10 000 dólares = 4 Agents, funcionamento 24/7 Modelo de custos reestruturado MiniMax M2.5 O ponto de inflexão para a implementação em larga escala de IA chegou?

O combate de IA (Inteligência Artificial) do Ano Novo Chinês, MiniMax (HK00100, preço das ações 680,0 dólares de Hong Kong, valor de mercado de 213,272 bilhões de dólares de Hong Kong), não ficou de fora.

Em 12 de fevereiro, a MiniMax lançou oficialmente seu mais recente modelo de programação de ponta, o MiniMax M2.5. Segundo informações, como o primeiro modelo de produção nativo para cenários de Agentes (inteligências artificiais), seu desempenho em programação e capacidade de agentes (Coding&Agentic) é comparável aos principais modelos internacionais, alinhando-se diretamente ao Claude Opus 4.6, suportando desenvolvimento de programação full-stack para PC, aplicativos e aplicações cross-platform.

Possivelmente influenciada por essa notícia, até o fechamento do mercado de Hong Kong em 13 de fevereiro, o preço das ações da MiniMax subiu 15,65%, com um valor de mercado total de 213,272 bilhões de dólares de Hong Kong.

Também é importante notar que a versão M2.5-lightning suporta uma velocidade de saída superior a 100 TPS (transações por segundo), aproximadamente o dobro dos modelos convencionais; o preço de entrada é cerca de 0,3 dólares por milhão de Tokens, e o de saída cerca de 2,4 dólares por milhão de Tokens.

Calculando com uma saída de 100 Tokens por segundo, o custo de operação contínua por uma hora é aproximadamente 1 dólar; com 50 Tokens, o custo é cerca de 0,3 dólares. Isso significa que, teoricamente, 10.000 dólares podem suportar 4 agentes operando continuamente por um ano.

Na véspera do Ano Novo Chinês, as apostas das empresas de IA já mostravam diferenças. Enquanto alguns apostam em multimodalidade, outros focam na entrada do mercado consumidor (C-end), a MiniMax aposta toda a sua ficha na “quebra de desempenho e custo” em cenários de Agentes. Será o início de uma guerra de preços ou uma nova rota para acelerar a comercialização de IA?

Por trás do lançamento do modelo de texto: a MiniMax quer reconstruir a economia de Agentes?

Sobre o desempenho do modelo MiniMax M2.5, o diretor do Instituto Think Fast and Slow, Tian Feng, afirmou ao jornal Daily Economic News que, com base na sua posição, ele é um “modelo de produção nativo de Agentes”, cujo valor central está em fornecer compreensão confiável de tarefas textuais e raciocínio de longo prazo para cenários de Agentes.

“Em capacidades essenciais de Agentes, como programação, chamadas de ferramentas e decomposição de tarefas complexas, o M2.5 já atingiu o nível SOTA (State of the Art, mais avançado do mundo). Essas capacidades são a base para construir Agentes eficientes”, afirmou Tian Feng.

Todos os sinais indicam que a estratégia da MiniMax para Agentes está bem definida.

Nos últimos 108 dias, a MiniMax evoluiu de M2 para M2.1 até M2.5, com resultados no SWE-Bench Verified (teste de referência em engenharia de software) aumentando de 69,4 para 80,2 pontos. Segundo fontes, essa evolução é atribuída ao reforço de aprendizagem de Agentes em grande escala (RL Scaling).

Seu framework próprio, Forge, desacopla o motor de treinamento e o Agente, permitindo uma generalização e otimização de qualquer scaffolding e ferramenta de Agentes, além de acelerar o treinamento cerca de 40 vezes por meio de agendamento assíncrono e estratégia de fusão em árvore.

Além disso, na camada de algoritmos, utiliza-se a otimização CISPO e mecanismos de recompensa de processo para aliviar problemas de atribuição de crédito em cenários de longo contexto, incluindo o “tempo real de tarefas” na função de recompensa, equilibrando eficácia e velocidade de resposta.

Em 12 de fevereiro, o M2.5 foi lançado na plataforma MiniMax Agent e, em 13 de fevereiro, foi disponibilizado como código aberto globalmente para suporte à implantação local. Menos de um dia após, usuários de todo o mundo já criaram mais de 10 mil especialistas na plataforma MiniMax Agent, com crescimento rápido contínuo.

A MiniMax afirma que espera, enquanto continua aprimorando suas capacidades, construir um ecossistema de Agentes sustentável — o Agent Universe.

Vale destacar que, atualmente, as apostas das empresas de IA estão mais voltadas para modelos multimodais de grande escala. Por que a MiniMax, neste momento, lança um grande modelo de texto?

