14:24Marc Andreessen@pmarca匿名AI研究员FleetingBits剖析了中国AI实验室格局:Zhipu类似Palantir,通过国企合同获得国家支持,其GLM 5.2模型毛利率约40%。MiniMax主打陪伴App Talky和视频生成App Hailuo,多数收入来自海外(含美国)。字节跳动的Doubao是中国最流行的AI应用,但不开源模型。行业ZhipuGLM 5.2MiniMaxByteDanceDoubaoAI生态2 个信源在谈推荐理由:别只盯着DeepSeek了。Zhipu毛利率40%靠国企单子,MiniMax用Talky和Hailuo出海赚美国人钱,字节Doubao闷声发大财——这篇把中国AI家底都抖出来了。原文
22:42Gary Marcus@GaryMarcusUBS调查显示,60%监控AI预算的企业已开始转向更便宜的模型和开源中国模型。企业面临极端账单,有用户每月花费高达35,000美元,团队超出配额200%,部分公司从5个AI内部工具削减至2个。企业通过模型路由策略,将简单任务分配给便宜模型,如Qwen、DeepSeek、MiniMax、GLM、Kimi,而保留高级模型用于推理、编程和长上下文任务。这些中国开源模型可以本地运行或通过云目录使用,符合企业成本曲线。行业UBSDeepSeekQwenMiniMax开源模型成本优化企业AI应用推荐理由:大厂AI账单太高了,UBS说60%的企业已经在换更便宜的模型,像DeepSeek、Qwen这些中国开源模型成了新选择。想省钱的企业可以看看这个趋势。原文
01:31lmarena.ai@lmarena_ai精选MiniMax M3 在全新 Agent Arena 排行榜上位列第18,是排名第5的开源模型。相比 M2.7,M3 从第22名升至第18名,主要改进是任务成功确认和 bash 错误恢复能力。工具幻觉保持低位,与最佳模型并列第一。排行榜基于30万+任务、200万+工具调用和4000万行代码的代理会话评估。AI模型MiniMaxM3Agent Arena开源模型智能体推荐理由:MiniMax M3 在 Agent Arena 上排名上升了4位,是最强开源模型之一,能写代码、做PPT、查资料,幻觉控制也顶级。原文
13:41阿里云 Alibaba Cloud@alibaba_cloudMiniMax 与阿里云 PolarDB 宣布合作探索 AI 原生数据库。PolarDB 为 MiniMax 提供多模态存储、秒级弹性扩容及智能冷热分层能力。该合作旨在应对海量数据与高并发挑战,提升业务敏捷性和用户体验。行业MiniMaxAlibaba CloudPolarDBAI原生数据库多模态推荐理由:MiniMax 和阿里云联手了,用 PolarDB 搞定大规模数据,主打秒级弹性和冷热分层。原文
07:44MiniMax_AI@MiniMax_AIMiniMax的M3模型在NousResearch的Hermes Agent上运行。Hermes Agent是一个开源智能体框架,M3模型为其提供推理能力。该组合展示了M3在智能体任务中的表现。AI模型MiniMaxM3Hermes AgentNousResearch智能体推荐理由:看看M3模型在智能体上的表现原文
13:16MiniMax_AI@MiniMax_AIMiniMax 在 X 上感谢 SambaNovaAI 的合作,并表达了对 M3 模型在 SambaNova 的 RDU(可重构数据流单元)上运行的期待。M3 是 MiniMax 开发的多模态模型,SambaNovaAI 提供专用硬件加速。这一合作旨在提升 M3 的推理效率。行业MiniMaxSambaNovaAIM3RDU多模态推荐理由:MiniMax 的 M3 要上 SambaNova 的 RDU 了原文
13:12MiniMax_AI@MiniMax_AIMiniMax 宣布其 M3 模型端点获得 NVIDIA 官方认可,并已上线免费 GPU 加速版本。用户现在可以免费体验基于 NVIDIA GPU 加速的 M3 模型推理服务。该端点支持高性能计算,适用于多种 AI 任务。AI产品MiniMaxM3NVIDIAGPU加速3 个信源在谈推荐理由:MiniMax 的 M3 模型免费加速了原文
13:09elvis@omarsar0精选Omar Sanseviero分享运行自主长时编码智能体的经验,建议用Opus 4.8做规划、GPT-5.5执行,并用Deepseek、Qwen、Kimi或MiniMax等模型作为评估器。他强调多模态目标比纯文本目标更强,能帮助智能体保持方向。清晰定义目标、消除模型假设、避免奖励黑客行为是关键。技巧Opus 4.8GPT-5.5DeepseekQwenKimiMiniMax智能体7 个信源在谈推荐理由:Opus 4.8+GPT-5.5分工跑长任务原文
