Xiaomi e MiniMax sferrano entrambe i loro colpi decisivi, dando il via alla guerra dei prezzi tra gli operatori.
Il 18 e il 19 marzo, due aziende cinesi hanno presentato in successione i propri modelli di grandi dimensioni orientati agli agenti. La startup cinese specializzata in IA MiniMax ha lanciato M2.7, mentre il team MiMo di Xiaomi, dedicato ai modelli di grandi dimensioni, ha presentato V2-Pro. Entrambi i modelli si sono classificati ai vertici della classifica mondiale nel benchmark Agent, ma il costo per risposta delle loro API è rispettivamente pari a 1/21 e 1/8 di quello di Claude Opus 4.6.
Entrambe le aziende hanno giocato le loro carte nella stessa settimana, ma con mani completamente diverse. Rappresentano due percorsi tecnici completamente diversi, puntando su due futuri dell'era degli agenti.
Stesso esame, quota di iscrizione del 17 gennaio
Per prima cosa, esaminiamo il confronto più intuitivo.

Secondo OpenRouter e diverse pagine ufficiali dedicate ai prezzi dell'azienda, in base al prezzo indicato dall'API (per milione di token), il MiniMax M2.7 costa 1,2 $ e il MiMo-V2-Pro 3 $. A titolo di riferimento, il prezzo di vendita di Claude Opus 4.6 è di 25 dollari, quello di GPT-5.2 è di 14 dollari e quello di Claude Sonnet 4.6 è di 15 dollari.
La differenza di prezzo è di un ordine di grandezza, ma quella in termini di prestazioni no. Nel test SWE-bench Verified (l'attuale benchmark di riferimento per misurare le capacità di ingegneria del codice), MiMo-V2-Pro ha ottenuto un punteggio del 78%, mentre Sonnet 4.6 ha raggiunto il 79,6%, con una differenza inferiore a due punti percentuali. Il punteggio SWE-Pro di M2.7 è del 56,22%, alla pari con quello di GPT-5.3-Codex. In VIBE-Pro (capacità di gestione end-to-end dei progetti), M2.7 ha ottenuto un punteggio del 55,6%, avvicinandosi al livello di Opus 4.6.
Lo scopo di questo grafico non è quello di stabilire chi sia al di sopra o al di sotto: i sistemi di riferimento delle varie aziende non sono del tutto allineati, pertanto è opportuno usare cautela nei confronti dei confronti diretti. L'attenzione è rivolta al "divario a forbice tra prezzo e prestazioni": i modelli di auto nazionali si sono concentrati nella stessa fascia di prestazioni, ma si collocano in fasce di prezzo completamente diverse.
Miliardi di parametri contro Autoevoluzione
Il prezzo è solo la punta dell'iceberg. Le due aziende hanno messo in campo due serie di carte vincenti completamente diverse.
MiMo-V2-Pro punta in alto. Secondo l'annuncio ufficiale di Xiaomi, V2-Pro conta oltre 1.000 miliardi di parametri totali, 42 miliardi di parametri di attivazione e supporta un contesto ultra-lungo di 1 milione di token. La sua innovazione principale è il meccanismo di attenzione mista «Hybrid Attention», che regola il rapporto tra «Sliding Window Attention» (SWA) e «Global Attention» (GA) a 7:1 — mentre il suo predecessore, V2-Flash, era impostato su 5:1. Questa architettura rende il modello più stabile in contesti in cui vengono elaborati documenti di grandi dimensioni e vengono effettuate chiamate parallele a più strumenti nell'ambito dell'Agent. Nel test PinchBench (valutazione della capacità di invocazione degli strumenti degli agenti), MiMo-V2-Pro ha ottenuto un punteggio dell'84%.
M2.7 ha seguito un percorso completamente diverso. Secondo un post pubblicato il 18 marzo sul blog tecnico ufficiale di MiniMax, il numero di parametri di M2.7 non è stato reso noto, ma il modello ha dimostrato un meccanismo di "evoluzione auto-iterativa": il modello ha eseguito in modo autonomo oltre 100 cicli di ottimizzazione, che includevano l'analisi delle traiettorie di fallimento, la pianificazione delle modifiche, la modifica della propria architettura di codice, l'esecuzione di valutazioni e il ripetersi del ciclo, ottenendo infine un miglioramento delle prestazioni del 30% su un set di valutazione interno. Nel concorso MLE Bench Lite (Machine Learning Contest Difficulty Assessment), su 22 problemi impegnativi, M2.7 ha ottenuto 9 medaglie d'oro, 5 d'argento e 1 di bronzo, con una percentuale media di medaglie pari al 66,6%.

