跳到正文

X:MiniMax

@minimax_ai · X

当前显示全部 AI 相关新闻
切换来源
全部X新闻X:Rohan Paul1147 条X:Kim1108 条X:阿易 AI Notes821 条X:阿里云 / Alibaba Cloud415 条X:Testing Catalog329 条X:Elvis Saravia312 条X:OpenRouter287 条X:Elon Musk285 条X:cb_doge277 条X:Artificial Analysis257 条X:Ethan Mollick245 条X:PixVerse235 条X:Replit213 条X:OpenAI Developers200 条X:SemiAnalysis197 条X:ZHO182 条X:Alexandr Wang(Scale AI 创始人/Meta 首席 AI 官)173 条X:小北161 条X:swyx161 条X:Gemini156 条X:MiniMax154 条X:Dex Horthy(HumanLayer)124 条X:Tibo122 条X:OpenAI119 条X:Google AI for Developers103 条X:Emad Mostaque101 条X:X.PIN100 条X:蚂蚁百灵98 条X:Thomas Wolf(Hugging Face 联创/CSO)94 条X:Epoch AI91 条X:Luma AI88 条X:AI Safety Memes87 条X:Claude Devs84 条X:Runway81 条X:Aravind Srinivas(Perplexity CEO)80 条X:Jason Liu80 条X:马东锡 NLP77 条X:面壁智能 OpenBMB77 条X:Sam Altman77 条X:Frank Wang 玉伯73 条X:fofr70 条X:Gabriel70 条X:洪明68 条X:阑夕61 条X:Francois Chollet60 条X:opencode59 条X:Eric Zakariasson58 条X:Perplexity58 条X:Yuchen Jin58 条X:Greg Brockman57 条X:Nathan Lambert56 条X:赵纯想55 条X:Tencent WorkBuddy55 条X:Microsoft Research54 条X:Cohere51 条X:腾讯混元50 条X:Suno49 条X:Claude45 条X:Anthropic44 条X:Clément Delangue(Hugging Face CEO)44 条X:Peter Steinberger44 条X:Krea AI41 条X:OpenClaw41 条X:通义千问 / Qwen39 条X:Charlie Holtz39 条X:Google AI37 条X:Google DeepMind37 条X:Thariq35 条X:Peter McCrory(Anthropic 首席经济学家)31 条X:AK30 条X:百度 Baidu28 条X:AI at Meta28 条X:Boris Cherny28 条X:Deedy Das27 条X:可灵 Kling AI26 条X:Aidan Gomez(Cohere CEO)26 条X:Viggle AI26 条X:Mustafa Suleyman(Microsoft AI CEO)25 条X:Logan Kilpatrick24 条X:karminski22 条X:Josh Woodward21 条X:Noam Brown20 条X:李继刚18 条X:Andrew Milich18 条X:Odyssey18 条X:硅基流动 SiliconFlow17 条X:SpaceXAI17 条X:Tianyi Cui17 条X:DeepSeek16 条X:华为云14 条X:Sundar Pichai14 条X:智谱 Z.ai12 条X:Mark Zuckerberg12 条X:Demis Hassabis11 条X:唐杰10 条X:Ammaar Reshi10 条X:Andrew Ng(DeepLearning.AI 创始人)10 条X:Eric Mitchell10 条X:Karina Nguyen10 条X:Lee Robinson10 条X:Mistral AI10 条X:Noah Zweben10 条X:Fei-Fei Li9 条X:Jensen Huang9 条X:Kimi.ai9 条X:Barret 李靖8 条X:Jeff Dean8 条X:Michael Truell7 条X:張小珺 Xiaojùn6 条@berryxia · 历史来源430 条@vista8 · 历史来源262 条@op7418 · 历史来源231 条@sensetime_ai · 历史来源34 条@google · 历史来源30 条@getsuperintel · 历史来源9 条@latentspacepod · 历史来源9 条@android · 历史来源8 条@dreamlabla · 历史来源8 条@mannybernabe · 历史来源8 条@karpathy · 历史来源7 条@alexatallah · 历史来源6 条@ryanleeminimax · 历史来源5 条@theo · 历史来源5 条PixVerse (@PixVerse) · 历史来源5 条@aidotengineer · 历史来源4 条@dkundel · 历史来源4 条@reach_vb · 历史来源4 条@dotey · 历史来源3 条@eliebakouch · 历史来源3 条@googlechrome · 历史来源3 条@kilocode · 历史来源3 条@maxforai · 历史来源3 条@newsfromgoogle · 历史来源3 条@richardssutton · 历史来源3 条@skylermiao7 · 历史来源3 条@victorsuortiz · 历史来源3 条@ajambrosino · 历史来源2 条@akashi203 · 历史来源2 条@anatolikopadze · 历史来源2 条@andrewcurran_ · 历史来源2 条@antirez · 历史来源2 条@barrnanas · 历史来源2 条@coreyching · 历史来源2 条@deanwball · 历史来源2 条@designarena · 历史来源2 条@fal · 历史来源2 条@fellmentke · 历史来源2 条@gergelyorosz · 历史来源2 条@gmi_cloud · 历史来源2 条@gravicle · 历史来源2 条@hxiao · 历史来源2 条@jackminong · 历史来源2 条@lennysan · 历史来源2 条@mada299 · 历史来源2 条@microsoft · 历史来源2 条@mikastars39 · 历史来源2 条@mitchellh · 历史来源2 条@nabeelqu · 历史来源2 条@rudrank · 历史来源2 条@sebastienbubeck · 历史来源2 条@zan2434 · 历史来源2 条@___harald___ · 历史来源1 条@_boraturan · 历史来源1 条@0xjaniak · 历史来源1 条@0xkato · 历史来源1 条@47fucb4r8c69323 · 历史来源1 条@559hkdt · 历史来源1 条@aaliya_va · 历史来源1 条@abhikatte42 · 历史来源1 条@abhishekpatiil · 历史来源1 条@aboutberlin · 历史来源1 条@addyosmani · 历史来源1 条@agi2asi · 历史来源1 条@aiaicreate · 历史来源1 条@aimlapi · 历史来源1 条@aisaonehq · 历史来源1 条@aisystemprompt · 历史来源1 条@alemtuzlak · 历史来源1 条@alexxubyte · 历史来源1 条@alupsasca · 历史来源1 条@amasad · 历史来源1 条@ampcode · 历史来源1 条@anas_build_ · 历史来源1 条@aniketmaurya · 历史来源1 条@anitakirkovska · 历史来源1 条@anneliesgamble · 历史来源1 条@antigravity · 历史来源1 条@arafatkatze · 历史来源1 条@arena · 历史来源1 条@argofowl · 历史来源1 条@arthurmensch · 历史来源1 条@ashiknewazaj · 历史来源1 条@atabarrok · 历史来源1 条@atomic_chat_hq · 历史来源1 条@awe_automation · 历史来源1 条@awesomekling · 历史来源1 条@awscloud · 历史来源1 条@ayushagarwal · 历史来源1 条@baaadas · 历史来源1 条@bai_agi · 历史来源1 条@bbuddha_xyz · 历史来源1 条@bclavie · 历史来源1 条@beccalytics · 历史来源1 条@benfleming__ · 历史来源1 条@benhylak · 历史来源1 条@benjamineyliu · 历史来源1 条@bfl_ml · 历史来源1 条@bleysg · 历史来源1 条@bolna_dev · 历史来源1 条@bosmeny · 历史来源1 条@boxmining · 历史来源1 条@bozhou_ai · 历史来源1 条@brexhq · 历史来源1 条@brian_armstrong · 历史来源1 条@brianchew · 历史来源1 条@bridgemindai · 历史来源1 条@budgetpixel · 历史来源1 条@cahidarda · 