Xiaomi und MiniMax entfesseln beide ihre ultimativen Züge und signalisieren den Beginn des Agenten-Preiskriegs.

Am 18. und 19. März veröffentlichten zwei chinesische Unternehmen nacheinander ihre jeweiligen agentenorientierten großen Modelle. Das inländische KI-Startup MiniMax lancierte M2.7, und das große Modellteam von Xiaomi MiMo stellte V2-Pro vor. Beide Modelle gehören zur globalen Spitzenklasse im Agenten-Benchmark, aber ihre API-Ausgabepreise betragen jeweils 1/21 und 1/8 von Claude Opus 4.6.

Beide Unternehmen spielten in derselben Woche ihre Karten aus, jedoch mit völlig unterschiedlichen Händen. Sie repräsentieren zwei völlig unterschiedliche technische Wege und setzen auf zwei Zukünfte der Agentenära.

Gleiche Prüfung, 1/17 Studiengebühr

Zuerst schauen wir uns den intuitivsten Vergleich an.

Laut OpenRouter und verschiedenen offiziellen Preisseiten der Unternehmen beträgt der API-Ausgabepreis (pro Million Tokens) für MiniMax M2.7 1,2 $ und für MiMo-V2-Pro 3 $. Zum Vergleich: Der Ausgabepreis für Claude Opus 4.6 beträgt 25 $, GPT-5.2 14 $ und Claude Sonnet 4.6 15 $.

Der Preisunterschied ist um eine Größenordnung, aber der Leistungsunterschied nicht. Im SWE-bench Verified (dem aktuellen Mainstream-Benchmark zur Messung der Code-Engineering-Fähigkeit) erzielte MiMo-V2-Pro 78 %, Sonnet 4.6 lag bei 79,6 %, ein Unterschied von weniger als zwei Prozentpunkten. Die SWE-Pro-Bewertung von M2.7 beträgt 56,22 %, vergleichbar mit GPT-5.3-Codex. In VIBE-Pro (End-to-End-Projektlieferfähigkeit) erzielte M2.7 55,6 % und nähert sich dem Niveau von Opus 4.6.

Der Fokus dieses Diagramms liegt nicht darauf, wer höher oder niedriger ist – die Benchmark-Systeme verschiedener Unternehmen sind nicht vollständig ausgerichtet, daher sollten direkte Vergleiche mit Vorsicht betrachtet werden. Der Fokus liegt auf dem "Preis-Leistungs-Scherenunterschied": Inländische Agentenmodelle haben sich in dasselbe Leistungsband gedrängt, befinden sich jedoch in völlig unterschiedlichen Preisklassen.

Billionen Parameter vs. Selbstentwicklung

Der Preis ist nur die Oberfläche. Die beiden Unternehmen haben zwei völlig unterschiedliche Sets von Trumpfkarten präsentiert.

MiMo-V2-Pro folgt dem Motto "Entweder groß rauskommen oder gar nicht". Laut der offiziellen Ankündigung von Xiaomi hat der V2-Pro über 1 Billion Gesamtparameter, 42 Milliarden Aktivierungsparameter und unterstützt einen ultra-langen Kontext von 1 Million Tokens. Die Kerninnovation ist der Hybrid Attention Mischmechanismus, der das Verhältnis von Sliding Window Attention (SWA) zu Global Attention (GA) auf 7:1 anpasst – sein Vorgänger V2-Flash hatte 5:1. Diese Architektur macht das Modell stabiler in Szenarien, in denen lange Dokumente verarbeitet werden und mehrere parallele Toolaufrufe im Agentenszenario stattfinden. In PinchBench (Bewertung der Agenten-Toolaufrufkapazität) erzielte MiMo-V2-Pro 84%.

M2.7 nahm einen völlig anderen Weg. Laut dem offiziellen Tech-Blogbeitrag von MiniMax vom 18. März wurde die Parameteranzahl von M2.7 nicht offengelegt, aber es zeigte einen Mechanismus der "selbst-iterativen Evolution": Das Modell führte autonom über 100 Optimierungsschleifen durch, einschließlich der Analyse von Fehlertreibern, der Planung von Modifikationen, der Änderung seiner eigenen Codearchitektur, der Durchführung von Bewertungen und der Wiederholung, was letztendlich zu einer Leistungsverbesserung von 30% bei einem internen Bewertungsset führte. Im MLE Bench Lite (Bewertung der Schwierigkeit von Machine Learning-Wettbewerben) sicherte sich M2.7 von 22 herausfordernden Problemen 9 Gold-, 5 Silber- und 1 Bronzemedaille, mit einer durchschnittlichen Medaillenquote von 66,6%.

