公司与模型
MiniMax 的 M 系列大模型、语音与多模态能力，以及开源与商业化进展。
41 条精选近 30 天 6 条共收录 557 条
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。
推荐理由：官方团队拆解了 MSA 稀疏注意力、MXFP8 MoE 与 EAGLE3 在推理引擎中的落地细节，部署者可以照此选择 NVIDIA 或 AMD 配置并理解瓶颈所在。
MiniMax (official)@MiniMax_AI精选AI 评分7575M3 在 @0G_labs 上链。 可验证 + 私有计算，6 月 15–18 日免费运行。
0G × @MiniMax_AI 我们很高兴与 MiniMax 合作，通过可验证、保护隐私的计算，将前沿 AI 带上链。 MiniMax M3 是当今 AI 领域最热门的模型之一：在 Artificial Analysis 上排名第一的开源权重模型，位居 OpenRouter Trending 榜首。
推荐理由：M3 自己是开源榜头名，现在拉到链上跑还免费用四天，做隐私计算和链上 agent 的开发者可以直接冲。
MiniMax M3采用MaxProof框架，在IMO 2025和USAMO 2026两项数学奥赛基准上超越人类金牌线。框架分三阶段训练：Proof RL使用生成式验证器提供奖励，进行长程强化学习提升证明生成能力；Verifier Alignment将验证对齐为错误定位任务；Refinement Augmentation利用训练中产生的错误证明与验证分析对，通过拒绝采样微调修复能力。三者合并为M3通用模型。系统通过低假阳性率过滤噪声，保证RL稳定性。
推荐理由：M3在数学奥赛上搞定人类金牌，靠的是用生成验证器做RL和进化搜索，这套组合对复杂推理任务的普适性可能比提高一个benchmark分数更有价值。
MiniMax (official)@MiniMax_AI精选AI 评分7878推荐理由：MiniMax 把 1M 上下文和 Mem0 记忆层绑在一起，不是单纯秀参数，是给 Agent 装了个硬盘，做长期记忆产品的该关注一下。
MiniMax (official)@MiniMax_AI精选AI 评分8080MiniMax-M3 在 @ValsAI 排名中位列第六 新的开源权重 SOTA 🚀
MiniMax 刚刚发布了 MiniMax-M3，这是他们的首个多模态模型。它是 Vals Index 和 Vals Multimodal Index 上新的开放权重 SOTA，总体排名第 #6。
推荐理由：MiniMax 闷声干大事，第一个多模态模型就拿下 open-weight SOTA 和总榜第 6，做多模态应用的可以蹲一下权重。
Together AI 作为 MiniMax M3 的首选云合作伙伴，介绍了为该模型提供生产级推理服务的工程方案。M3 采用 MiniMax Sparse Attention 块稀疏注意力，使 prefilling 提速超 9x、decoding 提速超 15x，支持 1M token 上下文与原生多模态。
推荐理由：原文由服务方工程团队拆解 MSA 的内核优化与多模态网关预处理方案，给出可参考的长上下文推理工程路径和实测吞吐提升数字。
MiniMax (official)@MiniMax_AI精选AI 评分8181M3 on Cloudflare AI Gateway, day one ⚡ 前沿编码能力，1M 上下文，原生多模态，现在一次 fetch 即可调用。 是时候构建些东西了。 🦞
来自 @MiniMax_AI 的 M3 现已在 Cloudflare AI Gateway 上线： - 首个推动 SOTA 编码前沿的开放模型 - 1M 上下文与原生多模态理解 - 首周内，上下文 ≤ 512K 的请求享受 50% 折扣 今天就通过 AI Gateway 试用吧！ https://developers.cloudflare.com/ai/models/minimax/m3/
推荐理由：MiniMax的M3把开源编码模型拉到新高度，1M上下文加原生多模态是惊喜，上线首周5折，值得跑一下看是不是真能干翻闭源。
