正好上周（10月27日），MiniMax 公司发布了[2] M2 模型，代表了国产大模型的最新水平。我就想，可以测测它的实战效果，跟智谱公司的 GLM 4.6 和 Anthropic 公司的 Claude Sonnet 4.5 对比一下。毕竟它们都属于目前最先进的编程大模型，跟我们开发者切身相关。
新乐子来了。 10个AI大模型，券商账户实时交易，勇闯美股。 除了老面孔GPT、Claude、Gemini、Grok、Qwen、DeepSeek，这次四个国产新玩家，豆包、Minimax、Kimi、文心也加入战场。昨晚，首战正式开赛，豆包已经一马当先，开始了开门红。
生成式AI技术的成熟，让智能编程逐渐成为众多开发者的日常，然而一个大模型API选型的“不可能三角”又随之而来：追求顶级、高速的智能（如GPT-4o/Claude 3.5），就必须接受高昂的调用成本；追求低成本，又往往要在性能和稳定性上做出妥协。开发者“既要又要”的正义，谁能给？
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?
月之暗面融资传闻升级，估值或逼近MiniMax。Kimi产品因MAU下滑、DeepSeek冲击失速，战略转向Coding和Agent方向，推出分层会员订阅商业化。杨植麟在开源上妥协，但坚持基座模型和toC路线，面临分发弱势和高昂成本，未来半年需明确定位应对激烈竞争。
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。
引言：2025年8月，一则资本市场的消息引发了游戏与人工智能行业的双重关注——据媒体报道，人工智能独角兽企业 MiniMax（稀宇科技）已秘密向香港交易所递交招股书，计划在港股上市，预计估值超过40亿美元。翻阅MiniMax的融资历史会发现，早在2022年7月，游戏巨头米哈游就已在Pre-A轮参投了Minimax。
