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Reve 在 7 月 9 日把图像模型迭代到了 2.1 版。距离 2.0 发布刚好一个月，放在基础模型圈子这不算常见。前面只挡着一个 OpenAI 的 GPT Image 2。另外官方说：「训练这版模型用的算力不到排行榜前后邻居的十分之一」。
今天上午，上海AI大模型企业MiniMax发布公告，拟通过配售新股及发行可转换债券募集资金约160亿港元（约合人民币138.34亿元）。与此同时，MiniMax创始人兼CEO闫俊杰发布内部信称，在实现AGI之前将不再从该公司领取薪酬，并将个人持有相当于MiniMax总股本5%的股份用于员工激励以及支持开源社区发展。
葬AI身边的朋友常常有个疑问：为什么MiniMax M3做的不够好（问了很多在做模型测评的朋友，也是类似看法），但市场仍然觉得他们是第一梯队？我朋友@朱亦辉的解释是，MiniMax M3的核心科技是叙事能力，让外界觉得他们和Kimi是一个级别，达到一个强行双骄的效果。
乐鑫信息科技 (688018.SH) 推出 ESP-VISION，一款面向 ESP32-P4、ESP32-S31 以及 ESP32-S3 系列芯片的低代码边缘 AI 与机器视觉框架。ESP-VISION 基于 MicroPython 提供统一的 sensor、image、display、espdl 等 Python API，整合摄像头采集、图像处理、视频编解码、
今年四月，吴明泽因为"装龙虾"认识了一位货代公司老板。说来也巧。那位朋友在物流行业干了整整十年，四月正好是龙虾进口旺季，就顺手给吴明泽介绍了这位年营收过亿的老板。吴明泽是谁？哈佛设计工程硕士、斯坦福HAI（人工智能实验室）科研助理。他还在阿里、腾讯、MiniMax做过工程师
昨天早上我想给 Claude 的一篇文章配几张 3:4 的社交媒体图。手边有自己做的社交媒体 Skills，就顺手让 Codex 调了 GPT-Image 2.0。出来的效果超出预期。干净白底，克制的 3D 材质，中文标签直接印在图里，远看像杂志内页，近看细节都读得清。
据 The Information 报道，MiniMax 正在研发一款参数规模达 2.7 万亿的大语言模型，内部代号暂定为 M3 Pro，最快有望于今年第三季度发布，并计划同步开源。相较于现有旗舰模型 M3 的 4280 亿参数，M3 Pro 的规模实现了数量级跃升，预计将在复杂推理、多步骤任务处理及长上下文理解等能力上进一步增强。
2026 年 6 月，HuggingFace 上一个名为 Boogu-Image-0.1 的开源模型，在上传以后迅速引爆了 AI 圈。这款模型最引人注目的地方，在于它以区区 10B 的参数规模，就在多项关键能力上超过了很多参数量更大的模型。
Meta超级智能实验室（MSL）扔出了首个图像生成模型Muse Image，代号「芒果」（Mango）。这是我们迄今为止最先进的图像生成模型。与Muse Image一同亮相的，还有视频模型Muse Video，目前仍是预览版。
MrFlow（Multi-Resolution Flow Matching）就用这样的三阶段，在Qwen-Image等模型上把端到端生成时间从49.32s压到4.77s，实际加速10.35x。文章发布当日即登上Hugging Face Daily Papers；发布三天内，GitHub已收获200+stars；目前也已登上Hugging Face Trending Papers。