Tian Feng explica que a MiniMax concentra quase todos os recursos na melhoria contínua da capacidade do modelo base. “O lançamento do M2.5 é uma continuação dessa estratégia — primeiro fortalecer a base do modelo, depois expandir para aplicações específicas.”

Ele também observa que a MiniMax foi uma das primeiras empresas nacionais a adotar a rota de modelos multimodais completos, e que lançar um modelo puramente de texto não significa abandonar a multimodalidade, mas sim realizar uma otimização específica para cenários de Agentes, com base na capacidade multimodal já existente.

O CEO da iiMedia Research, Zhang Yi, afirmou ao jornal que a MiniMax está promovendo fortemente modelos de grande escala de baixo custo, com uma estratégia clara de diferenciação: evitar a competição na “corrida de multimodalidade” e focar na redução de custos e na eficiência na implementação de Agentes.

Além do avanço em desempenho, uma grande preocupação do mercado com o M2.5 é o controle de custos. A MiniMax acredita que, quando desempenho e custos deixam de ser restrições, o modelo econômico de implantação em larga escala de Agentes mudará fundamentalmente.

Segundo Wang Peng, vice-pesquisador do Instituto de Ciências Sociais de Pequim, a MiniMax e outros fabricantes estão reduzindo drasticamente os custos de uso de Agentes, marcando a entrada da IA na fase de “substituição em escala” após a “validação técnica”.

Wang explica que, no passado, os altos custos de raciocínio limitavam as aplicações de Agentes a tarefas de alto valor, mas agora, com custos baixos, as empresas podem implantar IA em massa para tarefas rotineiras, como atendimento ao cliente e entrada de dados, além de criar novos modelos de negócio, como serviços de IA pagos por resultados.

O setor pode se tornar uma batalha de preços? Especialistas: é mais provável que gere uma “guerra de valor”

Na véspera do Ano Novo Chinês, muitas empresas de IA já fizeram suas apostas em Agentes.

No produto, várias empresas estão acelerando para ganhar vantagem. Em 11 de fevereiro, a Meituan LongCat lançou seu Agente nativo de “pesquisa aprofundada”. Testes cegos mostraram uma taxa de usabilidade geral de 61,1%, superior aos 42,8% do ChatGPT. Essa funcionalidade já está disponível gratuitamente na página web do LongCat.

Em 20 de janeiro, a MiniMax lançou a versão 2.0 do Agent, posicionando-se como uma “plataforma de trabalho nativa de IA”, suportando tanto desktop (Mac e Windows) quanto a introdução de “Agentes especialistas” voltados a cenários verticais profissionais. Em 19 de janeiro, a empresa Ziejie anunciou oficialmente seu novo produto de Agente para desktop, “Ziejie AI Desktop Partner”, com versão para Windows, disponível gratuitamente.

No que diz respeito aos modelos, em 3 de fevereiro à noite, a Alibaba open-sourou o novo modelo de programação de agentes Qwen3-Coder-Next, ativando apenas 3B, cujo desempenho em programação de agentes já rivaliza com modelos open-source de ponta como DeepSeek-V3.2 e GLM-4.7.

Segundo informações, com avanços tecnológicos, o Qwen3-Coder-Next reduz significativamente os custos de raciocínio, para apenas 5% a 10% do custo de modelos de desempenho semelhante, sendo especialmente adequado para implantação em computadores domésticos e servidores leves, além de ser o modelo de programação de agentes de menor porte com maior capacidade atualmente.

A Alibaba afirma que, diante de problemas reais como raciocínio de longo contexto, uso de ferramentas e recuperação após falhas, o novo modelo Qwen consegue lidar com tudo com facilidade.

Percebe-se que, no setor de grandes modelos relacionados a Agentes, a redução de custos é atualmente a principal direção. Isso significa que, com a entrada do M2.5, o setor pode evoluir para uma batalha de preços?

Zhang Yi acredita que “não necessariamente é uma corrida de gastar dinheiro para ganhar mercado”. Ele explica que a baixa de preços é principalmente resultado de otimizações técnicas, não uma estratégia de subsídios. “Quanto à possibilidade de uma guerra de preços, é preciso observar as mudanças futuras do mercado. Mas o que é certo é que isso acelerará a eliminação de concorrentes ineficientes, levando o setor a uma competição de desempenho e custo.”

Tian Feng também acredita que o baixo custo do M2.5 é uma consequência natural da otimização da arquitetura técnica e do aprimoramento da capacidade de engenharia, impulsionando os Agentes do “conceito à comercialização em escala”, e que é mais provável que gere uma “guerra de valor” do que uma tradicional guerra de preços.

