大模型日报| 腾讯“小动作”频频，MiniMax1月9日敲钟

01
发布（新模型/产品/开源）

①腾讯推出手机版可用的轻量级开源翻译模型

昨日，腾讯混元宣布开源了新的翻译模型HY-MT 1.5系列，包含参数量分别为1.8B和7B的两个版本，各自包含3种型号的模型。其中，1.8B参数的轻量级模型在手机端上即可离线运行，内存需求为1GB，包含多种冷门语种。根据测试，该模型翻译50个词仅需0.18秒，且两个版本的模型可以分别部署于端侧和云侧。

项目地址：https://github.com/Tencent-Hunyuan/HY-MT

根据官方公布的数据，作为轻量级的模型，HY-MT 1.5-1.8B在XCOMET-XXL Score这一评估指标上，双语互译的表现已经接近阿里的Qwen3-235B-A22B、DeepSeek-V3.2、谷歌的Gemini-3.0-Pro；而7B的模型在WMT25测试集和方言普通话互译这两项任务中均位列第一。

短评：对于翻译模型，用户最关心的重点无外乎快、准和专业。腾讯新的开源模型实现了前面两点，但轻量级模型的专业性却难以保证。据称，该模型允许用户进行术语干预（指定专业名词的翻译），但这一任务不该由用户完成，而是由官方在训练、动态嵌入和知识增强等方面研究解决方案。

②腾讯开源文生3D动作模型HY-Motion 1.0

除了翻译模型，腾讯还同时发布了另一款重量级产品：文生3D动作模型HY-Motion 1.0。这款模型是全球首个达到十亿级别参数量的文本生成3D人体动作模型。用户只需要提供自然语言指令，模型即可生成带有骨骼结构的3D角色动画，进而导出到Unity、Unreal等主流引擎中使用。相比现有的DART、MoMask等开源同类模型，腾讯的模型在理解能力和动作质量上都更为出色。

项目地址：https://github.com/Tencent-Hunyuan/HY-Motion-1.0

该模型总共经过三个阶段的训练，逐步实现3D动作从“能动”到“像人”的过程：

首先是花费了长达3000小时以上的时间用于预训练，让模型学会走、跑、跳等基础动作；

然后再使用约400小时进行高质量的动作微调，修正并提升细节的流畅度；

最后则是引入人类反馈强化学习（RLHF），让模型的动作更加符合人类直觉。

短评：随着这一模型的发布，在开源领域，腾讯成为了第一家开始进军文生3D动作的AI相关企业。这一技术可应用于游戏开发者、影视公司、Vtuber和VR/AR交互等场景，也能帮助腾讯进行游戏开发。

不过，该模型大概率会作为模型的基座投入使用，而这一技术能否成为3D相关内容的生产力工具还需要时间验证。

02

①软银减持英伟达，400亿美元投资OpenAI

根据CNBC报道，软银于上周再次花费约220亿美元投资OpenAI，总投资额达到410亿美元，股份比例约11%。这笔投资的主要用途有两项：

一是用于OpenAI、Oracle和软银共建的AI基建项目“Stargate”，即一个千亿美元级别的超大规模数据中心计划；

二是用于支持OpenAI在未来几年内预计超过1.4万亿元的基础设施采购，尤其是从英伟达、博通和AMD采购算力。

值得注意的是，软银卖出了价值58亿美元的英伟达股票，早年间因错过了OpenAI投资机会的倍感后悔的软银，如今“亡羊补牢”，终于得到机会重金押注OpenAI。与此同时，据称OpenAI还有一笔来自亚马逊、价值100亿美元的投资，而迪士尼近期甚至投资10亿美元只为了让Sora能够生成米老鼠的相关内容。

短评：软银通过放弃英伟达转投OpenAI，使企业能够深度参与AI竞争。近期的种种迹象已经表明，未来几年内AI的重点已经不再是谁的产品更加智能，而是谁的产品能够占据应用市场掌控生态。

英伟达的GPU自谷歌的TPU大规模投入使用后已经不再是AI的必需品，但OpenAI的GPT却率先定义了人与AI交互的方式。如此看来，Altman在发布GPT-5.2前的自信满满是有理由的，尽管OpenAI目前备受质疑，但2026年肯定会有大动作。

②MiniMax紧随智谱，定于1月9日港股上市

仅仅相隔一天，智谱和Minimax相继启动招股。

在LMArena和Artificial Analysis等网站的大模型排行榜上，还能在榜单前列看到的中国AI初创企业，基本只剩智谱和Minimax两家。不过，不同于智谱的“大模型基础研究（GLM系列）”路线，Minimax从成立起就非常注重于覆盖商业场景，其产品分为四大类：Agent、海螺视频、语音和星野，保证了良好的用户体验。

MiniMax的发展方向更接近于Manus，技术层面上虽然缺乏核心竞争力，但重视AI应用领域，服务范围极为广泛，全球200个以上的国家都在使用Minimax的产品及服务这一事实有力证明了其通用性的强大。与Manus不同的是，Minimax有自研的底层大模型，12月23日Minimax发布了新模型Minimax M2.1，尽管性能较为强大，但与前三名仍然存在一定差距。

短评：短短两天之内，Manus被Meta收购，智谱和Minimax接连港股上市，AI企业“讲故事”的阶段接近一个周期的尾声，如何创造收入将成为下个阶段的核心问题。

中国AI市场的产品种类越来越多，但能赚钱的AI产品却屈指可数，智谱和Minimax能否像Manus一样实现短期内的爆发收入和盈利还是个未知数。

此外，AI行业的竞争重点从模型转向Agent应用这一事实已经无需多言，中国初创公司采取上市融资的方法加强业务能力，Meta这一国外AI巨头则选择通过收购整合生态，路径逐渐分明。

03
算力与基础设施（芯片/云/数据中心）

①台积电2nm良率超预期，1.4nm产线加速

根据《经济日报》的消息，台积电的2nm制程已经按期进入量产阶段。因此，台积电位于台湾中部科学园区的1.4nm先进制程晶圆厂将加快投产进度。风险试产预计将于2027年底前完成，2028年或许能够实现大规模量产。

该晶圆厂最初规划为2nm，但目前已经确认升级为1.4nm，甚至可能采用更先进的1nm。台积电表示，1.4nm产能会优先保留在台湾，而这座晶圆厂未来将成为全球最大的AI/HPC芯片制造厂。总投资约1.5万亿新台币，预计年营将会超过5000亿新台币。

短评：根据博通发布的数据，2026年谷歌、OpenAI、Meta等AI巨头公司使用的主流顶级AI芯片主要采用3nm制程。台积电推出的更先进的制程意味着更低的功耗和更强的性能，最先获得产能的客户将获得明显的技术代差优势。

与此同时，先进的制程会使得芯片单价指数级增长，中小型AI公司面临的AI硬件门槛将进一步提高，高效AI算力聚集于少数巨头的现象将会更加严重。台积电已经在为下一代AI硬件铺路，算力主动权的战争已经打响。