Çin'in açık kaynak kodlu yapay zekaları Batılı rakipleriyle kafa kafaya yarışmaya devam ediyor. Kısa süre önce çıkan MiniMax-M2, performans testlerinde DeepSeek'i bile geride bıraktı.

Çin'in açık kaynak kodlu yapay zekaları Batılı rakipleriyle kafa kafaya yarışmaya devam ediyor. Kısa süre önce çıkan MiniMax-M2, performans testlerinde DeepSeek'i bile geride bıraktı.

Çin'in açık kaynak kodlu yapay zekası DeepSeek ilk çıktığında ABD'de büyük bir panik hakim olmuştu.

Bu yılın başında çıkan DeepSeek-R1 ile birlikte Batılı rakipleriyle kafa kafaya yarışacak yapay zekalar çıkarabileceğini gösteren Çin'den dikkat çekici modeller gelmeye devam ediyor.

Üstelik DeepSeek-R1 gibi bu yeni modeller de açık kaynak kodlu olarak kullanıma sunuluyor. Bunların son örneği de performansıyla dikkat çeken MiniMax-M2 oldu.

Yapay zeka analiz platformu Artificial Analysis tarafından yayımlanan Intelligence Index sıralamasında 61 puan alan MiniMax-M2, açık kaynaklı modeller arasında en yüksek skoru elde ederken, genel sıralamada da dünya beşinciliğine yükseldi.

GPT-5 ve Grok 4 gibi kapalı sistemlerin hemen arkasına yerleşen model, Gemini 2.5 Pro ve DeepSeek-R1 gibi popüler modellerin ise önünde yer alıyor.

GPT-5 ve Grok 4 gibi kapalı sistemlerin hemen arkasına yerleşen model, Gemini 2.5 Pro ve DeepSeek-R1 gibi popüler modellerin ise önünde yer alıyor.

Minimax-M2, Verimliliğiyle de Dikkat Çekiyor MiniMax-M2’nin başarısının ardında, modelin kullandığı Mixture-of-Experts (MoE) mimarisi bulunuyor.

Model, toplamda 230 milyar parametreye sahip olmasına rağmen, çıkarım sırasında bunların yalnızca 10 milyarını etkinleştiriyor. Bu da modelin hem enerji verimliliğini artırıyor hem de donanım gereksinimlerini ciddi ölçüde azaltıyor.

Artificial Analysis raporuna göre bu yaklaşım, DeepSeek V3.2’nin 37 milyar ve Moonshot AI Kimi K2’nin 32 milyar etkin parametresiyle kıyaslandığında çok daha dengeli bir yapı sunuyor.

Bu verimlilik sayesinde MiniMax M2, yalnızca dört adet NVIDIA H100 GPU üzerinde çalıştırılabiliyor.

Ayrıca modelin 100 token/saniye civarındaki çıkarım hızı, birçok rakibine göre yaklaşık iki kat daha yüksek.

MiniMax-M2’nin performansını öne çıkaran bir diğer unsur ise araç kullanımı ve yazılım geliştirme gibi ajan tabanlı görevlerdeki başarısı. Artificial Analysis uzmanları, M2’nin “talimat takibi ve araç kullanımı konularında açık kaynak modeller arasında yeni bir standart oluşturduğunu" belirtiyor.

Bağımsız geliştirici testlerinde ise modelin karma görevlerde yaklaşık ? doğruluk oranına ulaştığı, bunun da GPT-4o (?) ve Claude 3.5 (?-89) gibi rakiplerini geçtiği bildiriliyor.

Hugging Face ve GitHub üzerinden erişime açılan MiniMax M2’nin bir diğer dikkat çekici yönü de kullanım maliyetinin düşüklüğü. Şirket, modeli 1 milyon giriş token’ı için 0,3 dolar, 1 milyon çıkış token’ı içinse 1,2 dolar gibi oldukça düşük bir ücretle sunuyor. Bu rakam, Claude Sonnet 4.5’in maliyetinin yaklaşık %8’i düzeyinde.

GPT, Grok, Gemini gibi gelişmiş yapay zekalarla kafa kafaya yarışabilecek modellerin Çinli şirkelter tarafından neredeyse ücretsiz olarak sunuluyor olması, Batılı şirketler için önümüzdeki dönemde de yüzleşilmesi gereken bir problem olacak gibigörünüyor.

Çünkü DeepSeek'ten sonra Minimax'in de ortaya böyle bir yapay zeka koyması, Çinli şirketlerin en yeni modellerle bile rekabet edebileceğini gösteriyor.