13:05MiniMax_AI@MiniMax_AIUnslothAI 支持在本地运行 MiniMax 的 M3 模型,用户可通过其优化工具进行部署。M3 是 MiniMax 发布的多模态模型,支持文本、图像和音频处理。UnslothAI 提供高效的本地推理方案,降低硬件门槛。AI模型M3MiniMaxUnslothAI多模态本地部署推荐理由:用UnslothAI本地跑M3原文
11:02MiniMax_AI@MiniMax_AIMiniMax 的 M3 模型已上线 Fireworks AI 平台,提供快速推理服务。M3 支持长时智能体、全仓库理解和多模态编程功能。用户现可在 Fireworks AI 上直接尝试 M3 模型。AI产品MiniMaxM3Fireworks AI多模态编程助手推荐理由:MiniMax M3 上线 Fireworks,推理快原文
10:58MiniMax_AI@MiniMax_AIMiniMax 的 M3 模型已集成至 FactoryAI 的 droid 平台。M3 是 MiniMax 于 2025 年 1 月发布的混合专家模型,拥有 4560 亿参数,支持 400 万 token 上下文窗口。该模型在多个基准测试中表现优异,例如在 MMLU 上达到 90.8% 准确率。此次上线意味着开发者可通过 FactoryAI 的机器人平台直接调用 M3 进行推理任务。AI产品MiniMaxM3FactoryAIdroid多模态推荐理由:M3 模型上线机器人平台原文
10:55MiniMax_AI@MiniMax_AI精选MiniMax 发布 M3 模型,总参数量约 428B,激活参数约 23B。该模型在编码、长周期智能体和原生多模态(文本、图像、视频)任务上表现优异,支持 1M token 上下文长度。M3 以开源权重形式发布,在 Baseten 平台可运行。AI模型MiniMaxM3开源模型多模态智能体推荐理由:开源模型能打编码和多模态原文
22:52NVIDIA AI@NVIDIAAIMiniMax 团队发布了 MiniMax M3,这是一个支持文本、图像和视频推理的长上下文多模态模型。模型采用稀疏注意力机制,总参数量约 428B,激活参数仅约 23B,在保持高性能的同时大幅降低了计算成本。该模型已开源权重,可在 Hugging Face 获取,并可通过 NVIDIA 的 GPU 加速端点免费试用。M3 的长上下文能力使其在处理视频、长文档等场景中具有优势。AI模型MiniMaxM3多模态模型长上下文开源/仓库10 个信源在谈推荐理由:多模态推理模型终于有了高效的开源选择——MiniMax M3 用 23B 激活参数实现长上下文多模态推理,做视频分析或长文档处理的团队可以直接在 NVIDIA 端点免费试,值得关注。原文
15:45Hailuo AI@Hailuo_AIMiniMax 发布了 Hub,一个本地 AI Agent 创意工作站,支持从研究、脚本、图像、音乐到最终剪辑的全流程自动化。用户可以通过 Agent 处理繁琐任务,自己掌控创意方向。Hub 提供无限画布、并行项目和批量生成功能,集成顶级模型和自定义技能工具包,并支持本地资产和应用的即时导入导出。7月1日前登录可获3000奖励积分。AI产品MiniMaxAI Agent创意工作站多模态本地部署推荐理由:MiniMax Hub 把 AI Agent 从编码转向创意生产,做内容创作、视频制作、多模态项目的团队可以直接用上全流程自动化,省去手动切换工具的麻烦,值得一试。原文
13:39MiniMax_AI@MiniMax_AIMiniMax 在 AiOS 聚会上与多位开发者及专家共同探讨了本地模型这一热门话题。活动邀请了 @rudrank、@RayFernando1337、@ronaldmannak 等嘉宾,以及 @awnihannun 和 @peterfriese 参与讨论。本地模型成为现场最受关注的议题之一。MiniMax 表示很高兴能支持 iOS 开发者社区。该活动与 WWDC26 相关,聚焦 iOS 和 AI 开发。行业本地模型iOS开发者社区MiniMaxWWDC26推荐理由:本地模型是 iOS 开发者当前最关注的方向之一,MiniMax 的参与说明其正在积极布局移动端 AI。做 iOS AI 应用开发的团队可以关注其后续动作,或许会有新的工具或模型支持。原文
