MiniMax

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。

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。

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。

MiniMax推出M2系列大语言模型。其旗舰模型M2采用混合专家（MoE）架构，总参数229.9B，每个token仅激活9.8B参数。该系列专为智能体部署设计，基于三大组件构建：智能体驱动的数据管道、可扩展的智能体原生强化学习系统Forge，以及展示早期自我进化能力的M2.7检查点。这种设计使其在智能体编码、深度搜索、办公任务及推理基准测试中达到了前沿性能水平。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

MiniMax 发布 MCP Server，集成文本转语音、语音克隆、文生图、文生视频等多模态能力。支持 Claude Desktop、Cursor、Windsurf 等主流 MCP 客户端，通过统一工作流实现文本到音视频的一站式生成，面向创作者和开发者免费开放。