Ele prevê que a redução do custo de raciocínio de grandes modelos, que já ocorre há anos, continuará, e que a chegada do M2.5 acelerará essa tendência, levando toda a indústria a um caminho mais eficiente e de menor custo. “Acreditamos que a redução de custos em modelos de grande porte continuará a cada ano, e o surgimento do M2.5 acelerará esse processo, promovendo um desenvolvimento mais eficiente e econômico do setor”, afirmou.

Ele também comentou que, anteriormente, os preços dos produtos de Agentes eram altos, voltados principalmente para clientes corporativos. Com a redução de custos trazida pelo M2.5, espera-se que o mercado de Agentes se expanda para pequenas e médias empresas, desenvolvedores e até usuários individuais. “Isso pode ampliar significativamente o tamanho do mercado de Agentes, não sendo apenas uma competição de preços.”

Wang Peng acredita que a explosão de Agentes e a redução de custos representam a transição da IA de um “ponto de singularidade tecnológica” para um “ponto de singularidade de produto”. “Assim como os smartphones substituíram os telefones de funcionalidade, no futuro, a competição de IA não será mais sobre o tamanho dos parâmetros, mas sobre se ela consegue realmente integrar-se ao fluxo de trabalho e gerar valor prático.”

A batalha de IA do Ano Novo Chinês está em pleno andamento, o ponto de inflexão para a implantação em larga escala da IA chegou?

Sobre o motivo pelo qual muitas empresas de IA apostaram em Agentes, Wang Peng acredita que, no fundo, trata-se de uma mudança de paradigma técnico de uma “resposta passiva” para uma “execução ativa”.

“Modelos tradicionais de grande porte funcionam como ‘bancos de conhecimento’, enquanto os Agentes são mais como ‘funcionários digitais’, capazes de decompor tarefas, chamar ferramentas, lidar com exceções e até se auto-otimizar. Essa mudança decorre da evolução das necessidades empresariais: os usuários não querem apenas obter informações, mas que a IA complete o ciclo de trabalho de forma direta (como processamento automático de pedidos ou geração de relatórios financeiros).”

Com a entrada de novos modelos e produtos, até agora, no setor de Agentes, as empresas já estão começando a diferenciar-se?

Tian Feng acredita que, de fato, a corrida de grandes modelos de Agentes está se ampliando, mas essa diferença se manifesta mais na capacidade de engenharia, na implementação de cenários e na relação custo-benefício do que no tamanho dos parâmetros ou capacidades básicas.

Ele destaca que, atualmente, a estratégia de todas as empresas de Agentes está fortemente ligada à necessidade de concretizar a IA no mercado.

Tian Feng aponta que o M2.5 foi claramente definido como um “modelo de produção nativo de Agentes”, com foco em melhorias em programação, chamadas de ferramentas e produtividade de escritório. Essa escolha de especialização demonstra uma compreensão profunda da MiniMax sobre a comercialização.

Também é importante notar que, neste Ano Novo Chinês, a IA tornou-se uma das principais áreas de foco das grandes empresas de tecnologia. Apesar de diferentes estratégias, há um consenso crescente na direção do setor.

Tian Feng afirma que o setor está mudando de uma “corrida por parâmetros” para uma “corrida por receita” e “lucro”. Liderar em tecnologia não garante mais o sucesso de mercado; quem conseguir transformar rapidamente suas vantagens tecnológicas em receitas comerciais quantificáveis será o vencedor final.

Ele também acredita que, independentemente do modelo de negócios, como o “fluxo + cenário” do ByteDance, o “e-commerce + ecossistema” da Alibaba ou o “especialização + implementação” da MiniMax, todos estão construindo suas próprias barreiras ecológicas distintas.

Zhang Yi acrescenta que, a partir da batalha de IA do Ano Novo, é possível perceber uma mudança de uma competição de homogeneidade (“involução”) para uma de diferenciação. “As estratégias das empresas estão se diversificando, incluindo multimodalidade, eficiência de Agentes e ecossistemas implementáveis. A origem dessa mudança está na diferença de capacidades tecnológicas, estágio de comercialização e demandas de cenário entre os fabricantes.”

Para ele, isso também marca uma transição do setor de uma “corrida armamentista” baseada em parâmetros para uma fase de competição mais focada em cenários, mais prática e mais segmentada.

De “exibição de habilidades” para “uso comercial”, de “experimentação” para “popularização”, neste Ano Novo Chinês, a corrida de IA está em plena ebulição. Quando os custos da IA forem progressivamente reduzidos e os usuários começarem a interagir mais com produtos de IA, essa intensa competição durante o feriado pode ser vista como um ponto de inflexão na história, marcando a passagem da IA de “fogos de artifício festivos” para “iluminação do cotidiano”.