MiniMax 最新动态

Unsloth AI@UnslothAI· 22:46精选AI 评分7070

Unsloth 发布 MiniMax-M3.1-Flash 的量化 GGUF，2-bit 版在缩小 45% 体积的同时保留 91.5% top 1 精度，可在 150GB 内存上本地运行，1-bit 版约 89.9%，4-bit UD-Q4_K_XL 达 98.0%。作者称其为同尺寸最强开源模型之一，并给出 Hugging Face 权重链接与本地运行指南。

MiniMax (official)@MiniMax_AI· 09:34精选AI 评分6969

MiniMax 宣布 M3.1 Flash 权重公开，总参数 428B、每 token 激活 23B，提供 Hugging Face 和 ModelScope 下载。

MiniMax Code 桌面端推出 Mini App 长运行应用功能

MiniMax 在 MiniMax Code 桌面应用（macOS / Windows）本地会话中推出 Mini App，一种带前端和后端的长运行应用，以插件形式安装并与 Agent 双向调用，让 Agent 的工作停留在常驻页面而非散落各对话中。

MiniMax 发布 M3.1 Flash，推理提速近三倍、用量成本降低 70%

MiniMax 发布 MiniMax M3.1 Flash，匿名模型 Space Bunny 是其早期版本，曾处理超过 200 万亿 token。

如何在单张 RTX 5090 上用 MiniMax H3 生成实时视频

ComfyUI 博客作者用智能体搜集各类优化，把 MiniMax H3 实时视频生成压缩到单张 RTX 5090（32 GB 显存）上运行，生成 30 秒视频耗时 23.51 秒，达 1.28 倍实时吞吐。

基于 MiniMax H3 Max 的 24 小时 AI 直播网站上线了

MiniMax 将 H3 Max 768P、480P 接入开放平台和 MiniMax Design，海外开发者已借此搭建出 Twitch 直播和 24 小时“AI 电视台”。

MiniMax-H3 在 8×H200 上基准测试：无损加速 1.95×，最高 6.24×（SSIM 0.76–0.91）

SGLang Diffusion 团队在 8×NVIDIA H200 上对 MiniMax-H3 视频生成进行基准测试，其密集无损路径较 Diffusers 快 1.85–1.95×，无近似损失。

MiniMax Design 发布：从操作像素到操作语义和表达意图

MiniMax 推出 MiniMax Design，一款将多模态模型能力转化为生产力的 Harness，可理解目标、拆解任务并调用模型与 Skills，完成从素材处理到最终交付的完整流程。该产品围绕原生多模态视频模型 H3 构建，擅长处理目标明确的商业内容任务，并提供 Agent 3D 导演台、自动剪辑与字幕功能，支持接入 ComfyUI 等开源生态工作流。

MiniMax Music 3.0 发布：新一代开源权重、生产级全能音乐模型

MiniMax 推出 Music 3.0，新一代音乐生成模型，可根据创意概念和可选歌词一次性完成整首歌的作曲、编曲、演奏与制作，最长支持五分钟。

用 ComfyUI API 实现 MiniMax-H3 多模态视频与音频生成流水线

本教程演示如何以 ComfyUI 为无头推理后端，构建端到端的 MiniMax-H3 视频生成工作流。通过 Python 直接构建执行图，支持文生视频、首尾帧条件生成和参考图像条件生成，并自动根据 GPU 显存选择 quality、balanced、squeeze 三种权重配置。流水线涵盖模型自动下载、节点模式校验、音视频联合解码与进度监控，无需图形界面即可复现实验。

MiniMax-H3 通过 MLX 移植可在 Apple Silicon 上运行

MiniMax 发布 MiniMax-H3，一个可接受文本、图像、音频和视频并生成最长 15 秒带音频视频片段的通用全模态生成系统。Python 包 PipeNetwork/minimax-h3-mlx 将其移植到 MLX，支持 Apple Silicon 运行。作者在 M5 Max MacBook Pro 上实测，下载约 115 GB 模型文件，视频生成耗时不到 45 分钟。

MiniMax H3 正式开源：通用全模态生成系统支持 2K 视频与原生立体声

MiniMax 正式开源新一代通用视频模型 H3，可统一理解文本、图像、视频和音频，生成最高 2K 分辨率、最长 15 秒、带 32 kHz 原生立体声音频的视频。

