官方预告MiniMax M3系列AI模型即将登场
MiniMax预告将推出M3系列AI模型。其前代M2系列采用解码器式Transformer架构与专家混合策略，以低激活参数实现高效能，并配备超长上下文窗口。论文重点介绍了“Forge”强化学习训练系统，能有效降低长轨迹训练成本。M2.7版本展现了“自我进化”雏形，模型可自主排查问题并修改代码，已能分担部分研发迭代工作。
上海稀宇科技有限公司（MiniMax）今天在X平台发布推文，预告了即将推出的MiniMax M3系列模型。这则消息迅速引起了业界的关注。
推文同时转发了一篇于5月26日发表在arxiv上的论文，题为《The MiniMax-M2 Series: Mini Activations Unleashing Max Real-World Intelligence》。这篇论文系统性地回顾了其前代M2.x系列模型背后的核心技术工作。
论文的核心亮点之一，是揭示了M2.x系列模型“低激活、高智能”的设计哲学。具体来看，模型总参数高达229.9B，但每个词元（token）仅激活9.8B参数，在保证强大能力的同时，显著提升了推理效率。模型配备了192K的超长上下文窗口，其预训练数据规模更是达到了惊人的29.2T词元。
模型架构与训练系统
在模型设计上，M2系列采用了62层的解码器式Transformer架构。一个关键创新在于其专家混合（MoE）策略：模型集成了256个细粒度专家，而为每个词元仅激活其中的8个。这种设计在模型容量和计算成本之间取得了精妙的平衡。
更值得深入探讨的是其训练系统层面的突破。MiniMax提出了名为“Forge”的强化学习系统，这是一个面向智能体训练的统一平台。它的独特之处在于支持白盒与黑盒智能体的统一接入，极大地增强了系统的灵活性和通用性。
Forge系统通过将训练、推理与智能体本身进行解耦，配合窗口化FIFO调度、前缀树合并以及专门的推理加速技术，有效降低了长轨迹训练的成本。这套系统化解决方案，为复杂智能体的高效训练铺平了道路。
“自我进化”的雏形
在M2.7版本中，最引人瞩目的升级莫过于论文中提出的“自我进化”雏形。这标志着模型开始具备参与自身开发流程的初步能力。
根据论文描述，模型已经能够自主排查训练失败的原因、阅读系统日志、并修改相关的脚手架代码。在内部任务测试中，它成功完成了超过100轮的自主迭代优化。
实际效果如何？数据显示，这套“自我进化”系统已经能够分担研发团队30%到50%的日常迭代工作量。更具体的是，在内部编程脚手架的优化任务中，它带来了约30%的性能提升。这意味着，模型不再仅仅是被开发的对象，而是开始成为开发闭环中的一个积极参与者。这种“AI辅助开发AI”的模式，或许代表了下一代模型研发的重要方向。
近日，人工智能公司MiniMax向员工、高管及合作商授予116.88万股A类普通股股票，认购价为零元，总价值约6亿港元。该批股份归属周期长达13个月至6年，且无任何业绩考核指标，仅需满足在职时间要求即可全额归属。
MiniMax发布AI原生工作空间，包含本地智能工作台与可定制专家智能体。其Agent实习生已嵌入核心流程，覆盖率达99%以上，在运维、销售、研发等岗位释放效能，显著提升交付效率。
港股7月迎来史上最大规模解禁潮，MiniMax与极智嘉同日面临解禁。阿里巴巴、米哈游继续押注MiniMax，看好其通用人工智能上限；祥峰投资、鸿为资本坚定看好极智嘉，因其已实现盈利且具身智能落地路径清晰。解禁仅是时间节点，两家企业分别走向AGI与产业落地两条路径。
MiniMax创始人兼CEO闫俊杰近日发布内部信，郑重承诺在实现通用人工智能前不再领取任何薪酬，并拿出其个人名下4%的股份激励团队，另1%特设立专项基金支持开源社区，以此表达对长期发展方向的坚定信心和决心。
MiniMax推出新一代视频生成模型H3，可完成画面生成、字幕设计、动态特效、镜头节奏及声音匹配等后期任务，从素材工具升级为智能助手。PixPix首发接入该能力，助力内容创作者和电商商家，推动视频创作进入全流程智能化时代。
MiniMaxH3视频模型实现图片参考、素材融合、声音生成、字幕设计与镜头控制等多环节整合，推动AI视频进入商业生产流程。PixPix首发接入，助力电商应用，改变内容生产方式，使视频创作不再局限于专业团队。
MiniMaxH3发布，定位轻量级全模态视频模型，支持多模态理解与原生音画生成。PixPix行业首发接入，将模型能力引入电商工作流，助力商品展示、广告素材等场景，实现从商品素材到营销视频的生成。
上市半年的MiniMax市值从超4000亿港元跌至不足1000亿，缩水超3000亿。股份解禁、稀缺性减弱及多模态叙事遇冷是主因。公司正从模型厂商向AI平台型转型，但C端用户下滑、盈利亏损等挑战仍存。
稀宇科技这边，今天正式发布了一个新物种——MiniMax H3全模态生成模型。 简单来说，它最大的特点就是能同时处理文本、图像、视频、声音这四种模态的信息，并且把理解、生成、编辑一口气全包了。听起来是不是有点像“全能型选手”？更厉害的是，它输出的音视频还支持原生双声道，最高能直接生成15秒的2K分辨
MiniMax 最近正式上线了自家的模型上下文协议（MCP）服务器，目标很明确，就是为多模态创作带来一次体验升级。这套服务器把文本转语音、图像生成、视频生成等功能全部整合在了一起，让创作工作流变得更顺畅、更直接。 主要特点： 多模态集成：不需要折腾复杂的工具链，只要通过文本提示，就能直接调用语音克隆
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