MiniMax 相关 AI 资讯

6月2日

10:35

Harrison 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 MiniMax M3 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。

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04:47

官方一手marktechpost@Asif Razzaq

78°

MiniMax 正式发布新一代大模型 MiniMax M3，采用自研的 MiniMax Sparse Attention（MSA）架构，支持高达 100 万 token 的超长上下文窗口。该模型原生支持图像、视频理解以及计算机使用（computer use）能力，并具备智能体编程（agentic coding）功能。MSA 架构通过稀疏注意力机制显著降低长序列计算成本，使得处理百万级 token 成为可能。这标志着国产大模型在长上下文和多模态融合方面迈出了重要一步，为复杂文档分析、视频理解和自动化编程等场景提供了新的基础设施。

AI模型 MiniMax M3 MSA架构长上下文多模态智能体编程

推荐理由：MiniMax M3 的 1M 上下文和原生多模态能力直接解决了长文档分析和视频理解的痛点，做 RAG 应用或自动化编程的团队值得关注其 agentic coding 特性。

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00:17

Paul Couvert@itsPaulAi

83°

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 MiniMax M3

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。

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6月1日

21:50

官方账号Decoder@Jonathan Kemper

78°

中国AI公司MiniMax发布了新模型M3，号称是首个结合顶级编码性能、百万token上下文窗口和原生多模态能力的开源权重模型。该模型在多项基准测试中表现优异，尤其在长上下文任务和代码生成方面，直接挑战GPT-4、Claude等闭源模型。M3的开源特性使得开发者可以自由部署和微调，降低了使用门槛。这一发布标志着开源模型在关键能力上正快速追赶闭源方案。

AI模型 MiniMax M3 开源模型百万token上下文多模态

推荐理由：百万token上下文+开源权重，做长文档处理或代码分析的团队可以直接部署，不用再被闭源API的token计费卡脖子。

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15:16

官方一手pandaily@contact@pandaily.com (Pandaily)

精选83°

MiniMax 发布了其旗舰模型 M3，声称这是国内首个将前沿编码、智能体能力、100 万 token 上下文窗口和原生多模态处理整合在单一架构中的 AI 模型。M3 模型在多项基准测试中表现出色，尤其在长文本理解和复杂任务执行方面。该模型支持同时处理文本、图像、音频等多种输入，并具备强大的代码生成和工具调用能力。MiniMax 表示 M3 旨在为开发者和企业提供更高效、更全面的 AI 解决方案。

AI模型 MiniMax M3 多模态长上下文智能体

推荐理由：MiniMax M3 将 1M 上下文、多模态和智能体能力打包进一个模型，做长文本处理或多模态应用的开发者可以直接用它替代多个模型组合，省心又高效。

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11:44

ollama@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 MiniMax M3 Ollama 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。

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11:25

elvis@omarsar0

MiniMax 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 MiniMax M3 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。

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11:16

官方账号Together AI@togethercompute

精选

AI模型 MiniMax M3 Together 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。

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11:12

OpenRouter@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 MiniMax M3 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。

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11:07

lmarena.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 MiniMax M3 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。

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5月28日

15:39

官方一手pandaily@contact@pandaily.com (Pandaily)

精选

中国 AI 独角兽 MiniMax 正在准备推出其下一代 M3 大语言模型，该模型采用自研稀疏注意力机制，声称预填充速度提升 9.7 倍。M3 模型旨在解决长上下文场景下的计算效率瓶颈，通过稀疏化注意力计算减少冗余，从而加速推理并降低资源消耗。这一进展对需要处理超长文本的 AI 应用（如文档分析、对话系统）具有重要意义。MiniMax 预计在 2026 年 5 月正式发布 M3 模型。

AI模型 MiniMax M3 稀疏注意力大语言模型推理加速

推荐理由：稀疏注意力是当前大模型效率优化的关键方向，MiniMax 的 9.7 倍提速对做长文本推理的开发者是直接利好，值得关注其技术细节和开源计划。

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5月27日

20:19

berryxia@berryxia

MiniMax 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 MiniMax M2 M3

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。

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15:23

15:23IT之家（博客/媒体）

72°

MiniMax 在 X 平台预告即将推出 M3 系列 AI 模型，并转发了一篇关于 M2 系列的 arxiv 论文。M2 系列总参数 229.9B，但每个词元仅激活 9.8B 参数，主打低激活高智能，配备 192K 上下文窗口。论文重点介绍了 M2.7 的自我进化雏形：模型能自主排查训练失败、阅读日志、修改代码，并在内部任务上完成 100 轮自主迭代，吸收团队 30%-50% 的日常迭代工作量。此外，MiniMax 还提出了面向智能体的强化学习系统 Forge，支持白盒与黑盒智能体统一接入，降低长轨迹训练成本。这些进展表明 MiniMax 在高效模型架构和模型自主迭代方面取得重要突破。

