MiniMax M3 против DeepSeek V4: два открытых титана с контекстом в миллион токенов — 13 июня 2026 г. в 05:20:05.925
MiniMax M3 против DeepSeek V4: два открытых титана с контекстом в миллион токенов Две недели назад AI-ландшафт разделился на «до» и «после». MiniMax выпустил M3 — 59% на SWE-Bench Pro и 1M-окно контекста по цене $0,60 за миллион input-токенов. А через пару недель DeepSeek представил V4-Pro: 1,6 трлiona параметров, из которых активируется лишь 49 млрд, и сравнимые результаты с GPT-5.5 и Claude Opus 4.7 при 13-кратной экономии. Оба open-weight. Оба локально развёртываемые. 🚀 МSA-архитектура MiniMax M3 — это не просто «ещё один MoE». Встроенная мультимодальность позволяет подавать код, изображения и текст в одном потоке без отдельного vision-модуля. Ollama, LM Studio или Docker + Open WebUI — выбор инфраструктуры уже менее важен, чем то, какой контекст вы готовы в модель запихнуть. 🔥 DeepSeek V4-Flash, 284B общих и 13B активных параметров — рекорс по эффективности. MoE-шлюз учится пропускать запросы через минимальное подмножество экспертов, экономя VRAM без потери качества на рутинных задачах. На AIME 2026 V4-Pro показывает результаты, бьющие большинство закрытых решений прошлой волны. ⚡ Оба проекта лицензированы для коммерческого использования. Оба можно запустить на рабочем железе: 2×A100-80GB — не роскошь, а середина. Локальные агенты на базе этих моделей уже интегрируются в LangGraph и CrewAI, превращая серверную стойку в полноценный автономный конвейер. 💡 Главный вопрос 2026-го: при открытом весе, экстремальной длине контекста и агентном режиме — зачем ещё платить за cloud-токены? 📊 По данным GitHub Octoverse, количество AI-репозиториев выросло на 178% год к году — более 4,3 млн проектов. Локальные модели стали не альтернативой облаку. Они — новый стандарт.