MiniMax belum terlalu dikenal di jalur model penalaran, tetapi catatan M1 membuktikan bahwa mereka serius dalam mengerjakan hal ini.
Posisi M1
M1 adalah seri model penalaran MiniMax yang bersaing langsung dengan o-series dari OpenAI dan R1 dari DeepSeek. Kemampuan intinya berfokus pada penalaran matematika, pembuatan kode, dan analisis logika.
Di SWE-bench Verified, MiniMax M2.5 (versi iterasi dari M1) meraih skor 80,2% — berada di bawah Claude Opus 4.5 dan Gemini 3.1 Pro, tetapi 0,2 poin persentase di atas GPT-5.2. Hasil ini menempatkannya di jajaran teratas secara global.
Arsitektur MoE
Seri M1 juga menggunakan arsitektur MoE (Mixture of Experts), sejalan dengan pendekatan DeepSeek dan Qwen. Arsitektur ini mempertahankan jumlah parameter yang tinggi (kapasitas besar) sambil mengendalikan biaya komputasi saat inferensi aktual.
Dikombinasikan dengan teknologi Lightning Attention, MiniMax menawarkan efisiensi biaya yang menonjol dalam skenario penalaran konteks panjang — mengonsumsi lebih sedikit daya komputasi dan waktu untuk tugas yang sama.
Strategi Rendah Hati
Dibandingkan dengan perusahaan model besar domestik lainnya, aktivitas PR MiniMax sangat terkendali. Mereka tidak terlalu aktif menerbitkan laporan tolok ukur atau artikel pemasaran, dan pembaruan produk jarang melibatkan konferensi pers.
Pendekatan ini memiliki kelebihan dan kekurangan: sisi positifnya adalah tidak menimbulkan kesan "sombong", sementara sisi negatifnya adalah rendahnya kesadaran pasar. Banyak pengembang bahkan tidak tahu bahwa model MiniMax sudah bisa bersaing langsung dengan pemain papan atas.
Jalur Komersialisasi
Komersialisasi MiniMax mengikuti jalur ganda To C + API:
- Sisi To C: Hailuo AI untuk pengguna umum
- Sisi API: Menyediakan antarmuka untuk pengembang
Strategi ini berbeda dari Anthropic (memulai dengan API murni lalu menambahkan To C) maupun OpenAI (ChatGPT lebih dulu baru API). MiniMax berjalan dengan dua kaki sejak awal, kemungkinan karena sebagai pemain yang relatif kecil, mereka membutuhkan berbagai sumber pendapatan untuk mendukung riset dan pengembangan.
Sumber: Papan peringkat SWE-bench, CocoLoop, dokumentasi API resmi MiniMax