أطلقت كل من شركتي Xiaomi و MiniMax تحركاتهما النهائية، مما يشير إلى بداية حرب أسعار الوكلاء.

في 18 و 19 مارس، أطلقت شركتان صينيتان تباعاً طرازاتهما الكبيرة الموجهة للوكلاء. أطلقت شركة MiniMax الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي المحلية هاتف M2.7، وقدم فريق MiMo التابع لشركة Xiaomi هاتف V2-Pro. دخل كلا النموذجين في أعلى مستوى عالمي في معيار Agent، لكن أسعار مخرجات واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بهما تبلغ 1/21 و 1/8 من Claude Opus 4.6، على التوالي.

لعبت الشركتان أوراقهما في نفس الأسبوع، ولكن بأوراق مختلفة تماماً. يمثلان مسارين تقنيين مختلفين تمامًا، ويراهنان على مستقبلين مختلفين لعصر الوكلاء.

نفس الامتحان، رسوم الدراسة 1/17

أولاً، دعونا نلقي نظرة على المقارنة الأكثر بديهية.

وفقًا لموقع OpenRouter وصفحات التسعير الرسمية للشركات المختلفة، وبناءً على سعر إخراج واجهة برمجة التطبيقات (لكل مليون رمز مميز)، فإن سعر MiniMax M2.7 هو 1.2 دولار، وسعر MiMo-V2-Pro هو 3 دولارات. للمقارنة، يبلغ سعر إنتاج Claude Opus 4.6 25 دولارًا، وGPT-5.2 14 دولارًا، وClaude Sonnet 4.6 15 دولارًا.

الفرق في السعر كبير جدًا، لكن الفرق في الأداء ليس كذلك. في SWE-bench Verified (المعيار السائد الحالي لقياس قدرة هندسة التعليمات البرمجية)، سجل MiMo-V2-Pro نسبة 78%، بينما سجل Sonnet 4.6 نسبة 79.6%، وهو فرق أقل من نقطتين مئويتين. حصل M2.7 على درجة SWE-Pro بنسبة 56.22%، وهي نسبة مماثلة لـ GPT-5.3-Codex. في VIBE-Pro (القدرة على تسليم المشاريع من البداية إلى النهاية)، سجل M2.7 نسبة 55.6%، مقترباً من مستوى Opus 4.6.

لا يركز هذا الرسم البياني على من هو أعلى أو أدنى - فأنظمة القياس المعيارية للشركات المختلفة ليست متوافقة تمامًا، لذا يجب توخي الحذر عند إجراء المقارنات المباشرة. ينصب التركيز على "فرق السعر والأداء": فقد تم ضغط طرازات Agent المحلية في نفس نطاق الأداء، ولكنها تقع في نطاقات أسعار مختلفة تمامًا.

تريليون معلمات مقابل التطور الذاتي

السعر ليس سوى المظهر الخارجي. قدمت الشركتان مجموعتين مختلفتين تماماً من أوراق الرابحة.

تتبع MiMo-V2-Pro نهج "إما أن تفعلها على نطاق واسع أو لا تفعلها على الإطلاق". وفقًا للإعلان الرسمي لشركة Xiaomi، يحتوي V2-Pro على أكثر من تريليون معلمة إجمالية، و42 مليار معلمة تفعيل، ويدعم سياقًا طويلًا للغاية يبلغ مليون رمز مميز. يتمثل ابتكارها الأساسي في آلية الانتباه الهجينة المختلطة، التي تضبط نسبة انتباه النافذة المنزلقة (SWA) إلى الانتباه العالمي (GA) إلى 7:1 - بينما كانت النسبة في سابقتها V2-Flash هي 5:1. هذا التصميم يجعل النموذج أكثر استقرارًا في السيناريوهات التي تتم فيها معالجة المستندات الطويلة واستدعاءات الأدوات المتعددة بالتوازي في مشهد الوكيل. في اختبار PinchBench (تقييم قدرة استدعاء أداة الوكيل)، سجل MiMo-V2-Pro نسبة 84%.

اتخذ مشروع M2.7 مساراً مختلفاً تماماً. وفقًا لمنشور مدونة MiniMax التقنية الرسمية بتاريخ 18 مارس، لم يتم الكشف عن عدد معلمات M2.7، لكنها أظهرت آلية "التطور التكراري الذاتي": قام النموذج بتشغيل أكثر من 100 حلقة تحسين بشكل مستقل، بما في ذلك تحليل مسارات الفشل، وتخطيط التعديلات، وتعديل بنية الكود الخاصة به، وإجراء التقييمات، والتكرار مرة أخرى، مما أدى في النهاية إلى تحقيق تحسن في الأداء بنسبة 30٪ على مجموعة تقييم داخلية. في مسابقة MLE Bench Lite (تقييم صعوبة مسابقة التعلم الآلي)، من بين 22 مشكلة صعبة، حصل M2.7 على 9 ميداليات ذهبية و5 ميداليات فضية وميدالية برونزية واحدة، بمعدل ميدالية متوسط ​​قدره 66.6٪.

