atar

Çoğu analiz sitesi, MiniMax M3 ve DeepSeek V4 Pro'nun "ancak rekabet edebildiğini" belirtiyor — farklı iş yükleri için optimize edilmişlerdir: M3, çoklu ortam aracılı kodlama ve uzun bağlam görevleri için; V4-Pro ise daha düşük maliyetle saf metin algoritmik kodlama verimi için .

Çin'in Açık Ağırlıklı Modellerinin Genel Bağlamı

Çinli AI laboratuvarları 2025-2026 yıllarında bir dizi güçlü açık ağırlıklı model yayınladı:

• DeepSeek-V4-Pro (23 Nisan 2026) — 1,6T MoE, MIT lisansı, sınır kodlama performansı
• Tencent Hy3 (Hunyuan 3.0) — Önizleme sürümü 23 Nisan 2026; tam açık ağırlıklı sürüm 6 Temmuz 2026, Apache 2.0 altında. 295 milyar parametreli bir MoE modeli (21B aktif, 192 uzman, en iyi 8 yönlendirme), 256K bağlam, eski OpenAI araştırmacısı Shunyu Yao liderliğinde . Bu, Tencent'in ilk sınır sınıfı açık ağırlıklı sürümüydü
• MiniMax-M1 (Haziran 2025) — 456 milyar parametreli açık ağırlıklı akıl yürütme modeli, Apache 2.0, dünyanın ilk açık ağırlıklı büyük ölçekli hibrit dikkat akıl yürütme modeli olarak tanıtıldı
• MiniMax-M3 (Haziran 2026) — ~428B toplam, sınır çoklu ortam kodlaması
• Ant Group Ling-2.6-flash (22 Nisan 2026) — 104B/7,4B aktif verimlilik odaklı MoE
• Diğer Çinli laboratuvarlar olan Alibaba (Qwen), ByteDance ve Baichuan da açık ağırlıklı modeller yayınladı

Bu, Çinli AI laboratuvarlarının, birçok Batı laboratuvarının (OpenAI, Anthropic, Google) sınır modellerini kapalı tutmasının aksine, modellerini açık ağırlıklı (genellikle Apache 2.0 veya MIT lisansları altında) yayınlama konusundaki bilinçli stratejisini yansıtıyor .

Batılı AI Laboratuvarlarıyla Rekabet

Çin'in açık ağırlıklı modellerinin hızlı art arda yayınlanması birkaç şeyin sinyalini veriyor:

• Ölçek yarışı: MiniMax'ın planlanan 2,7T modeli, bilinen herhangi bir açık ağırlıklı Batı modelini toplam parametrelerde geride bırakarak ABD laboratuvarlarını destekleyen 'hesaplama avantajı' anlatısına meydan okuyor
• Jeopolitik kaldıraç olarak açık ağırlık stratejisi: Çinli laboratuvarlar, ağırlıkları açıkça yayınlayarak modellerini küresel geliştiricilere ücretsiz olarak sunuyor ve donanım üzerindeki ihracat kontrollerini aşıyor. Batı'daki ve Küresel Güney'deki geliştiriciler bu modelleri kendi altyapılarında çalıştırabiliyor
• Yetenek göçü: Tencent'in Hy3'ü, bir OpenAI çalışanını (Shunyu Yao) işe alarak yönetildi ve bu, AI yeteneklerinin iki yönlü akışını gösteriyor
• Fiyat rekabeti: DeepSeek V4 Pro ve MiniMax M3, API sağlayıcılarında GPT-5.5 fiyatlandırmasına eşit veya daha düşük seviyelerde rekabet ederek küresel olarak maliyetleri düşürüyor
• Kıyaslama paritesi: MiniMax M3'ün SWE-bench Pro'daki %59,0'lık skoru, GPT-5.5'in %58,6'sını geçerken, DeepSeek V4 Pro'nun SWE-bench Verified'daki %80,6'sı, açık ağırlıklı herhangi bir model arasında en iyisidir