14:14Hailuo AI@Hailuo_AIMiniMax与牛津大学合作举办AI电影制作大师班,参与者可在一次课程中利用AI创作商业广告、电影场景、电视片段或音乐视频。课程涵盖图像、视频和后期制作的实用工作流,提供AI电影制作的动手实践机会,并赠送AI积分。活动将于6月16日19:00-22:00在英国牛津举行,包含社交和茶歇环节。这是AI电影制作领域的一次实践性教育机会,适合对AI创意工具感兴趣的创作者。AI产品AI电影制作MiniMaxHailuoAI创意工具工作坊推荐理由:想用AI拍电影但不知从何下手的创作者,这次牛津大师班提供完整工作流和免费积分,直接上手实操,值得报名体验。原文
10:53lmarena.ai@lmarena_ai精选MiniMax M3 在 Document Arena 中排名第14位,该榜单评估模型的文档分析和长内容推理能力。M3 在同等价格点上表现优异,进一步优化了帕累托前沿。这一成绩体现了 MiniMax 在性价比上的竞争力。AI模型MiniMaxM3Document Arena文档分析推理模型推荐理由:MiniMax M3 文档能力排名 14原文
05:42mem0@mem0aiMem0 宣布与 MiniMax 合作,为开发者提供记忆 API 文档。该合作允许开发者通过 Mem0 平台注册,并使用 MiniMax 的文档指南来集成记忆功能。这有助于 AI 应用实现长期记忆,提升用户体验。目前已有 96 次查看,但互动较少。AI产品记忆 APIMiniMaxMem0开发者工具AI 集成推荐理由:做 AI 应用开发的团队可以关注这个记忆 API 集成方案,能直接解决对话记忆持久化问题,建议点开文档看看怎么用。原文
01:28SiliconFlowAI@siliconflowai83°MiniMax 最新开源模型 M3 已在 SiliconFlow 平台上线,首周提供 50% 折扣。M3 是首个同时具备编码与智能体能力、1M 上下文窗口和原生多模态的开源模型。在 SWE-Bench Pro 基准测试中,M3 的编码能力超越了 GPT-5.5 和 Gemini 3.1 Pro。其 1M 上下文窗口通过 MiniMax 稀疏注意力技术实现,原生多模态支持图像、视频和计算机使用。定价方面,缓存/输入/输出分别为每百万 token 0.06/0.30/1.20 美元,折扣后性价比突出。AI模型MiniMaxM3开源模型编码能力多模态推荐理由:M3 把编码、长上下文和多模态三合一开源了,做 AI 应用开发的团队可以直接在 SiliconFlow 上低成本试用,编码能力还超过了 GPT-5.5,值得上手体验。原文
01:21Fireworks AI@FireworksAI_HQ78°MiniMax 发布了新模型 M3,其核心创新是 MiniMax Sparse Attention (MSA) 机制,在 1M token 长上下文场景下解码速度提升 15.6 倍。Fireworks AI 宣布与 MiniMax 合作,为本次发布提供推理支持。用户可前往 minimax.io 试用,模型权重发布后也将对 Fireworks 社区开放。这一突破显著降低了长上下文推理的延迟和成本,对需要处理超长文档、代码库或对话历史的开发者意义重大。AI模型MiniMaxM3稀疏注意力长上下文推理加速推荐理由:长上下文推理的瓶颈被 MSA 大幅缓解,做 RAG、长文档分析或大上下文应用的团队值得立即体验,速度提升意味着更低的成本和更好的用户体验。原文
14:09歸藏(guizang.ai)@op7418Anthropic 已向 SEC 秘密提交 S-1 注册声明,启动 IPO 流程。与此同时,国内 AI 公司 MiniMax 和智谱也分别提交了 A 股和科创板上市申请,进入上市辅导阶段。这标志着全球 AI 行业进入资本化加速期,多家头部公司同时推进上市。OpenAI 的上市时间表仍不明朗。行业AnthropicIPOMiniMax智谱AI 行业10 个信源在谈推荐理由:AI 公司集体冲刺 IPO 意味着行业进入资本化新阶段,关注 AI 投资和行业格局的读者值得了解各家进展。原文
10:35Harrison Chase@hwchase17精选76°MiniMax 正式发布 M3 模型,这是首个同时具备编码、智能体能力和原生多模态的开放权重模型。在 SWE-Bench Pro 上达到 59.0%,Terminal Bench 2.1 为 66.0%,并支持 1M 上下文窗口。模型权重和技术报告将在约 10 天后公开。开发者可通过 API 和专属代码平台 code.minimax.io 使用。AI模型MiniMaxM3开源模型编码能力智能体推荐理由:MiniMax M3 把编码、智能体和多模态三合一开源,做 AI 应用和 Agent 开发的团队可以直接拿来用,尤其适合需要长上下文和复杂任务自动化的场景。原文