历史来源1 条@calmpromptshq · 历史来源1 条@ce_zhang · 历史来源1 条@cedric_chee · 历史来源1 条@chaitralikakde · 历史来源1 条@chatgpt · 历史来源1 条@chatgptapp · 历史来源1 条@christinetyip · 历史来源1 条@christofsalis · 历史来源1 条@clark__labs · 历史来源1 条@cloudflaredev · 历史来源1 条@cnorth_13 · 历史来源1 条@cnzoecomeback · 历史来源1 条@cocohearts · 历史来源1 条@code_star · 历史来源1 条@codebyaurelia · 历史来源1 条@cognition · 历史来源1 条@commandcodeai · 历史来源1 条@consensusnlp · 历史来源1 条@contralabs_ai · 历史来源1 条@cozyblaze265065 · 历史来源1 条@crimedecoder · 历史来源1 条@crtr0 · 历史来源1 条@damnventures · 历史来源1 条@daniellockyer · 历史来源1 条@darioamodei · 历史来源1 条@davidmaliglowka · 历史来源1 条@davidondrej1 · 历史来源1 条@dbirker78883 · 历史来源1 条@deryatr_ · 历史来源1 条@devfun · 历史来源1 条@diegocabezas01 · 历史来源1 条@digitalocean · 历史来源1 条@dimillian · 历史来源1 条@dimitrispapail · 历史来源1 条@discussingfilm · 历史来源1 条@dkthomp · 历史来源1 条@dmitryrybin1 · 历史来源1 条@dmsobol · 历史来源1 条@douglasyaody · 历史来源1 条@duckduckgo · 历史来源1 条@easyrouterio · 历史来源1 条@edgardobriban · 历史来源1 条@eisokant · 历史来源1 条@elliotarledge · 历史来源1 条@encrypted · 历史来源1 条@endpointarena · 历史来源1 条@envato · 历史来源1 条@escanorreloaded · 历史来源1 条@esrtweet · 历史来源1 条@ethanhe_42 · 历史来源1 条@eu_commission · 历史来源1 条@fba · 历史来源1 条@fdavidsont · 历史来源1 条@figmaweave · 历史来源1 条@finn_meeks · 历史来源1 条@first_tree_ai · 历史来源1 条@flavioad · 历史来源1 条@flowith · 历史来源1 条@fminzhou · 历史来源1 条@freddie_spirit · 历史来源1 条@frydwia · 历史来源1 条@futurestacked · 历史来源1 条@garrettlord · 历史来源1 条@garrytan · 历史来源1 条@gavinsbaker · 历史来源1 条@GayaniFigma · 历史来源1 条@genspark_ai · 历史来源1 条@gitlawb · 历史来源1 条@gneubig · 历史来源1 条@gokulr · 历史来源1 条@goodfireai · 历史来源1 条@goodnesmbakara · 历史来源1 条@googleaistudio · 历史来源1 条@gordic_aleksa · 历史来源1 条@gro_tsen · 历史来源1 条@hangsiin · 历史来源1 条@happycapyai · 历史来源1 条@haydenbleasel · 历史来源1 条@helloiamleonie · 历史来源1 条@hey_asiif · 历史来源1 条@hilbertspaess · 历史来源1 条@howtoprompt__ · 历史来源1 条@hq4ai · 历史来源1 条@hypersoren · 历史来源1 条@ianbremmer · 历史来源1 条@id_aa_carmack · 历史来源1 条@interaction · 历史来源1 条@intology · 历史来源1 条@iron_redux · 历史来源1 条@ithilgore · 历史来源1 条@itsreallyvivek · 历史来源1 条@jamesjyu · 历史来源1 条@jameszmsun · 历史来源1 条@jason_young1231 · 历史来源1 条@jawad_rahman_ · 历史来源1 条@jaydendavisnc · 历史来源1 条@jeffbarg · 历史来源1 条@jenzhuscott · 