AI模型 MiniMax M3系列 M2系列低激活高智能自我进化

推荐理由：MiniMax 的 M2 论文展示了模型开始参与自身开发闭环，做 AI 训练和模型优化的团队值得关注——自我进化能力可能改变模型迭代方式。

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11:12

官方一手歸藏(guizang.ai)@op7418

MiniMax 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 MiniMax M3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。

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08:36

berryxia@berryxia

83°

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 MiniMax M3 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。

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5月23日

01:39

Aravind 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 MiniMax Perplexity 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。

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5月21日

12:33

官方账号Together AI@togethercompute

Together 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 MiniMax Together 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。

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5月16日

19:40

Hailuo AI@Hailuo_AI

MiniMax 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。

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5月13日

21:35

21:35官方一手MiniMax: News（资讯）

MiniMax 发布了 Music 2.6 版本，显著提升了 AI 音乐生成的质量和可控性。新版本在旋律、和声、编曲等方面都有优化，生成的音乐更自然、更富有情感。用户现在可以更精细地控制音乐风格、节奏和乐器，创作出更符合需求的音乐作品。这对于音乐创作者、内容制作者和 AI 音乐爱好者来说是一个重要的更新，意味着 AI 音乐生成技术又向前迈进了一大步。

AI产品 MiniMax Music 2.6 AI 音乐生成音乐创作内容制作

推荐理由：AI 音乐生成的质量和可控性再次提升，做音乐创作、视频配乐或内容制作的团队可以直接体验更自然的旋律和编曲，建议试试新版本。

原文

21:35

21:35官方一手MiniMax: News（资讯）

AI模型语音合成 MiniMax Speech 2.8 多语言情感表达

推荐理由：语音合成质量再上台阶，做语音助手、有声内容或虚拟主播的团队可以直接用上更自然的声音，建议体验一下效果。

原文

12:33

12:33官方一手MiniMax: News（资讯）

精选

MiniMax 发布 Music 2.5+ 版本，新增纯音乐生成能力。该版本在风格多样性上实现突破，支持从古典到电子等多种曲风。用户可直接通过文本描述或旋律参考生成无歌词的纯音乐片段，降低音乐创作门槛。

AI产品 MiniMax Music 2.5+音乐生成纯音乐

推荐理由：MiniMax又把AI音乐升级了，这回能直接做纯音乐

原文

12:33

12:33官方一手MiniMax: News（资讯）

精选

MiniMax 推出音乐生成模型 MiniMax Music 2.5 版本。新版本对音乐结构和音质进行了优化。支持更长的音频生成。适用于多种创作场景。

AI模型 MiniMax 音乐生成音频模型

推荐理由：国产音乐模型又升级了

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12:33

12:33官方一手MiniMax: News（资讯）

精选

MiniMax 发布了新一代通用多模态模型 Hailuo 02。该模型在 MMMU 基准上达到 74.4%，在 MathVista 上达到 77.9%，在 MMBench 上达到 87.5%。它支持文本、图像和语音输入，具备强大推理能力。此外还提供语音克隆等特色功能。

AI模型 MiniMax Hailuo 02 多模态推理模型语音克隆

推荐理由：MiniMax 新模型多模态强

原文

12:33

12:33官方一手MiniMax: News（资讯）

精选

MiniMax 发布了 Music 1.5 音乐生成模型，这是该系列的最新版本。新模型在生成质量、时长控制和风格多样性上有所提升。Music 1.5 支持更长的音频创作，并优化了高保真度输出。

AI模型 MiniMax Music 1.5 音乐生成

推荐理由：音乐生成模型更新到1.5版

原文

12:33

12:33官方一手MiniMax: News（资讯）

精选

MiniMax 发布了新一代语音模型 Speech 2.5，支持多语言语音合成和情感控制。该模型在语音自然度和实时性上相比 Speech 2.0 有显著提升。它能够生成带笑、怒、悲等多种情绪的语音，并支持角色音色定制。MiniMax 同时开放了 API 接口供开发者集成。

AI模型 MiniMax Speech 2.5 语音合成多语言

推荐理由：MiniMax 语音模型升级了，能控制情感和角色音色

原文

12:33

12:33官方一手MiniMax: News（资讯）

精选

MiniMax推出Music 2.0模型，能生成最长30秒的带人声歌曲。支持中文和英文歌词创作，提供超过10种预设音色和多种音乐风格。用户可自定义歌词、旋律、节奏等参数。模型在歌曲生成基准测试中达到领先水平。

AI模型 MiniMax Music 2.0 MiniMax 音乐生成 AI音乐文生歌曲

推荐理由：能生成带人声的歌曲

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00:33

00:33官方一手MiniMax: News（资讯）

AI产品 MiniMax 多模态文本生成语音合成视频生成

推荐理由：此次更新体现了 MiniMax 在 AI 多模态领域的持续投入，特别是 M2.7 和 Speech 2.8 的推出可能带来文本理解和语音合成性能的提升，值得关注其在开放平台上的实际表现。

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