00:17Paul Couvert@itsPaulAi83°MiniMax 发布开源权重模型 M3,在 SWE-Bench Pro 上达到 59.0%,与 GPT-5.5 持平,并在多项编码基准上与 Opus 4.7 不相上下。M3 还支持 1M 上下文、原生多模态,使用成本仅为 GPT 和 Opus 的十分之一。权重和技术报告将在约 10 天后在 Hugging Face 开放。这标志着开源模型首次在多个前沿能力上追平闭源顶级模型,对 AI 开发者和企业用户意义重大。AI模型开源/仓库推理模型编程助手MiniMaxM3推荐理由:开源模型首次在编码和智能体任务上追平 GPT-5.5 和 Opus,成本却低一个数量级。做 AI 应用开发或自建模型的团队,值得关注权重发布后直接试用。原文
11:44ollama@ollama精选76°MiniMax 与 Ollama 合作,将 M3 模型部署在 Ollama Cloud 上,面向美国用户且零数据留存。M3 是首个结合编程、智能体与多模态能力的开源权重模型,在 SWE-Bench Pro 上达到 59.0%,Terminal Bench 2.1 为 66.0%,并支持 100 万 token 上下文。用户可通过 Claude Code、Codex 或直接聊天方式在 Ollama 上使用 M3。模型权重和技术报告将在约 10 天后发布。AI模型MiniMaxM3Ollama编程助手智能体推荐理由:M3 在编程和智能体任务上表现突出,做自动化开发或智能体应用的团队可以直接在 Ollama Cloud 上免费试,零数据留存也适合对隐私敏感的开发者。原文
11:25elvis@omarsar0MiniMax 即将发布其新一代模型 M3,目前已在 OpenCode 平台上开放免费试用。AI 研究员 Omar 表示将使用自己的编码代理和测试框架对 M3 进行深度测试,并计划发布评测。这一消息引发了社区关注,已有近 3000 次浏览。M3 的发布可能为编程助手和智能体领域带来新的选择。AI模型MiniMaxM3编程助手智能体开源/仓库推荐理由:MiniMax M3 即将上线,做 AI 编程和智能体开发的团队可以趁免费期在 OpenCode 上抢先体验,看看它能否成为你工作流中的新利器。原文
11:16Together AI@togethercompute精选MiniMax 的最新模型 M3 已正式上线,并由 Together AI 提供推理基础设施支持。双方将于明天太平洋时间下午6点在 X Spaces 进行深度对话,分享模型和基础设施的细节。这一合作意味着 M3 模型将获得高性能的推理服务,对开发者来说是一个值得关注的进展。AI模型MiniMaxM3Together AI推理模型模型上线推荐理由:MiniMax M3 上线并由 Together AI 支持推理,意味着模型推理性能有保障,做 AI 应用开发的团队可以直接试用,值得关注。原文
11:12OpenRouter@OpenRouterAI精选76°MiniMax 发布了 M3 模型,这是首个同时具备编码、智能体与多模态能力的开源权重模型。在 SWE-Bench Pro 上达到 59.0%,Terminal Bench 2.1 上 66.0%,并支持 1M 上下文窗口。模型原生多模态,从零开始训练,权重和技术报告将在约 10 天后公开。API 已上线 platform.minimax.io,并提供 MiniMax Code 工具。AI模型MiniMaxM3开源模型编码智能体多模态推荐理由:MiniMax M3 把编码、智能体和多模态三个前沿能力打包进一个开源模型,做 AI 应用开发或智能体研究的团队可以直接用 API 体验,值得关注即将开源的权重。原文
11:07lmarena.ai@lmarena_ai精选76°MiniMax 发布开源权重模型 M3,首次在单一模型中融合编码、智能体与多模态三大前沿能力。在 SWE-Bench Pro 上达到 59.0%,Terminal Bench 2.1 为 66.0%,并支持 1M 上下文长度。模型已上线 Arena 的文本、视觉、文档和代码竞技场,用户可投票评测。权重和技术报告将在约 10 天后公开。AI模型MiniMaxM3开源模型编码智能体多模态Arena推荐理由:MiniMax M3 把编码、智能体和多模态塞进一个开源模型,做 AI 应用和 Agent 开发的团队可以直接在 Arena 上测效果,省去自己搭环境的时间。原文