实测MiniMax H3做后期和动效：视频届的审美王来了

MiniMax H3视频模型实测覆盖广告TVC、短剧、创意片头、动态海报、UI动效和游戏实机六类场景，可生成5-15秒视频、原生双声道、直出2K，一次最多放9张图、3段视频和3段音频，提示语最高支持7000字符。

MiniMax H3 发布：开源全能多模态生成模型，支持 2K 原生立体声视频

MiniMax 正式推出全能多模态生成模型 H3，可联合理解文本、图像、视频和音频，生成最高 2K 分辨率、15 秒时长且带原生立体声的视频。H3 在指令跟随、文字与品牌呈现、V2V 动作迁移上表现突出，2K 下每秒价格低于主流模型三分之一，768p 下低于主流 720p 价格一半。官方计划近日开源模型权重，以支持开源社区并加速硬件兼容。

MiniMax H3 发布并将开源，主打视觉包装与后期特效

MiniMax 发布 AI 视频模型 H3，并宣布开源。该模型主打视觉包装与后期特效，可生成动态 MV、动态海报、Vlog、电影片头、游戏 UI 等，语义遵循能力极强，在广告与动效领域表现优于 Seedance 2.0，但影视级张力镜头稍逊。H3 开源后预计将出现大量垂直领域特化版本。

MiniMax Code 2.0 桌面端焕新：底层架构全面升级，金融模块即将上线

MiniMax Code 2.0 桌面端发布，基于 Pi Agent 框架重构底层架构，显著提升会话启动速度与长程复杂任务的执行稳定性。新版本优化了图表加载与文件预览框选编辑功能，并已与恒生金融数据库、企查查 MCP 打通，金融模块即将上线，支持多源数据实时检索与专业报告生成。桌面端现已开放下载，本月还将上线远程控制、浏览器操控等功能。

MiniMax 发布 MSA 稀疏注意力方法，开源推理内核并推出 MiniMax-M3 模型

MiniMax 发布 MSA（MiniMax Sparse Attention），一种构建在 Grouped Query Attention 上的稀疏注意力方法。它将注意力分解为索引分支与主分支：索引分支以块粒度（默认 128 token）为每个 GQA 组选择 16 个 token 块（固定预算 2048 个键值 token），主分支仅在这些块上执行精确 softmax 注意力。MSA 在 109B 参数 MoE 模型上训练，开源了面向 NVIDIA SM100 GPU 的推理内核 `fmha_sm100`（MIT 许可，支持 BF16/FP8/NVFP4/FP4），并发布生产模型 MiniMax-M3。MSA-PT 在 MMLU、GSM8K、HumanEval、RULER-8K、RULER-32K 上分别达 67.2、77.7、64.0、84.2、77.5，与全注意力基线持平。128K 上下文下，其 exp-free Top-k 选择比 `torch.topk` 快 5.1 倍。

MiniMax 开源原生多模态旗舰模型 M3，总参数 428B

MiniMax 上周五开源 M3 模型权重，并发布 MSA 稀疏注意力技术论文。M3 总参数 428B、激活参数 23B，是首个从 Step 0 进行多模态混合训练的开源模型，发布两周即在 Artificial Analysis 综合智能指数上位列全球开源模型第一。目前输出速度已从约 30 TPS 提升至约 80 TPS，官方称还将继续提速 30-40%。

MiniMax (official)@MiniMax_AI· 05:43精选AI 评分8282

MiniMax M3 发布，具备前沿编码与智能体能力，原生图像视频输入和计算机使用，1M-token 上下文。核心采用 MSA 稀疏注意力：每个 query 评分 128-token KV 块，仅对 top 块做注意力。vLLM 当日即支持 M3，包括专用 MSA prefill/decode 核、前缀缓存与分块 prefill、BF16 和 MXFP8 检查点、Hopper 与 Blackwell 的 MoE 后端，并在 NVIDIA 与 AMD 硬件上验证。同时支持原生多模态输入、工具调用、推理解析和思考模式控制等智能体工作负载。

vLLM 发布 MiniMax M3 Day-0 支持：1M 上下文多模态推理

vLLM 宣布对 MiniMax M3 的 day-0 支持，覆盖 BF16 与 MXFP8 检查点，支持 1M-token 上下文、原生图像视频输入、minimax_m3 工具与推理解析器、EAGLE3 推测解码（草稿模型 Inferact/MiniMax-M3-EAGLE3）以及 TP/EP 部署和 Docker 镜像。