2,7 Trilyon Parametreli Bir Modeli Dağıtmanın Hesaplama Zorlukları

2,7 trilyon parametreli açık ağırlıklı bir model, aşırı dağıtım zorlukları yaratır:

• Bellek gereksinimleri: 8 bit nicelemede bile, 2,7 trilyon parametreyi yüklemek ~2,7 TB GPU belleği gerektirir. FP16'da bu ~5,4 TB'a yükselir. Bu, modeli belleğe yüklemek için yüzlerce GPU (örneğin, her biri 80 GB'lık 200+ H100) gerektirir
• MoE mimarisi muhtemel: MiniMax'ın M1 ve M3'ü MoE kullanır ve token başına parametrelerin yalnızca bir kısmı etkinleştirilir (örneğin, M3 için 428B toplamın 23B'si aktif) . 2,7T modeli de benzer şekilde düşük bir aktif parametre oranı (örneğin, ~135B aktif) izlerse, çıkarım, toplam parametre sayısının önerdiğinden daha küçük bir kümede mümkün olabilir, ancak yine de tek bir GPU'nun kaldırabileceğinin çok ötesindedir
• Çıkarım gecikmesi ve verimi: MoE seyrekliğiyle bile, böyle bir modele ölçekte hizmet vermek, yüksek bant genişlikli ara bağlantılarla birçok düğüm arasında karmaşık tensör paralelliği, boru hattı paralelliği ve uzman paralelliği gerektirir
• Eğitim maliyeti: 2,7 trilyon parametreli bir modeli eğitmek, verimli MoE eğitim teknikleriyle bile muazzam bir hesaplama bütçesi gerektirir — muhtemelen on binlerce GPU-ayı
• Açık ağırlık dağıtımı: 2,7 trilyon parametreyi (potansiyel olarak 5+ TB ağırlık) barındırmak ve dağıtmak, Hugging Face ve diğer depolar için lojistik bir zorluktur

Bununla birlikte, MiniMax güçlü verimlilik mühendisliği gösterdi — M1, rekabetçi kıyaslamalara ulaşırken DeepSeek R1'den %70 daha az hesaplama ile eğitildi ve M3, seyrek dikkat mekanizmaları kullanıyor . 2,7T modeli için de benzer yenilikler kullanabilirler.

Çin AI Modellerinin Artan Küresel Benimsenmesi

Çin'in açık ağırlıklı modelleri çeşitli nedenlerle küresel çapta önemli bir ivme kazandı:

• Fiyatlandırma: DeepSeek V4 Pro, giriş için ~0,435$/M token ücret alırken, MiniMax M3 ~0,30$/M token ücret alıyor; her ikisi de Batılı API fiyatlandırmasıyla son derece rekabetçi
• İzin verici lisanslama: Apache 2.0 (MiniMax M1, Tencent Hy3) ve MIT (DeepSeek V4-Pro), ticari kullanım, değişiklik ve yeniden dağıtıma kısıtlama olmaksızın izin veriyor
• Kıyaslama rekabetçiliği: Bu modeller, temel kıyaslamalarda (kodlama, akıl yürütme, matematik) GPT-5.5 ve Claude ile eşleşiyor veya onları geçiyor
• Geliştirici ekosistemi: Ağırlıklar Hugging Face'te barındırılıyor, OpenRouter, Kilo Code ve diğer platformlara entegre ediliyor ve küresel geliştiriciler için erişilebilir hale geliyor

Bu eğilim, Çin'in artık yalnızca donanım kısıtlaması olan bir takipçi olmadığını gösteriyor — açık ağırlıklı model sürümlerinde liderdir ve açıklığı, Batılı kapalı model liderlerine karşı rekabetçi bir hendek olarak kullanıyor. Planlanan 2,7T modeli, eğer gerçekleşirse, bu yöndeki en güçlü açıklama olacaktır.