O MiniMax M2.7 está cá; os pesos estão no Hugging Face e está, de forma legítima, a competir com os melhores modelos fechados que existem neste momento.
Os números: 56.22% no SWE-Pro (em benchmark para tarefas de engenharia de software), quase a igualar o Claude Opus 4.6; 57.0% no Terminal Bench 2. Um ELO de 1495 no GDPval-AA (em benchmark para tarefas de trabalho de conhecimento no mundo real, em diferentes empregos). Para contexto: é o mais alto entre os modelos com pesos abertos, apenas ligeiramente abaixo do Opus 4.6, Sonnet 4.6 e GPT-5.4.
Imagem: Minimax
É um modelo Mixture of Experts com 230B de parâmetros, com apenas 10B ativos por cada passagem de inferência, por isso obtém uma saída ao nível da fronteira sem pagar o custo computacional ao nível da fronteira. A MiniMax disse que era o primeiro modelo a participar no seu próprio desenvolvimento—uma versão interna fez 100+ rondas autónomas de auto-otimização, reescreveu o seu próprio andaime e ficou 30% melhor. Sem intervenção humana. Depois a licença mudou, e a comunidade perdeu isso
Mas pouco depois de os pesos terem sido disponibilizados, o laboratório chinês de IA MiniMax atualizou silenciosamente os termos: o uso comercial agora requer autorização por escrito da MiniMax.
O uso não comercial mantém-se gratuito e sem restrições. Pesquisa, projetos pessoais, afinação para a tua própria configuração—nada disso mudou. Mas se estiveres a executar um serviço alojado ou a construir um produto comercial, estás agora em território de “necessita de autorização”.
O Hacker News e uma discussão no Hugging Face encheram-se rapidamente de programadores a chamá-lo à atenção. O ponto específico de fricção é este: a MiniMax está a rotular a licença como “estilo MIT”, mas o MIT permite o uso comercial por definição. Chamar-lhe “Modified-MIT” enquanto restringe o uso comercial é, para dizer o mínimo, confuso.
Ryan Lee, Diretor de Relações com Programadores da MiniMax, publicou uma resposta detalhada em vez da habitual negação corporativa sem resposta. A explicação: prestadores de alojamento de má-fé tinham estado a disponibilizar versões degradadas de modelos anteriores da MiniMax—modelos errados, quantização agressiva, às vezes nem sequer o modelo real da MiniMax—e depois deixavam os utilizadores afastarem-se a pensar que a MiniMax entrega trabalho medíocre.
“Eles afastam-se a pensar que a MiniMax está a meio do caminho”, escreveu Lee. “Nós é que pagamos a fatura reputacional, o utilizador fica com uma experiência má, e os prestadores sérios que fazem o trabalho corretamente são abafados pelo ruído.” “Uma licença totalmente permissiva significava que não tínhamos forma de recuar em relação a nada disso”, acrescentou. “Se a licença tiver casos-limite que prejudiquem um uso legítimo da comunidade, digam-nos. Preferimos corrigir o texto do que defendê-lo.” Isto encaixa num padrão mais amplo. A MiniMax construiu a sua reputação junto dos programadores em lançamentos totalmente abertos—M2 sob MIT em outubro de 2025, M2.5 sob os mesmos termos em fevereiro de 2026. O M2.7 é a primeira rutura dessa sequência e surgiu apenas alguns meses depois de a empresa ter listado na Bolsa de Valores de Hong Kong em janeiro de 2026, angariando cerca de $620M juntamente com a Alibaba e o fundo soberano de Abu Dhabi entre os seus apoiantes. Outras empresas chinesas, que dominam o espaço de código aberto, também estão a testar as águas do “close-sourcing” de IA. A equipa Qwen da Alibaba terá mudado para desenvolvimento proprietário após a saída de cargos de liderança sénior, segundo o Financial Times; a Xiaomi também lançou os seus novos modelos MiMo v2 sob uma licença de fonte fechada. A frase curta de que os laboratórios chineses são abertos e os laboratórios dos EUA estão fechados já não se aplica. Para quem estiver interessado em utilizá-lo comercialmente, Lee diz que o processo de autorização será rápido e razoável.