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屠榜开源大模型的MiniMax M2是怎样炼成的？为啥M1用了Linear Attention，到了M2又换成更传统的Full Attention了？ 面对现实任务，M2表现得非常扛打，在香港大学的AI-Trader模拟A股大赛中拿下了第一名，20天用10万本金赚了将近三千元。
Voice Agent 赛道正在爆发，但它迫切需要一个能让对话真正「流动起来」的底层引擎，一个能撑起下一代交互体验的 TTS 模型。竞争的焦点，已经从 LLM 的「大脑」，延伸到了 TTS 的「嗓音」。谁掌握嗓音，谁就掌握着下一代 AI 商业化的钥匙。而 10 月 30 日 MiniMax 发布的 Speech 2.6 模型，似乎正是一个专为解决这些痛点而来的答案。
周日晚上，都准备去睡觉了。结果在 X 上刷到一条消息，有个国外的博主说，MiniMax 的 M2 模型将会成为中国最好的模型，与 Sonnet 4.5 旗鼓相当。 我当时心里咯噔一下。MiniMax?
10 月 27 日，国产「好模型」阵营又迎来一位新成员，MiniMax 发布了全新大版本模型 M2，延续了 M1 时代的开源策略。它不仅在 Coding 与 Agent 能力等方面继承了 M1 的优势，更在成本效率、智能水平、响应延迟这 3项关键指标上，同时迈出了一大步。
GPT-5 的发布，可以看作是一个分水岭。练习时长两年半的 GPT-5，并没有展现出和 GPT-4 本质上的差别，甚至因为模型的预设人格引发了用户的反感情绪。
2025年被视为 AI Agent元年，各家科技巨头也纷纷出手，谁都不想错失这个火热的赛道。
MiniMax 现在正在主动加速「从功能到可流通生产力」的进程。他们正在举办一场总奖金高达 15 万美元的 AI Agent 全球挑战赛，核心理念是「让自己的 Idea + Agent 成为生产力，成为市场中的硬通货」。Remix 则是官方重点推荐的参赛入口之一。
今天，MiniMax发布新一代语音生成模型Speech 2.5，再次刷新全球最强语音模型的上限。
MiniMax的展台上，主要对外展示的也是MiniMax Agent、海螺AI、MiniMax Audio、星野等AI应用产品，包括智慧家居、穿戴设备、智能座舱、智能音响、智能耳机及交互设备等AI智能硬件产品，以及文旅、电商、办公、教育、游戏、医疗、金融等领域应用。
还记得上周我刚给同事安利Bolt.new的时候，我们还在感叹：这玩意儿真的能干掉一大半前端。而现在，我得改口了： MiniMax Agent直接把整个“全栈开发”都干掉了。