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在快速演进的全球AI竞争格局中，国内外大模型企业正从不同维度探索各自的发展路径。主流策略多聚焦于通过扩大模型规模、提升技术壁垒和封闭生态系统来构建自身护城河，以巩固在核心能力上的领先地位。与此同时，也有一些国内独角兽企业选择了另一种发展方向：一方面坚持在底层架构和算法上持续创新，另一方面通过模型开源、工具普惠等方式，推动开放生态的构建。这一选择不仅体现出其对技术可持续性与实际落地能力的重视，也为行业提供了另一种可能的发展范式。

6月17日起，来自上海的一家人工智能独角兽企业MiniMax（稀宇极智）密集发布了一系列核心技术与产品，涵盖基座模型、视频生成模型、多模态智能体等多个方向，系统展现其“模型—多模态—应用”一体化技术路线。

M1模型开源，推动大模型“性能—成本”双优化

作为底层基础能力的支撑，MiniMax同步发布并开源了自主研发的MiniMax-M1系列模型，M1被定义为“行业领先的混合架构推理模型”。

（在国际榜单——Artificial Analysis文本模型排名中，MiniMax-M1位居全球开源第2位）

技术报告显示，M1模型在处理百万级Token的长文本上实现了重大突破，支持高达100万Token的上下文窗口，超长上下文推理能力。此外，它还支持8万Token推理输出，为处理复杂文档分析、长篇代码生成等任务提供了可能性。

在工具调用（TAU-bench）、代码生成（SWE-bench）和长文本理解（MRCR）等17个主流评测中，M1系列表现优异。其中，M1-40k在TAU-bench任务中超越所有开源模型；在MRCR任务中，位列全球第二。

为降低使用门槛，MiniMax公开模型权重、训练文档，并公布了分档位API定价策略。其最长支持百万Token上下文推理，部分定价低于业内同类产品，填补了长文本处理领域的市场空白。同时，在公司自有平台上，M1将提供不限量免费使用服务。

分析人士认为，MiniMax此举不仅为开发者和企业提供了一个高性能、低门槛的新选择，也用事实证明了通过技术创新可以有效打破“算力-资本”的壁垒。这种“卷成本、卷效率”的竞争模式，将倒逼更多模型厂商走向真正的技术驱动和价值创造，而非停留在参数和估值的虚假繁荣中。

配套算法方面，MiniMax推出了新的CISPO强化学习优化算法。该算法通过裁剪重要性采样权重以提升稳定性，区别于传统方法中对Token更新策略的依赖。实验数据显示，在AIME（AI-powered Moral Evaluator）等测试中，CISPO的收敛速度较DAPO快一倍，也优于GRPO算法。

视频生成模型Hailuo-02发布，提升物理一致性与表现力

在多模态生成领域，MiniMax发布了新一代视频大模型Hailuo-02，主打高保真物理模拟与直接生成1080P画质视频的能力。该模型可处理复杂运动和光影场景，如体操动作、火焰喷射等，在物理一致性方面取得进展。

（Hailuo-02已在国际评测榜单Artificial Analysis视频竞技场中排名全球第二）

MiniMax Agent发布，定位“可执行的数字员工”

今年4月底，MiniMax创始人、CEO闫俊杰在一次高层调研活动中汇报了MiniMax内部正在研发的智能体的技术创新点和应用场景，展示现场的白板上提到，未来智能体的模态内容从文本到多模态融合、智能体能执行任务的复杂度将从普通人半天工作量到专业人士一周工作量。

一个多月后，MiniMax Agent的正式发布，正是对这份规划的郑重“交卷”。从“解放大脑”到“解放手脚”，从聪明的“聊天伴侣”到“靠谱的生产力工具”，MiniMax Agent的发布，为AI行业的发展注入了一剂强心针。

与传统对话助手不同，MiniMax Agent具备处理长程复杂任务的能力，支持多步规划、动态执行和结果呈现，适用于策略分析、内容制作、研究辅助等多类场景。这款被该公司内部誉为“高效数字员工”的AI Agent，让每个人都能轻松驾驭一个高效的AI团队。

MiniMax方面表示，该产品已在公司内部试运行超过两个月，超过半数员工已将其作为日常工作工具使用。

从“能力展示”迈向“产品交付”

MiniMax此次集中发布的模型与产品，形成了从底层研发到应用交付的完整闭环。自研大语言模型M1、多模态视频生成模型Hailuo-02以及面向任务执行的智能体MiniMax Agent，共同展现了公司在模型构建、算法优化、推理效率与场景落地之间的系统化能力。

可以看到，MiniMax新模型M1选择在进一步优化推理成本和Agent上发力，以创新方式调优结构、提高效率，叠加在视频模型上的优势，MiniMax再次搅动了大模型公司的格局。基础模型、Agent和视频模型也成为了MiniMax未来能否拿到AI时代一张船票的关键所在。