春节AI（人工知能）大戦、MiniMax（HK00100、株価680.0香港ドル、時価総額2132.72億香港ドル）は欠席しなかった。
2月12日、MiniMaxは最新のフラッグシッププログラミングモデルMiniMax M2.5を正式にリリースした。報道によると、これは世界初のエージェント（智能体）シナリオにネイティブに設計された本格的なモデルであり、そのプログラミングと智能体性能（Coding&Agentic）は国際トップレベルのモデルに匹敵し、Claude Opus 4.6と直接対抗し、PC（パーソナルコンピュータ）、アプリ（アプリケーション）、クロスプラットフォームの全スタックプログラミング開発をサポートしている。
このニュースの影響を受けてか、2月13日の香港株式市場の終値時点で、MiniMaxの株価は15.65％上昇し、時価総額は2132.72億香港ドルとなった。
同様に注目すべきは、M2.5-lightningバージョンが100 TPS（毎秒トランザクション処理能力）以上の出力速度をサポートし、主流モデルの約2倍の性能を持つことだ。入力価格は約0.3ドル/百万トークン（トークン/ワードエンベロープ）、出力価格は約2.4ドル/百万トークン。
毎秒100トークンの出力を前提とすると、連続運用1時間あたりのコストは約1ドル。50トークンの場合は約0.3ドルとなる。これにより、理論上1万ドルで4つのエージェントを1年間連続稼働させることが可能だ。
春節前夜、各AI企業の賭ける方向性にはすでに差異が見られる。一部のプレイヤーはマルチモーダルに賭け、一部はC端（消費者向け）入口を狙う中、MiniMaxはすべてのチップをエージェントシナリオの「性能とコストの両突破」に賭けている。これは価格競争の前奏なのか、それともAI商業化の加速を促す新たな道筋なのか？
プラットフォームテキストモデルの背後：MiniMaxはエージェント経済を再構築したいのか？
MiniMax M2.5の性能について、快思慢想研究院院長の田豊は《每日経済新聞》の記者に対し、「M2.5の定位から見ると、これは“ネイティブエージェントの本格的なモデル”であり、その核心価値はエージェントシナリオにおいて信頼できるタスクテキスト理解と複雑な問題の長距離推論能力を提供することにある」と述べた。
「プログラミング、ツール呼び出し、複雑なタスクの分解などエージェントのコア能力において、M2.5はすでに世界最先端（SOTA）の水準に達しており、これらの能力は高効率なエージェント構築の基盤となる」と田豊は語る。
さまざまな兆候は、MiniMaxのエージェントへの展開がすでに明確になっていることを示している。
過去108日間で、MiniMaxはM2、M2.1からM2.5へと進化し、SWE-Bench Verified（ソフトウェア工学基準テスト）でのスコアは69.4から80.2に向上した。記者が得た情報によると、チームはこの飛躍を大規模なエージェント強化学習（RLスケーリング）によるものと位置付けている。
また、自社開発のForgeフレームワークは、訓練エンジンとエージェントをデカップリングし、任意のエージェントの足場やツールの汎化最適化を実現し、非同期スケジューリングと木構造のマージ戦略により約40倍の訓練加速を達成している。
さらに、アルゴリズムレベルではCISPO最適化とプロセス報酬メカニズムを採用し、長いコンテキストシナリオにおける信用分配の問題を緩和し、「タスクの実際の所要時間」を報酬関数に取り入れることで、効果と応答速度のバランスを取っている。
2月12日、M2.5はMiniMaxエージェントに搭載され、13日にグローバルにオープンソース化され、ローカル展開をサポートしている。わずか1日足らずで、世界中のユーザーがMiniMaxエージェント上に1万以上の専門家を構築し、その数は急速に増加している。
MiniMaxは、モデル能力の継続的向上とともに、持続可能なエージェントエコシステム——エージェントユニバースの構築を目指している。
特筆すべきは、現段階でAI企業の賭ける重点はマルチモーダル大規模モデルなどに偏っている一方、MiniMaxがこのタイミングでテキスト大規模モデルをリリースした意図は何かという点だ。
