HeimMinimax 2.7 wird Open Source, DeepSeek V4 steht vor der Tür
MiniMax, der Entwickler von großen Modellen, hat sein Versprechen gehalten und heute sein im März veröffentlichtes Modell „MiniMax 2.7“ offiziell als Open-Source-Software freigegeben. Dies ist nach Zhipu GLM-5.1 ein weiteres bedeutendes Open-Source-Modell aus China, was zeigt, dass sich chinesische Großmodelle hinsichtlich Programmierfähigkeit und Kosteneffizienz weiter an internationale Spitzenstandards angleichen.
Deutliche Fortschritte bei der Programmierfähigkeit – Aufholjagd gegenüber Claude Opus
MiniMax 2.7: Diese Open-Source-Veröffentlichung erregt aufgrund ihrer verbesserten Programmierfähigkeiten die größte Aufmerksamkeit. Laut offiziellen Angaben und Testdaten:
SWE-Pro-Benchmark: M2.7 erzielte 56,22 % und kam damit fast an die Spitzenleistung von Claude Opus heran.
MMClaw-Bewertung: Die tatsächliche Leistung in der OpenClaw-Umgebung übertrifft M2.5 deutlich und nähert sich dem neuesten Sonnet4.6 an.
Kostenvorteil: Im Vergleich zu kostenpflichtigen Modellen aus dem Ausland wie GPT-5.4Pro und Claude Opus bietet MiniMax 2.7 Entwicklern eine kostengünstigere und leistungsstarke Alternative.
Derzeit halten inländische Modelle bereits einen bedeutenden Anteil am globalen Markt für Open-Source-Großmodelle. Mit der sukzessiven Open-Source-Veröffentlichung von GLM-5.1 und MiniMax 2.7 hat sich die Wettbewerbslandschaft unter den führenden Akteuren subtil verschoben. Gerüchten zufolge wird das kommende Qwen3.6Plus aufgrund strategischer Anpassungen möglicherweise nicht mehr vollständig als Open-Source-Modell betrieben. Stattdessen soll der Fokus weiterhin auf der Vertiefung des Open-Source-Ökosystems und der Festigung der Entwicklerbasis liegen.
Alle Augen auf DeepSeek V4
Da andere große Unternehmen ihre Schritte unternehmen, konzentriert sich die größte Spannung nun auf DeepSeek. Berichten zufolge hat Liang Wenfengerklärt, dass DeepSeek V4 Ende April veröffentlicht wird. V4 wird multimodale Funktionen nativ unterstützen, „schnelle, expertenbasierte und visuelle“ Modi bieten und vollständig kompatibel mit inländischen KI-Hardwaresystemen sein, wobei der Schwerpunkt auf Sicherheit, Kontrollierbarkeit und kostengünstiger Bereitstellung liegt.
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