历史来源1 条@jiayuan_jy · 历史来源1 条@jilles · 历史来源1 条@jimcramer · 历史来源1 条@jimsyoung_ · 历史来源1 条@jinjingliang · 历史来源1 条@jjacky · 历史来源1 条@jjackyliang · 历史来源1 条@joefioti · 历史来源1 条@joi___ai · 历史来源1 条@joinhandshake · 历史来源1 条@joinpursuit · 历史来源1 条@joulee · 历史来源1 条@jsconfasia · 历史来源1 条@jsrailton · 历史来源1 条@juminoz · 历史来源1 条@kaizero_ainta · 历史来源1 条@karanganesan · 历史来源1 条@kdaigle · 历史来源1 条@kentherogers · 历史来源1 条@kevinsays · 历史来源1 条@khudonogov · 历史来源1 条@koraykv · 历史来源1 条@kotekjedi_ml · 历史来源1 条@kuberwastaken · 历史来源1 条@kurz_gesagt · 历史来源1 条@kwindla · 历史来源1 条@lafalcemateo · 历史来源1 条@lakshyaaagrawal · 历史来源1 条@larrylv · 历史来源1 条@layoffai · 历史来源1 条@levinstanley · 历史来源1 条@lifeofjer · 历史来源1 条@livekit · 历史来源1 条@lostinlatencyx · 历史来源1 条@lotte_verheyden · 历史来源1 条@lqiao · 历史来源1 条@luciushq · 历史来源1 条@luckeyfaraday · 历史来源1 条@lukaspet · 历史来源1 条@madhavsinghal_ · 历史来源1 条@manassharmahere · 历史来源1 条@markiewagner · 历史来源1 条@marksaroufim · 历史来源1 条@marsxiang_ · 历史来源1 条@maseehg_ · 历史来源1 条@mattshumer_ · 历史来源1 条@mem0ai · 历史来源1 条@mengto · 历史来源1 条@merettm · 历史来源1 条@micahcarroll · 历史来源1 条@michael_chomsky · 历史来源1 条@michaelarnaldi · 历史来源1 条@microsoftai · 历史来源1 条@mike_acton · 历史来源1 条@mikeyyyzhao · 历史来源1 条@minchoi · 历史来源1 条@minimaxagent · 历史来源1 条@minu_who · 历史来源1 条@mkbhd · 历史来源1 条@modal · 历史来源1 条@moritzthuening · 历史来源1 条@moxie · 历史来源1 条@mstockton · 历史来源1 条@mtslive · 历史来源1 条@multimodalart · 历史来源1 条@neelnanda5 · 历史来源1 条@neilrahilly · 历史来源1 条@nickbaumann_ · 历史来源1 条@nirantk · 历史来源1 条@noemititarenco · 历史来源1 条@notjazii · 历史来源1 条@nousresearch · 历史来源1 条@oblomovius · 历史来源1 条@ollama · 历史来源1 条@onlyterp · 历史来源1 条@onlyzhynx · 历史来源1 条@organicgpt · 历史来源1 条@orgrem · 历史来源1 条@p0 · 历史来源1 条@palantirtech · 历史来源1 条@palmerluckey · 历史来源1 条@pandatalk8 · 历史来源1 条@parishilton · 历史来源1 条@patrickcarlyle · 历史来源1 条@patricktoulme · 历史来源1 条@paulg · 历史来源1 条@paulsolt · 历史来源1 条@pbdtokenrouter · 历史来源1 条@pererabinoy · 历史来源1 条@philhchen · 历史来源1 条@pirroh · 历史来源1 条@pjaccetturo · 历史来源1 条@postlive · 历史来源1 条@pranaveight · 历史来源1 条@prathamdby · 历史来源1 条@prince_canuma · 历史来源1 条@pumpkherm · 历史来源1 条@pvncher · 历史来源1 条@qiaoqiao2001 · 历史来源1 条@rajveerbach · 历史来源1 条@randyhaddad6 · 历史来源1 条@rauchg · 历史来源1 