これについて、田豊は「MiniMaxはほぼすべてのリソースを基盤モデルの継続的向上に集中させている。『M2.5のリリースはこの戦略の継続であり、まず基盤モデルの能力を高め、その後具体的な応用シナリオに展開していく』と述べている。
ただし、彼はまた、MiniMaxは国内で最も早く全モーダルモデル技術路線を採用した企業の一つであり、純粋なテキストモデルのリリースはマルチモーダルを放棄することではなく、既存の全モーダル能力を土台に、エージェントシナリオに特化した最適化を行った結果だとも指摘している。
艾媒咨询のCEO張毅は記者に対し、「MiniMaxは低コスト大規模モデルの推進を強力に進めており、その背後には明確な差別化戦略がある。多モーダル競争の激しいレッドオーシャンを避け、エージェントの実用化においてコスト高・効率低の核心的課題に直撃している」と述べた。
性能面の進展に加え、外部の注目点の一つはM2.5のコスト管理だ。MiniMax側は、性能とコストがもはや制約とならない場合、エージェントの規模拡大に伴う経済モデルが根本的に変わると考えている。
M2.5のコストコントロールに関して、北京社会科学院の副研究員王鵬は記者に対し、「MiniMaxなどの企業はエージェントの使用コストを極めて低く抑えており、これはAIの商業化が『技術検証』から『規模代替』段階に入ったことを示している」と述べた。
王鵬は、「過去は高額な推論コストがエージェントの適用範囲を制限していた（高付加価値タスクに限定されていた）が、今や低コスト化により企業はAIを大量展開し、日常の繰り返し作業（カスタマーサポートやデータ入力など）を処理したり、結果に応じたAIサービスの新たなビジネスモデルを創出したりできる」と語る。
業界は価格競争に向かうのか？専門家：むしろ「価値戦争」を引き起こす可能性が高い
特筆すべきは、春節前夜、多くのAI企業がエージェント関連の展開を行ったことだ。
製品面では、各プレイヤーが先行を争っている。2月11日、MeituanのLongCatはネイティブの「深層研究」エージェントを発表した。ユーザーテストでは、「全体の有効率」が61.1％に達し、ChatGPTの42.8％を上回った。現在、この機能はLongCatのウェブページ上で無料公開されている。
1月20日、MiniMaxはエージェント2.0をリリースし、「AIネイティブのワークステーション」と位置付け、デスクトップ版をMacとWindowsに対応させ、専門垂直シナリオ向けの「エキスパートエージェント」も展開した。1月19日には、阶跃星辰が新たにPC向けエージェント製品「阶跃AIデスクトップパートナー」を正式に発表し、Windows版も無料提供を開始した。
モデル面では、2月3日の夜、Alibabaは新世代の智能体プログラミングモデルQwen3-Coder-Nextをオープンソース化し、3Bだけでその性能はDeepSeek-V3.2やGLM-4.7などのトップオープンモデルに匹敵する。
技術的な新突破により、「小快灵」Qwen3-Coder-Nextの推論コストは大幅に低減され、同等性能モデルのコストの5％から10％に抑えられ、家庭用PCや軽量サーバーなど低コストの智能体展開シナリオに最適であり、現時点で最も高性能なエージェントプログラミング能力を持つ小型オープンソースモデルの一つだ。
Alibabaは、「長いコンテキスト推論やツール使用、失敗からの回復といったエージェントの頭痛の種に対し、千問モデルは余裕を持って対応できる」と述べている。
エージェント関連の大規模モデルに関しては、コスト削減が現在の業界の主要な方向性であることが明らかだ。これがM2.5の登場とともに、業界が価格競争に向かう可能性を示唆しているのか？
「必ずしも資金を浪費して市場を奪い合うわけではない」と張毅は述べ、「低価格は主に技術最適化によるものであり、補助金や資金投入の古いやり方ではない。価格戦争を引き起こすかどうかは今後の市場動向次第だが、少なくとも非効率な競合を淘汰し、性能とコストの両面で競争を加速させるだろう」と語る。
