어제도 없던 모델이 오늘 나왔습니다. 중국 상하이의 AI 스타트업 MiniMax가 6월 1일, 새 플래그십 모델 M3를 정식 출시했어요. 조용히 등장한 것치고는 내용이 꽤 충격적인데요, 소프트웨어 엔지니어링 벤치마크인 SWE-bench Pro에서 OpenAI의 GPT-5.5(58.6%)를 제치고 **59.0%**를 기록했거든요. Gemini 3.1 Pro도 뒤로 밀렸고요.
솔직히 처음엔 "또 중국 회사 자체 발표 아닌가?" 싶었는데, SWE-bench Pro는 제3자 기관 기준이라서 그냥 흘려보내기가 좀 어렵더라고요. BrowseComp(웹 탐색 능력 평가) 에서도 83.5점을 기록하면서 Claude Opus 4.7(79.3점)을 앞섰습니다.
MiniMax는 2022년 초 설립됐습니다. 창업자 옌쥔제(Yan Junjie)는 중국 AI 대기업 SenseTime 부사장 출신이고, 알리바바가 2024년에 6억 달러 투자 라운드를 이끌었어요. 텐센트, HongShan, IDG Capital도 투자자 명단에 있습니다. 올해 초 홍콩 증시에 상장(종목코드 00100.HK)한 이후 주가가 IPO 대비 약 400% 올라서 지금 시가총액은 약 337억 달러(한화 약 46조 원) 수준이에요. 최근엔 상하이 스타마켓(STAR) 이중 상장도 준비 중이라는 소식도 들리고요.
근데 이 정도 규모 회사인데 한국에서는 왜 잘 모르냐고요? 저도 잘 모르겠어요. 중국 AI 회사들이 종종 그렇게 조용히 커있더라고요. 이번엔 그냥 넘어가기 어렵겠다 싶었습니다.
M3의 핵심: Sparse Attention
M3의 가장 특징적인 기술은 MiniMax Sparse Attention(MSA) 아키텍처입니다. 기존 트랜스포머 모델들이 모든 토큰 쌍 간의 관계를 전부 계산하는 Dense Attention 방식을 쓴다면, MSA는 꼭 필요한 관계에만 집중합니다. 그 덕분에 연산량이 이전 모델 대비 약 1/20 수준으로 줄었다고 해요. 성능을 올리면서 비용을 그렇게까지 낮춘 게 이 아키텍처 덕분이라는 거고요.
컨텍스트 창은 최대 100만 토큰(1M)으로, 이전 모델(M2.7)의 무려 5배입니다. 512K 토큰까지는 고품질로 보장되고, 텍스트·이미지·영상 입력을 모두 기본 지원합니다.
12시간 동안 혼자 돌아간 코딩 에이전트
MiniMax가 공개한 데모 중 눈에 띄는 게 하나 있어요. M3에게 ICLR 2025 우수 논문을 스스로 재현해보라고 시켰대요. 외부 도움 없이. 모델은 약 12시간 동안 독립적으로 실행되면서 18개의 커밋을 만들고 실험 차트 23개를 생성했으며, 핵심 실험을 성공적으로 완수했다고 합니다. Nvidia Hopper 칩용 소프트웨어 최적화 작업도 시연했고요.
사실 이런 자율 에이전트 시연은 요즘 많은 회사들이 다 하는 거라서 과장이 많은 편이죠. 근데 MiniMax는 제3자 벤치마크 수치와 함께 공개했으니 어느 정도 무게가 있어 보입니다.
가격이 진짜 무기
가격이 인상적입니다. 512K 토큰 이하 기준으로 입력 토큰 100만 개당 $0.60, 출력 100만 개당 $2.40이에요. Claude Opus 4.8이 입력 $5.00/출력 $25.00인 걸 생각하면 대략 8분의 1 수준입니다. 프롬프트 캐싱도 지원하고요.
개인적으로 이게 M3의 진짜 카드가 아닐까 싶어요. 성능이 비슷하다면 결국 가격으로 결정나는 거니까요. 코딩 에이전트처럼 토큰을 많이 쓰는 작업에서는 비용 차이가 엄청나게 벌어집니다.
오픈소스는 10일 뒤
오늘부터 API와 MiniMax Code 서비스를 통해 이용 가능하고, 10일 안에 기술 보고서와 함께 모델 가중치를 오픈소스로 공개할 예정이라고 밝혔습니다. DeepSeek이 오픈소스 공개로 업계를 뒤흔든 게 아직 기억에 생생한데, MiniMax도 비슷한 전략인 셈이죠.
솔직히 지금 AI 씬이 워낙 빠르게 돌아가다 보니, 10일 뒤엔 또 다른 모델이 이미 나와있을 것 같기도 하고요. 오픈소스 공개 이후 커뮤니티 반응이 어떻게 나올지, 특히 로컬 실행 가능한 양자화(quantized) 버전이 나왔을 때 진짜 검증이 시작될 것 같습니다. 그때까지는 벤치마크 숫자로만 판단하기엔 조금 이른 감도 있고요.