미니와 미니맥스가 동시에 공격을 시작하면서 에이전트 가격 전쟁이 본격화되었습니다

律动BlockBeats

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브랜드나 마케팅에 의존하지 않고, 8일 만에 개발자들이 발을 투표하도록 함

3 월 18 일과 19 일, 중국의 두 회사가 각각 자사의 Agent 방향 대형 모델을 공개했습니다. 국내 AI 스타트업 MiniMax는 M2.7을 출시했고, 샤오미 계열 대모델 팀인 MiMo는 V2-Pro를 선보였습니다. 두 모델 모두 Agent 벤치마크에서 세계 상위권에 진입했지만, 그들의 API 출력 가격은 각각 Claude Opus 4.6의 1/21과 1/8입니다.

두 회사는 같은 주간에 나왔지만 손에 든 카드는 전혀 다릅니다. 이들은 전혀 다른 기술적 경로를 대표하며, Agent 시대의 두 가지 미래를 건넨 것입니다.

동일한 시험, 1/17의 수강료

가장 직관적인 비교를 먼저 살펴보겠습니다.

OpenRouter 및 각 회사의 공식 가격 페이지 데이터에 따르면, API 출력 가격 (백만 토큰 당)으로 보면 MiniMax M2.7은 1.2달러이며, MiMo-V2-Pro는 3달러입니다. 참고로 Claude Opus 4.6의 출력 가격은 25달러이고, GPT-5.2는 14달러, Claude Sonnet 4.6은 15달러입니다.

가격 격차는 수십 배입니다만 능력의 격차는 아닙니다. SWE-bench Verified(현재 코드 엔지니어링 능력을 측정하는 가장 대표적인 벤치마크)에서 MiMo-V2-Pro는 78%를 획득했으며, Sonnet 4.6는 79.6%로, 격차는 2% 미만입니다. M2.7은 SWE-Pro 점수가 56.22%로, GPT-5.3-Codex와 비슷합니다. VIBE-Pro(End-to-End 프로젝트 전달 능력)에서 M2.7은 55.6%를 얻어, Opus 4.6에 근접합니다.

이 그림의 요점은 누가 높고 낮은지에 대한 것이 아닙니다. 각 회사의 벤치마크 시스템은 완전히 정렬되어 있지 않기 때문에 직접적인 비교는 신중해야 합니다. 핵심은 그 "가격-성능의 가위밭치기"에 있습니다: 국산 Agent 모델들은 이미 동일한 성능 대역에 들어갔지만 전혀 다른 가격 범위에 서 있습니다.

조 편의 매개변수 vs 자가 진화

가격은 겉모습일 뿐입니다. 두 회사는 완전히 다른 카드를 들고 나왔습니다.

MiMo-V2-Pro는 "대담한 모험"을 떠나는 것입니다. 샤오미의 공식 발표에 따르면, V2-Pro는 총 1조 개 이상의 파라미터를 보유하고 있으며, 활성 파라미터는 420억이며, 100만 토큰의 초장문맥을 지원합니다. 그것의 핵심 혁신은 Hybrid Attention 혼합 주의 메커니즘으로, 슬라이딩 윈도우 주의(SWA)와 글로벌 주의(GA)의 비율을 7:1로 조정했습니다—전작인 V2-Flash는 5:1이었습니다. 이 구조는 모델이 긴 문서 및 여러 도구의 병행 호출이 필요한 Agent 시나리오를 처리할 때 더 안정적입니다. PinchBench에서(MiMo-V2-Pro는 84%를 획득했습니다.

M2.7는 전혀 다른 길을 걸었습니다. MiniMax가 3월 18일에 발표한 공식 기술 블로그에 따르면, M2.7의 매개 변수 양은 공개되지 않았지만, 이는 "자기 진화" 메커니즘을 보여주었습니다. 모델이 자체적으로 100회 이상의 최적화 루프를 실행하며 실패한 경로를 분석하고, 계획을 수정하고, 자체 코드 아키텍처를 수정하고, 평가를 실행하고, 재귀하는 과정을 포함했으며, 최종적으로 내부 평가 데이터셋에서 30%의 성능 향상을 이루었습니다. MLE Bench Lite(기계 학습 대회 난이도 평가)의 22개의 고난도 문제 중, M2.7은 금 9개, 은 5개, 동메달 1개를 획득하여 평균 메달 비율이 66.6%였습니다.

다섯 가지 측면에서 두 가지 길은 완전히 다른 방향을 향했습니다. MiMo-V2-Pro는 문맥 길이와 코드 엔지니어링 측면에서 뚜렷한 우위를 보였으며, M2.7은 오피스 자동화 및 자가 진화 능력에서 격차를 벌였습니다. MiniMax의 동일한 기술 블로그에 따르면, M2.7은 GDPval-AA(오피스 문서 처리 평가)에서 ELO 1495를 획득하여 오픈소스 모델 중 최상위를 차지했으며, 40개 이상의 복잡한 기술을 커버하는 MM-Claw 테스트에서 기술 준수율을 97% 유지했습니다.

다섯 달의 네 번의 버전

두 회사의 차이점은 기술적인 전략뿐만 아니라 반복 속도에서도 완전히 다릅니다.

공개된 릴리스 기록에 따르면, MiniMax는 2025년 10월에 M2를 출시하고 2026년 3월에 M2.7을 출시하여 5개월 동안 네 번의 버전을 반복했으며, 평균적으로 49일마다 큰 버전 업데이트를 진행했습니다. 특히 M2.5에서 M2.7로의 간격은 약 30일이었습니다.

Xiaomi MiMo의 속도는 다릅니다: 2025년 4월에 MiMo-7B(7B 매개 변수 오픈소스 추론 모델)를 출시하고, 같은 해 12월에 V2-Flash(309B 총 매개 변수)를 출시하고, 2026년 3월에 V2-Pro(1T 총 매개 변수)를 출시했습니다. 각 세대 사이의 매개 변수 규모가 크게 다르지만 버전 간 간격은 더 길었습니다.

MiniMax는 작은 단계로 빠르게 전진하기로 선택했으며, 각 반복은 크지 않지만 빈도가 높습니다. M2.7의 자가 진화 메커니즘 자체가 "지속적인 진화"를 위해 설계되었습니다. Xiaomi는 한 번에 강하게 보내기로 선택했으며, 각 버전은 매개 변수 규모와 아키텍처의 큰 변화였습니다.

익명 8일, OpenRouter 정상 도달

기술 로드맵뿐만 아니라 샤오미의 출시 전략도 산업 관행을 깨뜨렸습니다.

로이터에 따르면, 3 월 11 일, Hunter Alpha라는 익명의 모델이 글로벌 최대 API 집계 플랫폼 OpenRouter에 등장했습니다. 브랜드 지원이 없으며, 발표 회자도 없으며, 기술 블로그도 없습니다. 그 API의 가격은 매우 저렴하지만 성능은 예상을 뛰어넘습니다.

커뮤니티는 그 출처를 추측하기 시작했습니다. Republic World 및 여러 기술 매체에 따르면, 가장 보편적인 추측은 DeepSeek V4이며, MiMo 팀 리더 로포리는 이전에 DeepSeek에서 연구를 수행했기 때문입니다. 호출 수가 급증하며, 익명 기간 동안 총 호출 수가 1 조 토큰을 넘어 OpenRouter 주간 랭킹에서 1 위에 올랐습니다.