田豊は、「M2.5の低コストは技術アーキテクチャの最適化とエンジニアリング能力の向上の必然的な結果であり、エージェントを“概念検証”から“規模商用”へと推進し、むしろ“価値戦争”を引き起こす可能性が高い」と述べた。
「我々は、大規模モデル業界は毎年推論コストを10倍に削減し続ける可能性が高いと予測している。M2.5の登場はこのトレンドを加速させ、業界全体をより効率的で低コストな方向へと導くだろう」と田豊は語る。
また、彼は以前のエージェント製品の価格設定は一般的に高額で、主に企業向けだったと指摘し、M2.5によるコスト優位性はエージェントの普及を中小企業や開発者、市民ユーザーへと拡大させる可能性があると述べている。「これにより、エージェント市場の規模は拡大し、単なる価格競争ではなくなるだろう」とも。
王鵬は、「エージェントの爆発とコスト低下は、AIが“技術的奇点”から“製品的奇点”へと進化することを示している。まるでスマートフォンがフィーチャーフォンに取って代わったように、未来のAI競争はパラメータの大小ではなく、実際の業務フローにどれだけ融入できるか、どれだけ実質的な価値を創出できるかにかかっている」と述べた。
春節AI大戦は激化、AIの規模展開の臨界点に到達か？
業界全体がエージェントに賭ける背景について、王鵬は「その本質は、技術パラダイムが“受動的応答”から“能動的実行”へと進化していることにある」と分析する。
「従来の大規模モデルは『知識ベース』のようなものであり、エージェントはむしろ『デジタル社員』のような存在だ。タスクの分解やツール呼び出し、例外処理、さらには自己最適化まで行える。この変化は、企業のニーズの高まりに由来している。ユーザーは情報取得だけで満足せず、AIに直接仕事の完結を求めるようになった（例：注文の自動処理や財務報告の生成など）」と語る。
新モデルや新製品の集団リリースにより、現時点でエージェントの競争は差別化が進んでいるのか？
田豊は、「エージェント大規模モデルの競争は確かに差が出てきているが、その差は主にエンジニアリング能力、シナリオの実現性、コスト効率の3つの側面により現れている。パラメータ規模や基礎能力だけではない」と指摘する。
また、各企業のエージェント展開の背後には、AIの商業化の緊急性もあると述べる。
田豊は、「M2.5は『ネイティブエージェント本格モデル』として明確に位置付けられ、すべてのコア能力向上はプログラミング、ツール呼び出し、業務生産性などの高付加価値経済タスクに集中している。この専門化の道を選んだことは、MiniMaxの商業化への深い理解を示している」と語る。
また、今年の春節期間中、AIは各大手テック企業の重点展開分野となった。各社の取り組みは異なるものの、業界は次第に共通の方向性を見せている。
田豊は、「業界はパラメータの競争から収益や利益の競争へと移行している。単なる技術のリードだけでは市場で勝つことはできず、誰がより早く技術優位を収益化できるかが勝負の鍵だ」と述べる。
また、彼は、「字節の『流量＋シナリオ』モデル、阿里の『ECプラットフォーム＋エコシステム』モデル、MiniMaxの『専門化＋実用化』モデルは、それぞれ異なるエコシステムの壁を築いている」とも。
張毅は、「春節のAI大戦から、すでに同質化の“内輪もめ”から差別化の方向に変わりつつあることが見て取れる」と指摘し、「各社の戦略は明確に分かれてきている。多モーダル、エージェントの効率化、エコシステムの実現性などが主な差別化ポイントであり、技術力や商業化の段階、シナリオの訴求に差が出ている」と述べた。
彼の見解では、これはパラメータ規模を中心とした“軍拡競争”から、よりシナリオ重視・実用化・細分化された新たな競争段階への移行を示している。
「技術の披露」から「商用」へ、「試験」から「普及」へと、今年の春節はAIの舞台が次第に盛り上がった。コストのハードルが下がり、ユーザーがAI製品に触れる機会が増える中、この密度の濃い競演は、後世にとってAIが「節句の花火」から「日常の灯火」へと進化した歴史的な転換点と見なされるかもしれない。
（出典：每日経済新聞）
