Репортаж от Wedoany，Китайский AI-стартап MiniMax Group разрабатывает большую языковую модель с 2,7 триллиона параметров, которая может быть выпущена уже в третьем квартале. Это станет крупнейшей моделью с открытым весом, выпущенной отечественной компанией, и потенциально одной из крупнейших моделей в мире.
Глобальный спрос на AI-модели с триллионами параметров обусловлен растущей потребностью в автономных системах, способных к сложным рассуждениям. Аналитики считают, что этот порог масштаба критически важен для создания систем, способных выполнять многошаговые операции без вмешательства человека. Один из источников, знакомых с ситуацией, сообщил Reuters на условиях анонимности, поскольку информация ещё не была обнародована. В MiniMax отказались от комментариев.
Планы по разработке этой гигантской модели (впервые о деталях сообщило The Information) совпадают с тем, что недорогие модели на основе открытых технологий от китайских AI-провайдеров набирают популярность на рынках США и других стран, становясь недорогой альтернативой американским проприетарным системам. Конкурентами MiniMax являются такие компании, как Z.ai и DeepSeek. Модели с открытым весом позволяют пользователям загружать, запускать и настраивать базовую систему, в отличие от проприетарных закрытых моделей.
Источник также добавил, что MiniMax выпустит свою передовую мультимодальную модель генерации видео H3 в конце этого месяца.
MiniMax, основанная в 2021 году, является новым игроком в китайской AI-индустрии. В январе этого года компания привлекла 4,8 миллиарда гонконгских долларов (614 миллионов долларов США) в ходе первичного публичного размещения акций в Гонконге и планирует провести вторичный листинг на Шанхайской бирже STAR Market. В настоящее время Meituan LongCat-2.0 и DeepSeek V4-Pro лидируют в китайской AI-индустрии с общим количеством параметров в 1,6 триллиона, в то время как несколько других отечественных конкурентов также преодолели порог в триллион параметров.
Хотя стандартные генеративные чат-боты отлично справляются с обработкой коротких текстов, они имеют математические ограничения при необходимости принятия долгосрочных решений в автономном режиме.
Такое масштабное расширение архитектуры в значительной степени опирается на технологию смеси экспертов для балансировки уровня интеллекта и эксплуатационных расходов. Организуя модель в специализированные подсети, разработчики могут создавать огромные базы данных с триллионами параметров, активируя лишь небольшую часть возможностей при каждом запросе. Этот подход позволяет пользователям получать глубоко специализированные знания в предметной области, включая сложные законы и редкие программные ошибки, с высокой скоростью и низкой стоимостью, характерными для систем среднего размера.