Se si considerano cinque dimensioni, i due percorsi puntano in direzioni completamente diverse: MiMo-V2-Pro domina nettamente in termini di lunghezza del contesto e ingegneria del codice, mentre M2.7 allarga il divario nell'automazione d'ufficio e nella capacità di autoiterazione. Secondo lo stesso post pubblicato sul blog tecnico di MiniMax, M2.7 ha ottenuto un punteggio ELO di 1495 nel test GDPval-AA (valutazione dell'elaborazione di documenti d'ufficio), classificandosi al primo posto tra i modelli open source, e ha mantenuto un tasso di conformità delle competenze del 97% nel test MM-Claw, che copre oltre 40 competenze complesse.
Quattro versioni in cinque mesi
Non solo i percorsi tecnici delle due aziende sono diversi, ma anche i loro ritmi di iterazione sono completamente diversi.
Secondo i dati pubblici relativi alle versioni, dal rilascio della versione M2 nell'ottobre 2025 a quello della versione M2.7 nel marzo 2026, MiniMax ha rilasciato quattro versioni nel giro di cinque mesi, con una media di una versione principale ogni 49 giorni. Il divario tra M2.5 e M2.7 era di soli 30 giorni circa.
Il ritmo del MiMo di Xiaomi è diverso: MiMo-7B è stato lanciato nell'aprile 2025 (un modello di inferenza open source con 7 miliardi di parametri), V2-Flash è stato lanciato nel dicembre dello stesso anno (con un totale di 309 miliardi di parametri) e V2-Pro è stato lanciato nel marzo 2026 (con un totale di 1.000 miliardi di parametri). La scala dei parametri tra una generazione e l'altra è molto più ampia, ma anche gli intervalli tra le versioni sono più lunghi.
MiniMax ha optato per piccoli passi frequenti: ogni iterazione non comportava grandi salti, ma avveniva con una frequenza molto elevata. Il meccanismo autoiterativo di M2.7 è stato progettato proprio per garantire una "evoluzione continua". Xiaomi ha optato per un approccio più incisivo, con ogni versione caratterizzata da cambiamenti significativi nella scala dei parametri e nell'architettura.

Anonimo 8 giorni, Summit OpenRouter
Oltre alla roadmap tecnica, anche la strategia di lancio di Xiaomi ha infranto le convenzioni del settore.
Secondo Reuters, l'11 marzo un modello anonimo di nome Hunter Alpha è apparso su OpenRouter, la più grande piattaforma di aggregazione di API al mondo. Nessuna promozione di marchi, nessun evento di lancio di prodotti, nessun blog tecnico. Il costo dell'API era estremamente basso, eppure le prestazioni erano sorprendentemente elevate.
La comunità ha iniziato a fare ipotesi sulle sue origini. Secondo quanto riportato da Republic World e da diversi media specializzati nel settore tecnologico, l'ipotesi più accreditata era quella relativa a DeepSeek V4, dato che Luo Fuli, responsabile del team MiMo, aveva precedentemente lavorato alla ricerca presso DeepSeek. Il numero di chiamate API è salito alle stelle in breve tempo, con un totale di chiamate durante il periodo in questione che ha superato i 1.000 miliardi di token, raggiungendo la vetta della classifica settimanale di OpenRouter.

La mattina del 19 marzo, Xiaomi ha rivelato: Hunter Alpha è effettivamente MiMo-V2-Pro. Secondo lo stesso articolo di Reuters, il titolo Xiaomi quotato a Hong Kong ha registrato un balzo del 5,8% dopo la notizia.
È la prima volta che un modello nazionale su larga scala dimostra la propria validità su una piattaforma globale attraverso test condotti in condizioni di totale cecità. Senza fare affidamento sul marchio né sulla pubblicità, ci sono voluti 8 giorni perché gli sviluppatori esprimessero il proprio giudizio con i fatti.
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