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1万ドル＝4つのエージェント、年間無休、MiniMax M2.5の再構築コストモデル、AIの規模拡大の臨界点に到達したのか？
春节AI（人工知能）大戦、MiniMax（HK00100、株価680.0香港ドル、時価総額2132.72億香港ドル）は欠席しなかった。
2月12日、MiniMaxは最新のフラッグシッププログラミングモデルMiniMax M2.5を正式にリリースした。報道によると、これは世界初のエージェント（智能体）シナリオにネイティブに設計された本格的なモデルであり、そのプログラミングと智能体性能（Coding&Agentic）は国際トップレベルのモデルに匹敵し、Claude Opus 4.6と直接対抗し、PC（パーソナルコンピュータ）、アプリ（アプリケーション）、クロスプラットフォームの全スタックプログラミング開発をサポートしている。
このニュースの影響を受けてか、2月13日の香港株式市場の終値時点で、MiniMaxの株価は15.65％上昇し、時価総額は2132.72億香港ドルとなった。
同様に注目すべきは、M2.5-lightningバージョンが100 TPS（毎秒トランザクション処理能力）以上の出力速度をサポートし、主流モデルの約2倍の性能を持つことだ。入力価格は約0.3ドル/百万トークン（トークン/ワードエンベロープ）、出力価格は約2.4ドル/百万トークン。
毎秒100トークンの出力を前提とすると、連続運用1時間あたりのコストは約1ドル。50トークンの場合は約0.3ドルとなる。これにより、理論上1万ドルで4つのエージェントを1年間連続稼働させることが可能だ。
春節前夜、各AI企業の賭ける方向性にはすでに差異が見られる。一部のプレイヤーはマルチモーダルに賭け、一部はC端（消費者向け）入口を狙う中、MiniMaxはすべてのチップをエージェントシナリオの「性能とコストの両突破」に賭けている。これは価格競争の前奏なのか、それともAI商業化の加速を促す新たな道筋なのか？
プラットフォームテキストモデルの背後：MiniMaxはエージェント経済を再構築したいのか？
MiniMax M2.5の性能について、快思慢想研究院院長の田豊は《每日経済新聞》の記者に対し、「M2.5の定位から見ると、これは“ネイティブエージェントの本格的なモデル”であり、その核心価値はエージェントシナリオにおいて信頼できるタスクテキスト理解と複雑な問題の長距離推論能力を提供することにある」と述べた。
「プログラミング、ツール呼び出し、複雑なタスクの分解などエージェントのコア能力において、M2.5はすでに世界最先端（SOTA）の水準に達しており、これらの能力は高効率なエージェント構築の基盤となる」と田豊は語る。
さまざまな兆候は、MiniMaxのエージェントへの展開がすでに明確になっていることを示している。
過去108日間で、MiniMaxはM2、M2.1からM2.5へと進化し、SWE-Bench Verified（ソフトウェア工学基準テスト）でのスコアは69.4から80.2に向上した。記者が得た情報によると、チームはこの飛躍を大規模なエージェント強化学習（RLスケーリング）によるものと位置付けている。
また、自社開発のForgeフレームワークは、訓練エンジンとエージェントをデカップリングし、任意のエージェントの足場やツールの汎化最適化を実現し、非同期スケジューリングと木構造のマージ戦略により約40倍の訓練加速を達成している。
さらに、アルゴリズムレベルではCISPO最適化とプロセス報酬メカニズムを採用し、長いコンテキストシナリオにおける信用分配の問題を緩和し、「タスクの実際の所要時間」を報酬関数に取り入れることで、効果と応答速度のバランスを取っている。
2月12日、M2.5はMiniMaxエージェントに搭載され、13日にグローバルにオープンソース化され、ローカル展開をサポートしている。わずか1日足らずで、世界中のユーザーがMiniMaxエージェント上に1万以上の専門家を構築し、その数は急速に増加している。
MiniMaxは、モデル能力の継続的向上とともに、持続可能なエージェントエコシステム——エージェントユニバースの構築を目指している。