条@raveeshbhalla · 历史来源1 条@rayanpal_ · 历史来源1 条@rayfernando1337 · 历史来源1 条@redpoint · 历史来源1 条@ric_rtp · 历史来源1 条@richardsocher · 历史来源1 条@rileybrown · 历史来源1 条@robertvaradan · 历史来源1 条@ronshepherd · 历史来源1 条@rosmine · 历史来源1 条@rthiago · 历史来源1 条@ruben_kostard · 历史来源1 条@runware · 历史来源1 条@rvivek · 历史来源1 条@ryanjunejo · 历史来源1 条@safaricheung · 历史来源1 条@samuelstroschei · 历史来源1 条@sanmking · 历史来源1 条@saranormous · 历史来源1 条@savinovnikolay · 历史来源1 条@scale_ai · 历史来源1 条@scaling01 · 历史来源1 条@sdaily_ai · 历史来源1 条@secscottbessent · 历史来源1 条@seltaa_ · 历史来源1 条@sergiopaniego · 历史来源1 条@servasyy_ai · 历史来源1 条@sethltx · 历史来源1 条@shashankgoyal95 · 历史来源1 条@sherryyanjiang · 历史来源1 条@sherylhsu02 · 历史来源1 条@shl · 历史来源1 条@sighjith · 历史来源1 条@simistern · 历史来源1 条@southpkcommons · 历史来源1 条@sriramkri · 历史来源1 条@sshoaibali · 历史来源1 条@stalkermustang · 历史来源1 条@status_effects · 历史来源1 条@stevencheng · 历史来源1 条@stockanalystpro · 历史来源1 条@suekhim · 历史来源1 条@sultanalfardan · 历史来源1 条@suraj_sharma14 · 历史来源1 条@swisscheese4299 · 历史来源1 条@swmansion · 历史来源1 条@systematicls · 历史来源1 条@teksedge · 历史来源1 条@tftc21 · 历史来源1 条@theahmadosman · 历史来源1 条@themidasproj · 历史来源1 条@theonejvo · 历史来源1 条@therealadamg · 历史来源1 条@timsoulo · 历史来源1 条@tmuxvim · 历史来源1 条@tobi · 历史来源1 条@togethercompute · 历史来源1 条@trackernetwork · 历史来源1 条@trustkerneltech · 历史来源1 条@ttunguz · 历史来源1 条@tuhinchakr · 历史来源1 条@twistartups · 历史来源1 条@ubermenscchh · 历史来源1 条@udayan_w · 历史来源1 条@usefastlane · 历史来源1 条@uzyn · 历史来源1 条@valeriocapraro · 历史来源1 条@vasuman · 历史来源1 条@vdbergrianne · 历史来源1 条@vibeguessing · 历史来源1 条@victoriakimse · 历史来源1 条@victoriawu77 · 历史来源1 条@victortaelin · 历史来源1 条@vikaskansalhq · 历史来源1 条@volchika · 历史来源1 条@walden_yan · 历史来源1 条@warpdotdev · 历史来源1 条@waynesutton · 历史来源1 条@wesroth · 历史来源1 条@whosamberella · 历史来源1 条@xdinodeer · 历史来源1 条@xicilion · 历史来源1 条@xucian_ · 历史来源1 条@yacinemtb · 历史来源1 条@yaojingang · 历史来源1 条@yoheinakajima · 历史来源1 条@yongquanyq · 历史来源1 条@youtubejocoding · 历史来源1 条@yusufg · 历史来源1 条@zachbussey · 历史来源1 条@zeddotdev · 历史来源1 条@zeroxkyle · 历史来源1 条@zhenthebuilder · 历史来源1 条@zicohacks · 历史来源1 条@zixuanli_ · 历史来源1 条@zymazza · 历史来源1 条
154 条AI 相关新闻 · 最新在前
10月3日周六
10月2日周五
10月1日周四
  1. MiniMax (official)55

