MiniMax 2.1: Nejefektivnější Číňan na programování

Druhá polovina tohoto roku se nese jednoznačně v režii programovacích LLM modelů. Konečně se dostáváme do fáze, kdy modely nepůsobí jako talentovaní studenti, ale jako někdo, komu klidně svěříš klíče od repozitáře. První, kdo v tomto ohledu skutečně otevřel hřiště, byl GPT-5.0. Nebyla to žádná Death Star, která by jedním výstřelem změnila galaxii. Ale stalo se něco zásadního: začal kódovat bez chyb. Ne „většinou správně“, ne „s drobnými opravami“, ale tak, že se na výsledek dalo spolehnout.

Starší modely, jako GPT-4 nebo 4.1, sice kódovat uměly, ale bylo v tom příliš mnoho drobných chyb, nedotažeností a zvláštních úletů. Fungovalo to, ale nebylo to ono. Skutečný skok směrem k autonomnímu kódování přišel až s uvedením ChatGPT-5. Následovaly ještě verze 5.1 a 5.2, ale tam už šlo spíš o ladění a optimalizaci. Žádný další dramatický skok se nekonal.

Kdo naopak udělal opravdu velký krok vpřed, byl Google Gemini 3 Pro. Ten na konci roku ukázal, že programování může zvládat bezkonkurenčně. V mnoha ohledech dokonce překonává ChatGPT. Je to skvělý, extrémně silný model.

Vedle toho se objevily i další modely, které umějí kódovat velmi dobře a zároveň jsou relativně levné. Ve druhé polovině roku to byl Grok 4 Fast a úplně špičkové výsledky na samotném závěru roku přinesl Gemini 3 Flash. Přesto ale tyto modely zůstávají pořád poměrně drahé. Třeba Flash stojí zhruba 3 USD za milion tokenů.

A právě tady přichází na scénu MiniMax 2.1. Ten totiž umí kódovat na úrovni Claude, je velmi blízko Gemini 3 Flash i Pro, a v některých benchmarcích je dokonce ještě o kousek lepší. Z hlediska kvality je to zkrátka srovnatelná liga.

Co ovšem srovnatelné není, je cena. A teď se podržte. MiniMax 2.1 stojí pouhých 0,12 USD za milion tokenů. To je číslo, které bere dech. V některých API je dokonce dostupný zdarma.

Důvod? Stejně jako DeepSeek je MiniMax extrémně efektivní. Stojí na MoE architektuře s efektivními 10B aktivními parametry, které jsou navíc cíleně zaměřené právě na programování. A je to znát. Ten model to prostě umí. Čistě, rychle a bez zbytečných kudrlinek. Výsledek je fascinující kombinace: vysoká kvalita kódování a zároveň neuvěřitelně nízká cena. MiniMax 2.1 je přesně ten typ modelu, který mění pravidla hry. Ne tím, že by byl o procento chytřejší, ale tím, že dělá špičkové programování dostupné skoro každému. Určitě stojí za to ho vyzkoušet.

MiniMax 2.1 podle dostupných výzkumů dosahuje velmi silných výsledků v programovacích a agentních benchmarcích. V testech jako SWE-Multilingual (72,5 %) nebo VIBE-bench (88,6 %) konkuruje, a v některých případech i překonává modely typu Gemini 3 Pro nebo Claude 4.5 Sonnet. Je ale fér říct, že reálný výkon se může lišit podle konkrétního použití a nastavení workflow. A ne vždy funguje uplně perfektně, jsou i negativní reakce. Jedná se však o marginální problémy, které jsou masivně překryty pozitivními reakcemi na model.

Model je postaven jako lehké open-source řešení se sparse MoE architekturou (230B parametrů celkem, 10B aktivních). Díky tomu je výpočetně efektivní, vhodný i pro lokální nebo pololokální nasazení a extrémně levný v provozu. U složitějších úloh se náklady pohybují zhruba kolem 0,04 USD na komplexní task, což je v této třídě modelů výjimečné, i když někdy trpí menší tokenovou neefektivitou.

Mnoho vývojářů chválí spolehlivost při dlouhém horizontu uvažování, autonomním kódování a agentních úlohách. Zároveň se ale objevují názory, že v některých scénářích, například u komplexních tool calls, je model pomalejší nebo nepřináší dramatické zlepšení oproti M2. To ukazuje, že praktické výhody se stále dolaďují a nejsou univerzální pro každý use-case. Jedná se o model srovnatelný ohledně výkonů jako je Gemini 3 Flash. Kvalitativně je srovnatelný i s druhým čínský levným programátorem GLM 4.7, který však je trochu dražší.

🔹 Design Arena

Originál článek: AI Revolution - Minimax 2.1: Nejefektivnější Číňan na programování