特筆すべきは、現段階でAI企業の賭ける重点はマルチモーダル大規模モデルなどに偏っている一方、MiniMaxがこのタイミングでテキスト大規模モデルをリリースした意図は何かという点だ。
これについて、田豊は「MiniMaxはほぼすべてのリソースを基盤モデルの継続的向上に集中させている。『M2.5のリリースはこの戦略の継続であり、まず基盤モデルの能力を高め、その後具体的な応用シナリオに展開していく』と述べている。
ただし、彼はまた、MiniMaxは国内で最も早く全モーダルモデル技術路線を採用した企業の一つであり、純粋なテキストモデルのリリースはマルチモーダルを放棄することではなく、既存の全モーダル能力を土台に、エージェントシナリオに特化した最適化を行った結果だとも指摘している。
艾媒咨询のCEO張毅は記者に対し、「MiniMaxは低コスト大規模モデルの推進を強力に進めており、その背後には明確な差別化戦略がある。多モーダル競争の激しいレッドオーシャンを避け、エージェントの実用化においてコスト高・効率低の核心的課題に直撃している」と述べた。
性能面の進展に加え、外部の注目点の一つはM2.5のコスト管理だ。MiniMax側は、性能とコストがもはや制約とならない場合、エージェントの規模拡大に伴う経済モデルが根本的に変わると考えている。
M2.5のコストコントロールに関して、北京社会科学院の副研究員王鵬は記者に対し、「MiniMaxなどの企業はエージェントの使用コストを極めて低く抑えており、これはAIの商業化が『技術検証』から『規模代替』段階に入ったことを示している」と述べた。
王鵬は、「過去は高額な推論コストがエージェントの適用範囲を制限していた（高付加価値タスクに限定されていた）が、今や低コスト化により企業はAIを大量展開し、日常の繰り返し作業（カスタマーサポートやデータ入力など）を処理したり、結果に応じたAIサービスの新たなビジネスモデルを創出したりできる」と語る。
業界は価格競争に向かうのか？専門家：むしろ「価値戦争」を引き起こす可能性が高い
特筆すべきは、春節前夜、多くのAI企業がエージェント関連の展開を行ったことだ。
製品面では、各プレイヤーが先行を争っている。2月11日、MeituanのLongCatはネイティブの「深層研究」エージェントを発表した。ユーザーテストでは、「全体の有効率」が61.1％に達し、ChatGPTの42.8％を上回った。現在、この機能はLongCatのウェブページ上で無料公開されている。
1月20日、MiniMaxはエージェント2.0をリリースし、「AIネイティブのワークステーション」と位置付け、デスクトップ版をMacとWindowsに対応させ、専門垂直シナリオ向けの「エキスパートエージェント」も展開した。1月19日には、阶跃星辰が新たにPC向けエージェント製品「阶跃AIデスクトップパートナー」を正式に発表し、Windows版も無料提供を開始した。
モデル面では、2月3日の夜、Alibabaは新世代の智能体プログラミングモデルQwen3-Coder-Nextをオープンソース化し、3Bだけでその性能はDeepSeek-V3.2やGLM-4.7などのトップオープンモデルに匹敵する。
技術的な新突破により、「小快灵」Qwen3-Coder-Nextの推論コストは大幅に低減され、同等性能モデルのコストの5％から10％に抑えられ、家庭用PCや軽量サーバーなど低コストの智能体展開シナリオに最適であり、現時点で最も高性能なエージェントプログラミング能力を持つ小型オープンソースモデルの一つだ。
Alibabaは、「長いコンテキスト推論やツール使用、失敗からの回復といったエージェントの頭痛の種に対し、千問モデルは余裕を持って対応できる」と述べている。
エージェント関連の大規模モデルに関しては、コスト削減が現在の業界の主要な方向性であることが明らかだ。これがM2.5の登場とともに、業界が価格競争に向かう可能性を示唆しているのか？
「必ずしも資金を浪費して市場を奪い合うわけではない」と張毅は述べ、「低価格は主に技術最適化によるものであり、補助金や資金投入の古いやり方ではない。価格戦争を引き起こすかどうかは今後の市場動向次第だが、少なくとも非効率な競合を淘汰し、性能とコストの両面で競争を加速させるだろう」と語る。
