中国のAI企業MiniMaxが、コーディングとエージェントタスクで最先端の性能を実現するオープンソースモデル「MiniMax M2.5」をリリースしました。SWE-Bench Verifiedで80.2%、BrowseCompで76.3%を達成し、Claude Opus 4.6と同等の性能を10分の1のコストで提供するという驚異的なコストパフォーマンスが話題を呼んでいます。
MiniMaxの公式発表によると、M2.5はネイティブで毎秒100トークンという推論速度を実現しており、これは他のフロンティアモデルの約2倍の速度です。タスク完了までの平均実行時間は22.8分で、Claude Opus 4.6の22.9分とほぼ同等でありながら、タスクあたりの総コストはわずか0.09ドルと、Opusの10分の1に抑えられています。モデルの重みはHuggingFaceとGitHubで完全にオープンソース化されており、プライベートクラスタでのデプロイやファインチューニングにも対応しています。
X上では「オープンウェイトモデルが年内にプロプライエタリを超える」との予測が広がり、その加速度は驚異的だと評価されています。価格面でも「GLM 5の3分の1、Opusの17分の1の価格」でフロンティアクラスを実現しているとして高い評価を受けています。ただし一部では「前世代のMiniMax 2.1より劣る詐欺モデルだ」との批判的な声も存在しており、ベンチマーク結果と実際の使用感に乖離があるのではないかという疑問も呈されています。
オープンソースAIモデルの性能向上と価格低下は、AI市場の構造を大きく変える可能性があります。中国勢によるオープンソースLLM開発が加速する中、MiniMax M2.5はその象徴的な存在となりそうです。プロプライエタリモデルに依存してきた企業にとって、コスト効率の高いオープンソース代替案が現実的な選択肢として浮上してきたことは、業界全体にとって大きな転換点かもしれません。