Aus fünf Dimensionen zielen die beiden Wege in völlig unterschiedliche Richtungen: MiMo-V2-Pro dominiert eindeutig in den Dimensionen Kontextlänge und Code-Engineering, während M2.7 die Lücke in der Büroautomatisierung und der selbst-iterativen Fähigkeit vergrößert. Laut demselben Tech-Blogbeitrag von MiniMax erzielte M2.7 ELO 1495 bei GDPval-AA (Bewertung der Verarbeitung von Bürodokumenten), was den ersten Platz unter den Open-Source-Modellen einnimmt, und hielt eine 97%ige Übereinstimmungsrate in dem MM-Claw-Test, der über 40 komplexe Fähigkeiten abdeckte.

Vier Versionen in fünf Monaten

Nicht nur die technischen Wege der beiden Unternehmen sind unterschiedlich, sondern auch ihre Iterationsrhythmen sind völlig verschieden.

Laut öffentlichen Veröffentlichungsunterlagen hat MiniMax von der Veröffentlichung von M2 im Oktober 2025 bis zur Veröffentlichung von M2.7 im März 2026 vier Versionen innerhalb von fünf Monaten iteriert, was im Durchschnitt alle 49 Tage eine Hauptversion ergibt. Der Abstand zwischen M2.5 und M2.7 betrug nur etwa 30 Tage.

Der Rhythmus von Xiaomis MiMo ist anders: MiMo-7B wurde im April 2025 veröffentlicht (ein Open-Source-Inferenzmodell mit 7 Milliarden Parametern), V2-Flash wurde im Dezember desselben Jahres veröffentlicht (mit 309 Milliarden Gesamtparametern), und V2-Pro wurde im März 2026 veröffentlicht (mit 1 Billion Gesamtparametern). Der Parameterumfang zwischen jeder Generation ist viel größer, aber die Abstände zwischen den Versionen sind auch länger.

MiniMax wählte kleine, häufige Schritte, wobei jede Iteration keine großen Sprünge machte, sondern mit sehr hoher Frequenz. Der selbstiterative Mechanismus von M2.7 ist für "kontinuierliche Evolution" konzipiert. Xiaomi entschied sich für einen wirkungsvolleren Ansatz, wobei jede Version bedeutende Änderungen in der Parametergröße und Architektur aufwies.

Anonym 8 Tage, Summit OpenRouter

Neben dem technischen Fahrplan hat Xiaomis Veröffentlichungsstrategie auch Branchenkonventionen durchbrochen.

Laut Reuters erschien am 11. März ein anonymes Modell namens Hunter Alpha auf der weltweit größten API-Aggregationsplattform, OpenRouter. Keine Markenunterstützung, keine Produkteinführungsveranstaltung, kein technischer Blog. Die API-Preise waren extrem niedrig, doch die Leistung war überraschend stark.

Die Community begann, über die Herkunft zu spekulieren. Laut Republic World und mehreren Technikmedienberichten war die gängigste Spekulation DeepSeek V4, da der MiMo-Teamleiter Luo Fuli zuvor an der Forschung bei DeepSeek gearbeitet hatte. Die Anzahl der API-Aufrufe stieg schnell an, wobei die Gesamtzahl der Aufrufe während der anonymen Phase 1 Billion Tokens überstieg und die Spitze der wöchentlichen Rankings von OpenRouter erreichte.

Früh am 19. März enthüllte Xiaomi: Hunter Alpha ist tatsächlich MiMo-V2-Pro. Laut demselben Reuters-Bericht stieg Xiaomis Hongkonger Aktie nach der Enthüllung einmal um 5,8%.

Dies ist das erste Mal, dass ein inländisches Großmodell sich auf einer globalen Plattform durch rein blindes Testen bewiesen hat. Ohne sich auf die Marke oder Werbung zu verlassen, dauerte es 8 Tage, bis die Entwickler mit ihren Füßen abstimmten.