MiniMax acaba de salir a la pista con MaxClaw, un nuevo modo dentro de MiniMax Agent que promete algo muy concreto: un agente de IA “always on” funcionando en menos de 10 segundos.
La propuesta es directa y agresiva: tareas complejas por 0,15 dólares, frente a los 3,00 dólares que la compañía compara con Claude Opus 4.6. La diferencia no es menor, pero lo verdaderamente interesante no es solo el precio, sino todo lo que hay detrás de esa cifra.
MaxClaw elimina uno de los grandes dolores de cabeza del mundo agéntico: despliegue de modelos, configuración de APIs y la acumulación constante de costes por herramientas externas. Aquí es tan sencillo como entrar, pulsar “deploy”, conectar tu app de mensajería y empezar a trabajar. Sin servidores propios, sin pelearte con integraciones desde cero.
El flujo de uso es casi provocador por su sencillez: login, “deploy”, conectar mensajería y empezar. MiniMax lo presenta como un agente plenamente operativo y siempre activo, capaz de trabajar incluso cuando tú estás durmiendo.
Hay un detalle práctico que marca diferencia: los entregables se sincronizan automáticamente con un panel web para su revisión. Esto significa que puedes lanzar una tarea desde Telegram a las dos de la madrugada y revisarla al día siguiente en tu ordenador sin reenviarte archivos ni capturas. La experiencia deja de ser chat y pasa a ser sistema de trabajo.
MiniMax Agent se posiciona así como un espacio de trabajo nativo de IA para individuos y equipos que quieren construir sin escribir una sola línea de código. El mensaje es claro: no necesitas saber de infraestructura para tener un agente productivo.
MaxClaw se ejecuta sobre M2.5, el modelo más reciente de MiniMax, diseñado no para conversaciones de un solo turno, sino para cargas agénticas: tareas de múltiples pasos, uso de herramientas, decisiones intermedias y memoria operativa.
En benchmarks, M2.5 alcanza 80,2% en SWE-Bench Verified, una prueba centrada en resolver issues reales de software. No es simplemente “saber programar”, sino arreglar problemas concretos en repositorios existentes. Además, logra 51,3% en Multi-SWE-Bench, posicionándose en programación multilingüe dentro de la conversación de modelos top.
En BrowseComp, orientado a búsqueda y uso de herramientas, alcanza 76,3%. Es decir, no se limita a generar texto: navega, extrae información y ejecuta acciones con criterio. Ahí es donde se separan los modelos vistosos de los verdaderamente útiles.
La velocidad también es parte del argumento. Según MiniMax, M2.5 completa tareas un 37% más rápido que M2.1 y procesa alrededor de 100 tokens por segundo, aproximadamente el doble que competidores líderes. En la práctica, eso se traduce en menos latencia y mayor throughput: el agente actúa sin esa sensación de estar esperando a que cargue una página antigua.
El número que MiniMax destaca es claro: 0,15 dólares por tarea compleja frente a los 3,00 dólares que comparan con Claude Opus 4.6. No es una pequeña optimización; es un orden de magnitud que puede cambiar decisiones estratégicas.
La comparación en una demo aislada importa menos que el impacto acumulado en equipos que ejecutan múltiples tareas agénticas cada día: research, scraping, generación de assets, QA, análisis de datos o documentación técnica. Si tu pipeline depende de agentes, el coste por tarea deja de ser una curiosidad y se convierte en presupuesto anual. Ahí es donde la ecuación económica empieza a pesar de verdad.
MaxClaw ofrece acceso a más de 10.000 “Experts” preconfigurados. No son simples plantillas para editar un JSON, sino módulos que se despliegan con un clic y ejecutan tareas completas de forma fluida.
Entre los ejemplos mencionados figuran búsqueda de contenido viral, seguimiento de tendencias, equipos de investigación multiagente y flujos de modelización financiera. La idea no es generar prompts bonitos, sino mini-equipos listos para producir entregables reales.
A esto se suma un toolkit integrado de extremo a extremo: comprensión de imagen y vídeo, extracción web, búsqueda visual, generación de texto a imagen, texto a vídeo y despliegue automatizado. El agente no depende de que conectes veinte servicios externos ni de que gestiones claves, límites y facturación por separado.
Ahora bien, cuando todo viene empaquetado también implica una decisión estratégica: estás apostando por un stack concreto. La comodidad reduce fricción, pero también aumenta la dependencia de la plataforma y de cómo evolucionen sus “Experts”.
MiniMax Agent incluye Desktop Cowork, capaz de operar directamente en macOS y Windows. La compañía lo contrasta con Claude Cowork, que por ahora está limitado a macOS y a ciertos planes de suscripción.
Desktop Cowork puede conectar archivos locales, correo electrónico, calendarios, repositorios de GitLab y registros. El agente trabaja con tu contexto real, no con un entorno aislado donde tienes que copiar y pegar todo manualmente.
Además, MiniMax afirma que el procesamiento se realiza completamente en el dispositivo y no transmite datos externamente. Para organizaciones con fuertes requisitos de compliance o compras TI restrictivas, que sea “Windows-first” y on-device puede convertirse en el argumento decisivo para desbloquear proyectos internos.
MaxClaw está disponible en agent.minimax.io por 19 dólares. Ese precio incluye acceso completo a los Experts preentrenados, sin comisiones adicionales por API, además de 200 créditos gratuitos diarios al iniciar sesión y una membresía multiplataforma de MiniMax Agent.
El mercado de agentes vive un momento de euforia controlada: todos prometen “un empleado digital”, pero muchas veces el coste real se dispara cuando empiezas a sumar herramientas, llamadas y tokens. Si MiniMax consigue sostener el binomio de velocidad más coste por tarea bajo con una experiencia de despliegue tan simple, la presión competitiva será inmediata.
Queda por ver cómo se comporta MaxClaw en escenarios reales, con tareas desordenadas, errores impredecibles y flujos largos. Pero si la promesa de “pulsa deploy y ya tienes agente” funciona como anuncian, esto no es solo un lanzamiento más: es el inicio de una nueva fase en la guerra por ofrecer más trabajo hecho, por menos dinero y sin convertir al usuario en ingeniero de integraciones.
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