من منظور الأبعاد الخمسة، يتجه المساران في اتجاهين مختلفين تماماً: يتفوق MiMo-V2-Pro بشكل واضح في طول السياق وأبعاد هندسة التعليمات البرمجية، بينما يوسع M2.7 الفجوة في أتمتة المكاتب والقدرة على التكرار الذاتي. وفقًا لنفس منشور مدونة MiniMax التقنية، حقق M2.7 درجة ELO 1495 في GDPval-AA (تقييم معالجة مستندات المكتب)، محتلًا المرتبة الأولى بين نماذج المصادر المفتوحة، وحافظ على معدل امتثال للمهارات بنسبة 97٪ في اختبار MM-Claw الذي يغطي أكثر من 40 مهارة معقدة.

أربع نسخ في خمسة أشهر

لا يقتصر الاختلاف على المسارات التقنية للشركتين فحسب، بل إن وتيرة التكرار لديهما مختلفة تمامًا أيضًا.

وفقًا لسجلات الإصدار العامة، من إصدار M2 في أكتوبر 2025 إلى إصدار M2.7 في مارس 2026، قامت MiniMax بتكرار أربعة إصدارات في غضون خمسة أشهر، بمعدل إصدار رئيسي كل 49 يومًا. كانت الفجوة بين M2.5 و M2.7 حوالي 30 يومًا فقط.

يختلف إيقاع تقنية MiMo من شاومي: تم إصدار MiMo-7B في أبريل 2025 (نموذج استدلال مفتوح المصدر مع 7 مليارات معلمة)، وتم إصدار V2-Flash في ديسمبر من نفس العام (مع 309 مليار معلمة إجمالية)، وتم إصدار V2-Pro في مارس 2026 (مع 1 تيرابايت من المعلمات الإجمالية). إن نطاق المعلمات بين كل جيل أكبر بكثير، لكن الفترات الزمنية بين الإصدارات أطول أيضًا.

اختارت خوارزمية MiniMax خطوات صغيرة ومتكررة، حيث لم تقم كل تكرار بقفزات كبيرة ولكن بتردد عالٍ جدًا. تم تصميم آلية التكرار الذاتي الخاصة بـ M2.7 نفسها من أجل "التطور المستمر". اختارت شركة شاومي نهجًا أكثر تأثيرًا، حيث تميز كل إصدار بتغييرات كبيرة في مقياس المعلمات والبنية.

مجهول الهوية، 8 أيام، قمة OpenRouter

بالإضافة إلى خارطة الطريق التقنية، فقد خالفت استراتيجية إطلاق منتجات شركة شاومي الأعراف الصناعية أيضاً.

بحسب وكالة رويترز، في 11 مارس، ظهر نموذج مجهول الهوية يُدعى هانتر ألفا على أكبر منصة لتجميع واجهات برمجة التطبيقات في العالم، وهي منصة أوبن راوتر. لا يوجد تأييد للعلامة التجارية، ولا حدث لإطلاق منتج، ولا مدونة تقنية. كان سعر واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بها منخفضًا للغاية، ومع ذلك كان أداؤها قويًا بشكل مدهش.

بدأ المجتمع بالتكهن بشأن أصولها. وفقًا لموقع Republic World والعديد من التقارير الإعلامية التقنية، كان التكهن الأكثر شيوعًا هو DeepSeek V4، حيث عمل قائد فريق MiMo لو فولي سابقًا في الأبحاث في DeepSeek. ارتفع عدد استدعاءات واجهة برمجة التطبيقات بسرعة كبيرة، حيث تجاوز إجمالي عدد الاستدعاءات خلال الفترة المجهولة تريليون رمز مميز، ليصل إلى قمة التصنيفات الأسبوعية لـ OpenRouter.

في وقت مبكر من يوم 19 مارس، كشفت شركة شاومي عن: إن Hunter Alpha هو بالفعل MiMo-V2-Pro. وبحسب تقرير رويترز نفسه، ارتفع سهم شركة شاومي في هونغ كونغ بنسبة 5.8% بعد الكشف عن الأمر.

هذه هي المرة الأولى التي يثبت فيها نموذج محلي واسع النطاق جدارته على منصة عالمية من خلال اختبار أعمى تمامًا. وبدون الاعتماد على العلامة التجارية، وبدون الاعتماد على الدعاية، استغرق الأمر 8 أيام للسماح للمطورين بالتصويت بأقدامهم.