田豊は、「M2.5の低コストは技術アーキテクチャの最適化とエンジニアリング能力の向上の必然的な結果であり、エージェントを“概念検証”から“規模商用”へと推進し、むしろ“価値戦争”を引き起こす可能性が高い」と述べた。
「我々は、大規模モデル業界は毎年推論コストを10倍に削減し続ける可能性が高いと予測している。M2.5の登場はこのトレンドを加速させ、業界全体をより効率的で低コストな方向へと導くだろう」と田豊は語る。
また、彼は以前のエージェント製品の価格設定は一般的に高額で、主に企業向けだったと指摘し、M2.5によるコスト優位性はエージェントの普及を中小企業や開発者、市民ユーザーへと拡大させる可能性があると述べている。「これにより、エージェント市場の規模は拡大し、単なる価格競争ではなくなるだろう」とも。
王鵬は、「エージェントの爆発とコスト低下は、AIが“技術的奇点”から“製品的奇点”へと進化することを示している。まるでスマートフォンがフィーチャーフォンに取って代わったように、未来のAI競争はパラメータの大小ではなく、実際の業務フローにどれだけ融入できるか、どれだけ実質的な価値を創出できるかにかかっている」と述べた。
春節AI大戦は激化、AIの規模展開の臨界点に到達か？
業界全体がエージェントに賭ける背景について、王鵬は「その本質は、技術パラダイムが“受動的応答”から“能動的実行”へと進化していることにある」と分析する。
「従来の大規模モデルは『知識ベース』のようなものであり、エージェントはむしろ『デジタル社員』のような存在だ。タスクの分解やツール呼び出し、例外処理、さらには自己最適化まで行える。この変化は、企業のニーズの高まりに由来している。ユーザーは情報取得だけで満足せず、AIに直接仕事の完結を求めるようになった（例：注文の自動処理や財務報告の生成など）」と語る。
新モデルや新製品の集団リリースにより、現時点でエージェントの競争は差別化が進んでいるのか？
田豊は、「エージェント大規模モデルの競争は確かに差が出てきているが、その差は主にエンジニアリング能力、シナリオの実現性、コスト効率の3つの側面により現れている。パラメータ規模や基礎能力だけではない」と指摘する。
また、各企業のエージェント展開の背後には、AIの商業化の緊急性もあると述べる。
田豊は、「M2.5は『ネイティブエージェント本格モデル』として明確に位置付けられ、すべてのコア能力向上はプログラミング、ツール呼び出し、業務生産性などの高付加価値経済タスクに集中している。この専門化の道を選んだことは、MiniMaxの商業化への深い理解を示している」と語る。
また、今年の春節期間中、AIは各大手テック企業の重点展開分野となった。各社の取り組みは異なるものの、業界は次第に共通の方向性を見せている。
田豊は、「業界はパラメータの競争から収益や利益の競争へと移行している。単なる技術のリードだけでは市場で勝つことはできず、誰がより早く技術優位を収益化できるかが勝負の鍵だ」と述べる。
また、彼は、「字節の『流量＋シナリオ』モデル、阿里の『ECプラットフォーム＋エコシステム』モデル、MiniMaxの『専門化＋実用化』モデルは、それぞれ異なるエコシステムの壁を築いている」とも。
張毅は、「春節のAI大戦から、すでに同質化の“内輪もめ”から差別化の方向に変わりつつあることが見て取れる」と指摘し、「各社の戦略は明確に分かれてきている。多モーダル、エージェントの効率化、エコシステムの実現性などが主な差別化ポイントであり、技術力や商業化の段階、シナリオの訴求に差が出ている」と述べた。
彼の見解では、これはパラメータ規模を中心とした“軍拡競争”から、よりシナリオ重視・実用化・細分化された新たな競争段階への移行を示している。
「技術の披露」から「商用」へ、「試験」から「普及」へと、今年の春節はAIの舞台が次第に盛り上がった。コストのハードルが下がり、ユーザーがAI製品に触れる機会が増える中、この密度の濃い競演は、後世にとってAIが「節句の花火」から「日常の灯火」へと進化した歴史的な転換点と見なされるかもしれない。
（出典：每日経済新聞）