DeepSeek es la punta de lanza cuando hablamos de inteligencia artificial de China. No sólo cuenta con un gran rendimiento, sino que la propia Microsoft ha dado la voz de alarma al apuntar que su política está permitiendo que gane usuarios en mercados en los que otros como OpenAI lo tienen más difícil. Otras empresas como Tencent o Alibaba están dando pasos de gigante en la lucha por la IA, y hace unos días ByteDance -TikTok- presentó un Seedance 2.0 que es impresionante… y ya le está trayendo dolores de cabeza.
Pero los grandes no son los únicos, y con una China volcada en el desarrollo de la robótica y la IA, hay que hablar de otros ‘jugadores’ más pequeños. Zhipu AI y MiniMax son dos de los "tigres" que, en apenas unos años, han levantado cientos de millones de dólares y que cuentan con modelos que tienen una filosofía radicalmente distinta a la de OpenAI y otros gigantes occidentales.
Sus modelos se venden como compañeros de vida, herramientas que la gente pueda usar en el día a día sin preocuparse por el precio. Y, dentro de ese discurso, MiniMax acaba de lanzar el M2.5, un modelo que quiere convertirse en un “empleado digital” y que sus responsables han catalogado como su primer “modelo de frontera” tan barato que no vale la pena medir el precio.
Una IA demasiado barata como para preocuparse por el precio
M2.5 ya es oficial y, como recoge South China Morning Post, MiniMax no ha querido desperdiciar la oportunidad de lanzarlo en una semana frenética para la industria de la IA en China. Técnicamente, M2.5 es un LLM -gran modelo de lenguaje- que puede con unos 230.000 millones de parámetros totales, pero sólo utiliza 10.000 millones por token. Al ser un sistema Mixture of Experts, cada llamada sólo implica a los expertos directamente necesarios para resolver la petición.
Bajando a tierra la cifra, eso significa que es un modelo capaz, pero por petición de usuario no utiliza todo su potencial, lo que implica bajos costes de inferencia y precios muy bajos para los usuarios. Sus responsables afirman que el precio es de apenas un dólar por hora de funcionamiento continuo, gastando 100 tokens por segundo. Esto significa que puedes tener un “agente” trabajando de manera continua durante todo ese tiempo a un precio entre 10 y 20 veces más bajo que otros modelos como Opus, Gemini 3 Pro o GPT-5.
Esa política tan agresiva hace que M2.5 sea un modelo “demasiado barato como para cuantificarlo”, según sus responsables, facilitando esa adopción masiva porque el usuario puede dejar de optimizar cada orden que da a la IA. Esa frase de “too cheap to meter” es un guiño al histórico comentario en el que se apuntaba que la electricidad procedente de la energía nuclear sería demasiado barata como para medirla.
Puntuación interna en diferentes pruebas | Imagen: MiniMaxY algo importante es que M2.5 no es un simple chatbot. Está disponible en plataformas como Ollama, HuggingFace, ModelScope en China o GitHub, y la propia MiniMax apunta que el 30% de las tareas internas de la compañía ya las realiza el propio M2.5. Además, el 80% del código nuevo es generado por el modelo. Es decir, está más optimizado para trabajar solo que para chatear. Esto del código creado por código no es exclusivo de M2.5, y Codex y Opus también está en este barco.
El modelo ya ha sido puesto a prueba y, si bien en algunas tareas consigue resultados notables, sobre todo comparado con otros modelos open-weight, su puntuación dista de la de los modelos cerrados. En los resultados internos de la propia compañía, consiguió doblar la puntuación del modelo anterior, el M2.1, pero como bien apunta SCMP, estas puntuaciones de referencia internas son complicadas de verificar de forma independiente.
Benchmark interno en coding | Imagen: MiniMaxPero, al final, sea más o menos capaz en comparación con otros modelos, MiniMax M2.5 es un ejemplo más de la estrategia que está empujando China con la inteligencia artificial. Mientras Estados Unidos se está esforzando en demostrar que tiene modelos propietarios cada vez más potentes y capaces, IA está en una narrativa en la que pretende impulsar modelos más baratos y útiles para el usuario.
Esto implica no sólo que tengan una buena relación prestaciones/precio, sino también que puedan ejecutarse en dispositivos del día a día sin una enorme capacidad de cálculo. Y ahora que, supuestamente, ciertas empresas chinas podrán hacerse con algunas de las mejores GPU de NVIDIA para entrenar a la IA, el impulso a esa estrategia puede ser notable.
Imágenes | MiniMax (editada)
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