MiniMax M3 是一个开源前沿模型，具备先进的编码与AI智能体能力。它支持100万token的超长上下文窗口，并采用名为MSA（MiniMax Sparse Attention）的新型稀疏注意力架构。该架构使模型在100万token上下文下的每token计算成本降至前代的1/20，预填充速度提升9倍以上，解码速度提升15倍以上。在SWE-Bench Pro编码基准上，MiniMax M3得分59.0%，超越GPT-5.5和Gemini 3.1 Pro，性能接近Opus 4.7。该模型可通过MiniMax Code、Token Plan和API服务使用。
推荐理由：MiniMax M3 把开源模型的编码能力推到了 GPT-5.5 和 Opus 4.7 这条线上，还附带 1M 上下文和原生多模态，这是开源社区真正能打的前沿选项，做 Agent 的值得立刻跑一下。
MiniMax 发布 M3 模型，采用全新稀疏注意力架构 MSA，支持 1M 上下文窗口，并原生支持图片、视频输入及电脑桌面操作，是国内首个齐备这些要素的开源模型。
推荐理由：M3在复现论文和CUDA优化中的长程自主迭代，将模型评估从单轮得分推进到真实协作场景，为衡量Agent Coding能力提供了更具参考价值的维度。
MiniMax (official)@MiniMax_AI精选AI 评分7676在 @OpenHandsDev 上使用 MiniMax M2.7 进行免费智能体编程？ 是的，请给我！限时提供 ⚡👀
我们还与 @MiniMax_AI 合作，提供 *免费使用搭载 MiniMax-M2.7 的智能体* 限时开放！ 这是一个绝佳的机会，可以测试如何将高性价比的模型融入你的编码工作流。 在这里试用：https://app.all-hands.dev
推荐理由：MiniMax把M2.7免费接到OpenHands里跑Agent编码，而且限时，这对个人开发者是实打实的免费用机会，不妨上去跑几个任务体验下性价比。
MiniMax对其Agent Team进行了整体升级并更名为Mavis。本次更新的核心是推出Agent Teams功能，允许用户在MiniMax Agent桌面端并行运行多个不同角色的智能体，组成团队以协作处理单一智能体难以完成的复杂长时任务。同时，原有的TokenPlan与Agent Plan合并为统一订阅，整合了CLI、API及Agent对M2.7模型、音乐、视频和语音功能的访问，其信用额度可在智能体与API之间共享。此次升级旨在解决单智能体在执行长期任务时容易出现的停滞、判断模糊及质量衰退问题，通过主智能体快速响应、任务拆分并行执行与关键节点汇报的机制，提供更流畅的用户体验。
推荐理由：MiniMax 把 Agent 从单兵作战升级成团队协作，解决了长任务里「Agent 变蠢」和「为什么没理我」两大痛点，做复杂任务的可以认真看看。
MiniMax M2系列大语言模型在生成时无法输出稀疏token“嘉祺”（如“马嘉祺”）。内部调查排除tokenizer对齐问题，发现根因是后训练阶段对低频token的生成概率产生抑制。该问题已在后续模型更新中修复，并顺带解决了其他小语种混合问题。
推荐理由：这种官方自己拆自己的技术调查不多见，把「低频token遗忘」从社区猜测一路推到SFT数据缺失导致lm_head漂移的根因，做模型训练的可以当案例看。
MiniMax 将升级后的 Agent 命名为 Mavis，并上线 Agent Teams，支持桌面端多个 Agent 并行协作，以解决单 Agent 在复杂任务中易中途停止、长任务性能下降、响应慢及角色分工不清等痛点。
推荐理由：把多 Agent 系统的交接、共享与聚合成本摊开讲，比多数产品发布更实在地描述了从演示走向交付需要跨过的基础设施门槛，对选型团队有参考价值。
MiniMax 正式上线 MaxHermes，这是全球首个基于 Hermes Agent 构建的云端沙箱 AI 助手。它通过学习闭环自动提炼可复用 Skills，并支持持久化跨会话记忆、自然语言定时任务及多子代理并行运行，能力随使用持续生长。相比本地部署，MaxHermes 无需自备服务器或 API Key，已打通飞书、钉钉等 IM 渠道，并支持 Token Plan 抵扣任务消耗。
