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小米和MiniMax同时放大招,Agent定价战正式开打

来源: 91币圈网 编辑: 厂商投稿 发布时间: 2026-03-20 10:56:27

3 月 18 日和 19 日,两家中国公司先后发布了各自的 Agent 方向大模型。国内 AI 初创公司 MiniMax 推出 M2.7,小米旗下大模型团队 MiMo 推出 V2-Pro。两款模型在 Agent benchmark 上均进入全球第一梯队,但它们的 API 输出定价分别是 Claude Opus 4.6 的 1/21 和 1/8。

两家同一周出牌,但手里的牌完全不同。它们代表了两条截然不同的技术路线,赌的是 Agent 时代的两种未来。

同一场考试,1/17 的学费

先看最直观的对比。

小米和MiniMax同时放大招,Agent定价战正式开打

据 OpenRouter 和各公司官方定价页数据,以 API 输出价格(每百万 tokens)计,MiniMax M2.7 是 1.2 美元,MiMo-V2-Pro 是 3 美元。作为参照,Claude Opus 4.6 的输出价是 25 美元,GPT-5.2 是 14 美元,Claude Sonnet 4.6 是 15 美元。

价格差距是数量级的,但能力差距不是。在 SWE-bench Verified(当前衡量代码工程能力最主流的 benchmark)上,MiMo-V2-Pro 拿到 78%,Sonnet 4.6 是 79.6%,差距不到两个百分点。M2.7 的 SWE-Pro 成绩为 56.22%,与 GPT-5.3-Codex 持平。在 VIBE-Pro(端到端项目交付能力)上,M2.7 拿到 55.6%,接近 Opus 4.6 的水平。

这张图的重点不在于谁高谁低——各家的 benchmark 体系不完全对齐,直接比较要谨慎。重点在于那个价格-性能剪刀差:国产 Agent 模型已经挤进了同一个能力带,但站在完全不同的价格区间里。

万亿参数 vs 自我进化

价格只是表象。两家公司拿出了两套完全不同的底牌。

MiMo-V2-Pro 走的是大力出奇迹路线。据小米官方公告,V2-Pro 拥有超过 1 万亿总参数,激活参数 42B,支持 100 万 tokens 的超长上下文。它的核心创新是 Hybrid Attention 混合注意力机制,将滑动窗口注意力(SWA)与全局注意力(GA)的比例调至 7:1——前代 V2-Flash 是 5:1。这套架构让模型在处理长文档、多工具并行调用的 Agent 场景时更稳定。在 PinchBench(Agent 工具调用能力评测)上,MiMo-V2-Pro 拿到 84%。

M2.7 走了一条完全不同的路。据 MiniMax 3 月 18 日发布的官方技术博客,M2.7 的参数量未公开,但它展示了一种自迭代进化机制:模型自主运行 100 轮以上的优化循环,包括分析失败轨迹、规划修改、修改自身代码架构、跑评估、再循环,最终在内部评估集上实现了 30% 的性能提升。在 MLE Bench Lite(机器学习竞赛难度评测)的 22 道高难度题中,M2.7 拿下 9 金 5 银 1 铜,平均奖牌率 66.6%。

从五个维度看,两条路线的锋芒朝向完全不同:MiMo-V2-Pro 在上下文长度和代码工程维度上明显占优,M2.7 则在办公自动化和自迭代能力上拉开距离。据 MiniMax 同篇技术博客,M2.7 在 GDPval-AA(办公文档处理评测)上拿到 ELO 1495,居开源模型首位,在覆盖 40 多个复杂技能的 MM-Claw 测试中保持了 97% 的技能遵循率。

五个月四版本

两家公司不只技术路线不同,迭代节奏也完全不一样。

据公开发布记录,MiniMax 从 2025 年 10 月发布 M2 到 2026 年 3 月发布 M2.7,五个月内迭代了四个版本,平均每 49 天一个大版本。其中 M2.5 到 M2.7 的间隔只有约 30 天。

小米 MiMo 的节奏不同:2025 年 4 月发布 MiMo-7B(7B 参数的开源推理模型),同年 12 月发布 V2-Flash(309B 总参数),2026 年 3 月发布 V2-Pro(1T 总参数)。每一代之间的参数规模跨越更大,但版本间隔也更长。

MiniMax 选择了小步快跑,每次迭代幅度不大但频率极高,M2.7 的自迭代机制本身就是为持续进化设计的。小米选择了蓄力一击,每个版本都是参数规模和架构的大幅跃迁。

小米和MiniMax同时放大招,Agent定价战正式开打

匿名 8 天,登顶 OpenRouter

除了技术路线,小米的发布策略也打破了行业惯例。

据 Reuters 报道,3 月 11 日,一个名为 Hunter Alpha 的匿名模型出现在全球最大 API 聚合平台 OpenRouter 上。没有品牌背书,没有发布会,没有技术博客。它的 API 定价极低,性能却出人意料地强。

社区开始猜测它的来历。据 Republic World 和多家科技媒体报道,最主流的猜测是 DeepSeek V4,因为 MiMo 团队负责人罗福莉此前曾在 DeepSeek 从事研究工作。调用量迅速攀升,匿名期内总调用量突破 1 万亿 tokens,登顶 OpenRouter 周榜第一。

3 月 19 日凌晨,小米揭榜:Hunter Alpha 就是 MiMo-V2-Pro。据 Reuters 同篇报道,揭榜后小米港股一度涨幅达 5.8%。

这是国产大模型第一次在全球平台上以纯盲测的方式证明自己。不靠品牌,不靠宣传,用 8 天时间让开发者用脚投票。

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