20:19berryxia@berryxiaMiniMax 在沉寂半年后,将去年 12 月开源的 M2 模型背后的设计思路、训练细节和系统架构整理成论文发布到 arXiv。社区已广泛采用其核心系统如 CISPO、Forge RL System 和 Self-Evolution。MiniMax 表示 M3 模型和 MSA 论文即将发布,此举旨在推动开源生态从单纯卷参数转向公开方法论。AI模型开源/仓库强化学习MiniMaxM2M3推荐理由:MiniMax 把 M2 的完整训练路径摊开,做开源模型训练或强化学习的团队可以直接参考,少走半年弯路。M3 即将到来,值得关注其系统级突破。原文
11:12歸藏(guizang.ai)@op7418MiniMax 宣布即将发布新一代 M3 模型,并开源其 MSA 架构。这是 MiniMax 沉寂一段时间后的重要更新,M3 模型预计在性能上有显著提升。开源 MSA 架构将推动社区研究和应用发展。该消息在推特上引发关注,但具体细节尚未公布。AI模型MiniMaxM3模型MSA架构开源大模型推荐理由:MiniMax 的 M3 模型和开源 MSA 架构值得关注,尤其是对开源大模型和架构研究感兴趣的开发者,可以提前了解并准备试用。原文
08:36berryxia@berryxia83°MiniMax AI工程负责人Skyler Miao预告了下一代模型M3的发布,并透露其核心架构:基于GQA的动态块稀疏注意力。该技术通过轻量索引分支快速筛选相关token块,仅对关键块执行稀疏注意力计算,大幅降低算力需求。在1M token上下文下,M3的预填充速度比M2快9.7倍,解码速度快15.6倍。这使得百万token级别的Agent任务从理论走向实用,长上下文处理变得又快又省。M3的发布将为长上下文模型赛道增添有力竞争者。AI模型MiniMaxM3长上下文稀疏注意力Agent推荐理由:MiniMax M3用动态稀疏注意力把1M上下文的算力成本打下来了,做长上下文Agent的开发者可以直接关注,这可能是让百万token任务真正落地的关键突破。原文
01:39Aravind Srinivas@AravSrinivas开源模型和智能体平台 MiniMax 宣布其 Agent 产品现已接入 Perplexity 的搜索基础设施。在超过 700 个智能体任务的基准测试中,Perplexity 在答案质量和片段密度上表现最佳,相比之前的默认搜索服务 Serper,每次任务工具调用次数从 32.6 次降至 17.8 次(减少 45%),Token 用量从 162.3M 降至 94.6M(减少 42%),通过率提升 2%,总成本降低 27%。这一改进对于依赖搜索循环的智能体工作流意义重大,更好的搜索片段意味着更少的搜索次数和更低的上下文开销。AI产品智能体搜索增强MiniMaxPerplexity成本优化推荐理由:做智能体开发的团队终于有了更高效的搜索方案——Perplexity 的搜索集成让 MiniMax Agent 成本直降 27%,同时保持答案质量,做 RAG 或搜索增强型 Agent 的建议直接试试。原文
12:33Together AI@togethercomputeTogether AI 宣布在其平台上新增 600 多种声音,并集成了 MiniMax Speech 2.8 Turbo 企业级 TTS 模型。该模型专为实时、富有表现力的语音代理设计,支持 AI 原生开发者在其专用基础设施上部署。用户可以直接在语音查找器中试听这些声音。这一更新显著扩展了 Together AI 的语音能力,为构建语音交互应用提供了更多选择。AI产品TTS语音代理MiniMaxTogether AI企业级模型推荐理由:做语音代理或实时对话应用的开发者,现在有 600+ 声音可选,且能直接在企业级基础设施上部署 MiniMax 模型,值得试试语音查找器里的新声音。原文
19:40Hailuo AI@Hailuo_AIMiniMax 与 Storyverse 合作,在戛纳电影节上展示 AI 语音创新。他们使用 MiniMax Speech 2.8 为意大利剧情片《Il Cinese》提供沉浸式、个性化的 AI 配音。官方戛纳 Next 小组讨论将于 5 月 16 日举行,探讨 AI 语音在电影中的应用。这标志着 AI 语音技术正式进入国际顶级电影节,为电影叙事带来新可能。AI产品AI 语音MiniMax电影戛纳配音推荐理由:AI 语音技术首次在戛纳电影节上为剧情片提供配音,做影视制作或 AI 语音应用的团队值得关注——这可能是 AI 从工具走向创作伙伴的关键一步。原文