    HeyGen 发布 HeyGen Video,面向需要制作级视频但不想承担制作级成本的企业,基于 MiniMax H3 构建并由 HeyGen 后训练。10 月前定价 $0.01/s(五折优惠),详情见 https://developers.heygen.com/heygen-video-1.0-catalog。MiniMax 官方转发并表示自豪提供基础模型。

    引用HeyGen@HeyGen

    We're releasing HeyGen Video, built for businesses that need production-quality video without production-level costs. Pricing starts at $0.01/s through October (50% off) Built on @Minimax_AI H3, post-trained by HeyGen. Learn more: https://developers.heygen.com/heygen-video-1.0-catalog

  2. MiniMax (official)34

    基于 MiniMax H3,@Creatify_Labs 的 Boreal-H3 是一款专为广告优化的视频模型,在保持产品和角色一致性的同时,更准确地遵循创意简报。 期待看到 MiniMax H3 成为更多面向特定行业的前沿模型的基础!✨

    引用Creatify Labs@Creatify_Labs

    Introducing Boreal-H3 — a video model built for ads and our next step toward recursive self-improvement in video generation. A good-looking video isn’t enough. The product has to stay the same. The actor has to stay the same. The label has to be right. And the action in the brief actually has to happen. So we post-trained MiniMax H3 specifically for advertising. But this isn’t a one-off SFT or LoRA fine-tune. We built a closed-loop system that learns what to improve next. Human-calibrated evaluation diagnoses failures and guides the next intervention: targeted data collection, reinforcement learning, or inference optimization. When the feedback is unreliable, we revise the evaluator or reward—not just the generator. Every experiment feeds into shared memory, informing the next training decision. The model improves, and so does the process that produces its successor. The results: → 85.3% reference fidelity — highest among the frontier video generation models we evaluated → Brief success: 28% → 50% → Identity match: 83% → 94% → Visible defects per clip: down 70% → Generation time and estimated cost: down 20% Boreal-H3 doesn’t just make better-looking video. It makes more usable ads. Credit to the @MiniMax_AI team for the foundation we’re building on. This launch is a checkpoint, not the finish line. We’re building more than a better video model. We’re building a system that learns how to make the next one better.

9月28日周一
  1. MiniMax (official)47

    MiniMax-M3.1 Flash Preview 现已在 Token Plan 上线! 更快、更轻,专为运行高并发、低延迟负载的团队打造,现可在你现有的 Token Plan 订阅下使用,无需额外设置。 立即试用:https://platform.minimax.io/subscribe/token-plan

    引用MiniMax_Agent@MiniMaxAgent

    MiniMax's latest text model, M3.1-Flash-Preview, debuts today on MiniMax Code. Built for everyday development, it's fast, reliable, and ready for real work, from quick bug fixes to full features.

9月24日周四
  1. MiniMax (official)29

    用 MiniMax-H3 构建的更多方式。🐮 很高兴看到模型优化与 AMD 推理工程结合,为创作者带来更快的反馈循环。⚡️

    引用Nunchux AI@NunchuxAI

    5s of video, generated in 1.3s! Nunchux brings @MiniMax’s MiniMax-H3 to @AMD MI355X with up to 26.7× faster inference than SGLang on 8 GPUs @AMDServer And with streaming generation, you can change the prompt as the video plays, steering what happens next. One stack, optimized across hardware. Free access to MiniMax-H3 is coming soon! Join the waitlist now at http://nunchux.ai. Our blog: https://www.nunchux.ai/blog/video-generation-on-amd-mi355x #AI #VideoGeneration #MiniMaxH3

9月18日周五
  1. MiniMax (official)34

    Nunchux AI 与 MIT、CMU、UC Berkeley、斯坦福及 NVIDIA 研究者合作推出 VC-Attention,为 MiniMax-H3 带来免训练低比特注意力加速,在 B200 上比 FlashAttention-4 快 1.6×、B300 上快 1.5×,保真度优于 SageAttention2。

    引用Nunchux AI@NunchuxAI

    Introducing VC-Attention: fast and accurate low-bit attention without retraining. On MiniMax-H3, VC-Attention speeds up attention by 1.6× on B200 and 1.5× on B300 over FlashAttention-4, with better fidelity than SageAttention2. It also works with existing sparse attention methods. Two key innovations: • V-Smooth reduces value quantization error. • ExpCast-FP8 speeds up softmax. Nunchux Attention, our proprietary extension, pushes the speedup to 1.9× on B200 and 1.8× on B300. Blog: http://www.nunchux.ai/blog/attention-is-the-video-bottleneck Technical Report: http://arxiv.org/pdf/2609.15810 Joint work by researchers at MIT, CMU, UC Berkeley, Stanford, and NVIDIA.

9月11日周五
9月9日周三
9月8日周二
9月5日周六
9月3日周四
9月2日周三
8月31日周一
8月30日周日
8月29日周六
8月28日周五
8月27日周四
  1. @MiniMax_AI35

    MiniMax H3 今天在旧金山 @anyscalecompute 的 #RaySummit 上。 @VictorSuOrtiz 将在 @vllm_project Conference 上详解我们 33B 开放权重音视频模型,把文本、图像、视频 + 音频带入同一个上下文。 @VoidAsuka 将分享开发者如何微调、评估 + 部署 H3,并与 @digitalocean、@nvidia、@inferact 和 @NousResearch 一起。 从模型到在其上构建的社区。到时见!👋 🔗 会议详情见下方:

8月26日周三
8月25日周二
8月22日周六
8月21日周五
8月20日周四