推荐理由：MaxHermes 的核心升级是让技能从人工预设转向自主迭代，加上零门槛云端和多 IM 集成，长期运行的落地成本和门槛都大幅降低。
M2.7是M2系列中首个深度参与自身进化的模型。它能构建复杂的智能体框架，完成精细的生产力任务，尤其在软件工程方面表现突出，其SWE-Pro基准测试得分56.22%，接近Opus的最佳水平。模型的办公软件处理能力在开源模型中领先，GDPval-AA的ELO分数为1495。M2.7能保持97%的技能遵循率，处理超过40个、每个超过2000 token的复杂技能。该模型通过内部研究智能体框架，实现了“分析-修改-评估”的自主迭代优化循环，在内部评估中提升了性能。
推荐理由：MiniMax M2.7 让模型参与自身进化，在 SWE-Pro 和 VIBE-Pro 上接近 Opus 水平，Agent Teams 设计也值得看，但整体仍是追赶者姿态。
MiniMax 最新发布的大语言模型 M2.5，通过在数十万个复杂现实环境中进行强化学习训练，在编码、智能体工具调用、搜索和办公工作等多项任务上达到 SOTA。模型推理效率高，完成 SWE-Bench Verified 评估的速度比前代 M2.1 快 37%，与 Claude Opus 4.6 相当。定价方面，以 100 tokens/秒运行时每小时成本仅 1 美元。M2.5 在超过 10 种编程语言和 20 多万个真实环境中训练，具备从系统设计到测试的全流程能力。
推荐理由：MiniMax M2.5 把 SWE-bench 拉到 80.2%，成本只有 Claude Opus 4.6 的十分之一，速度还翻倍，对做 agent 的团队来说是个高性价比选择。
MiniMax 发布新一代语音模型 MiniMax Speech 2.8，通过原生声音标签技术模拟人类口语中的"嗯"、"啊"等填充词及呼吸停顿，显著提升对话自然度。该模型支持10秒样本高保真声音克隆，精准还原音色与语速，同时消除背景噪音与数字伪影，输出录音室级纯净音质。此外，模型优化了跨语言表现，从普通话-日语对开始解决口音渗透问题，实现更接近母语者的发音效果。
推荐理由：10秒样本克隆真人声线，AI说话带'嗯啊'呼吸声，MiniMax语音模型上新
MiniMax发布语音模型Speech 2.6，端到端延迟降至250毫秒内，支持实时对话。新增多语言特殊格式解析能力，可自动朗读URL、邮箱、电话、日期及金额，无需预处理。推出Fluent LoRA功能，即使源录音带口音也能保留音色并生成流畅语音，支持40余种语言。已被LiveKit、Vapi等平台及智能硬件采用。
推荐理由：MiniMax发布Speech 2.6语音模型，支持Voice Agent场景，实现超低延迟与Fluent LoRA语音克隆优化。
MiniMax 推出 Hailuo 2.3 视频生成模型，在物理动作流畅度、艺术风格化（支持动漫、水墨、游戏 CG）及角色微表情方面显著提升，维持 Hailuo 02 原价，Fast 版本批量创作成本降低 50%。Hailuo Video Agent 同步升级为 Media Agent，支持多模态一键视频生成与分步自定义创作，已全平台上线并开放免费试用。
推荐理由：MiniMax 发布 Hailuo 2.3 视频模型及 Media Agent，支持多模态一键生成
MiniMax正式开源并发布了专为AI智能体（Agent）和代码场景设计的大语言模型MiniMax M2。该模型API定价极具竞争力，仅为Claude Sonnet价格的约8%，且推理速度更快。在关键的智能体能力方面，其工具调用和深度搜索表现接近顶尖模型，编程能力在国内处于领先地位。MiniMax M2旨在解决性能、价格与速度的“不可能三角”，为构建更普及的AI智能体应用提供基础，体现了其“智能平权”的愿景。
推荐理由：MiniMax M2 把 Agent 模型的价格打到了 Claude 的 8%，速度还翻倍，开源权重直接可用，做 Agent 的开发者值得上手试试。
