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MiniMax 最新动态

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。

39 条精选近 30 天 4 条共收录 550 条

更新

MiniMax的精选

10月23日周五第 1–20 条
  1. MiniMax (official)69

    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。

    引用MiniMax (official)@MiniMax_AI

    MiniMax M3.1 Flash:太空级性能 + 兔子级速度 🚀🐰 没错,Space Bunny——曾以 200T+ tokens 登顶全球排行榜——正是 M3.1 Flash 的早期版本。 💰重新定义智能体 AI 的性能经济学。M3.1 Flash 在 Cowork(Automation-Bench:62%;ALE:30%)、编程(DeepSWE:74%)和视觉推理(BabyVision:91%)等关键任务上达到前沿级智能水平,成本仅为 M3 的 1/3,速度提升 3 倍。 API 定价(统一费率):每 1M 输入/输出 tokens 分别为 $0.15 / $0.60,缓存读取为 $0.015 / 1M tokens。 模型权重将于 10 月 23 日发布。 API:http://platform.minimax.io M Plan:https://www.minimax.io/m-plan MiniMax Code 桌面版:https://agent.minimax.io/download

    推荐理由:官方公布权重开放和关键基准分数,并说明稀疏注意力等效率设计,可据此评估其在智能体与编码任务上的性价比。

10月22日周四
  1. MiniMax:Blog67

    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。

    推荐理由:官方详细说明了 Mini App 的架构、安全边界和社区生态,开发者可以据此判断如何在 MiniMax Code 上构建长运行应用。

10月19日周一
10月9日周五
8月31日周一
8月28日周五
8月20日周四
  1. 公众号:MiniMax61

    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。

    推荐理由:意图先行与三维导演台将视频试错从生成后移到分镜前,这会改变需要批量产出多平台广告素材的团队在工具切换和返工上的成本。

8月14日周五
  1. MiniMax:Blog63

    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。

    推荐理由:把简单描述扩展成包含配器进出、情绪曲线和演唱方式的专业模板,降低了非专业创作者控制音乐生成细节的门槛。

8月11日周二
  1. MarkTechPost72

    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。

    推荐理由:用 Python 编程替代 ComfyUI 图形界面,在 Colab 上搭建 MiniMax-H3 视频生成管道,并自动适配不同 GPU 显存方案,教程提供的全流程代码可直接复用。

8月5日周三
  1. Simon Willison 博客74

    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。

    推荐理由:在 M5 Max 上生成本地视频的 45 分钟耗时,为判断这类模型何时能进入日常工作流提供了具体的参照。

8月3日周一
  1. 公众号:MiniMax75

    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。

    推荐理由:与多数开源视频模型不同,H3 原生支持同步生成立体声音频,且通过上下文再生成实现 2K 分辨率,为音视频生成应用提供了更完整的开源基座。

8月2日周日
  1. 公众号:卡尔的AI沃茨72

    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。

    推荐理由:多个场景测试显示 H3 在动态文字稳定性和动效克制上表现突出,提供的提示语结构可直接用于 UI、游戏宣传片等需要文字控制的视频生成。

7月31日周五
  1. MiniMax:Blog78

    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。

    推荐理由:MiniMax H3 把全模态生成打到了 2K 分辨率且价格不到主流三分之一,还计划开源权重,这对闭源视频模型是实打实的压力,开发者可以重点关注。

  2. 公众号:数字生命卡兹克69

    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。

    推荐理由:在 Seedance 统治的前期创作之外,H3 用语义强控制补上了视觉包装与后期特效这块拼图,广告和社媒短片的后期流程可能因此从剪辑软件迁移到提示词。

7月16日周四
  1. 公众号:MiniMax66

    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。

    推荐理由:MiniMax Code 2.0 把底层推倒重来,金融模块直接打通恒生和企查查,从写代码变成能出分析报告,做二级市场的可以认真看看。

6月17日周三
  1. MarkTechPost70

    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。

    推荐理由:MiniMax 把长上下文注意力从 O(N) 压到固定每查询 2048 token,还同时开源高效内核与生产模型,对做长上下文 agent 的团队是即时可用的方法,遗憾是只限 SM100 GPU。

6月15日周一
  1. 公众号:MiniMax72

    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%。

    推荐理由:MSA 注意力机制让长上下文计算成本大幅下降,对于在长文档处理或复杂推理场景下需要控制成本的团队,M3 的开源提供了一种新的选型依据。

6月13日周六
  1. MiniMax (official)82

    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。

    引用vLLM@vllm_project

    🎉 恭喜 @MiniMax_AI 发布 MiniMax M3!前沿的编程与智能体能力、原生图像和视频输入、计算机使用,以及 100 万 token 上下文窗口,全部集成在一个开放模型中。 M3 的核心是 MSA,一种全新的稀疏注意力架构:它不再对完整的 KV 缓存进行密集注意力计算,而是让每个查询对 128 token 的 KV 块打分,并仅对得分最高的块运行注意力。这正是让 100 万 token 上下文变得可实际服务的关键。 M3 在 vLLM 中实现首日支持,并已在 NVIDIA 和 AMD 硬件上验证: ✨ 带专用 prefill 和 decode 内核的 MSA 稀疏注意力 ✨ 支持前缀缓存和分块 prefill 的 100 万 token 上下文服务 ✨ BF16 和 MXFP8 检查点,同时为 Hopper 和 Blackwell 提供 MoE 后端 ✨ 原生多模态输入(图像 + 视频) ✨ 面向智能体工作负载的工具调用、推理解析和思考模式控制 这样的首日支持是真正的团队协作成果。感谢 @MiniMax_AI、@NVIDIAAI、@AIatAMD 和 @inferact 的团队,以及 vLLM 社区让这一切成为可能。🙏 深入了解实现细节、内核工作和部署方案: 🔗 https://vllm.ai/blog/2026-06-12-minimax-m3-vllm

    推荐理由:M3把1M上下文从‘理论上能做’变成了‘今天就能部署’,MSA稀疏注意力是关键,开源社区和推理框架的深度合作值得关注。

6月12日周五
  1. vLLM 官方博客70

    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。

    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。

6月11日周四
  1. MiniMax (official)75

    M3 在 @0G_labs 上链。 可验证 + 私有计算,6 月 15–18 日免费运行。

    引用0G Labs (Home of Infinite AI)@0G_labs

    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。