基于 MiniMax H3 Max 的 24 小时 AI 直播网站上线了
MiniMax 将 H3 Max 768P、480P 接入开放平台和 MiniMax Design，海外开发者已借此搭建出 Twitch 直播和 24 小时“AI 电视台”。
推荐理由：原文给出 H3 Max 的生成速度、吞吐量提升和接入入口，并梳理了社区围绕它做实时直播的具体玩法。
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全部主题MiniMax 的模型与产品动态：M 系列大模型、语音与多模态能力、开源与商业化进展。
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第 1–20 条 · 共 39 条公众号：MiniMax（稀宇科技）精选AI 评分6969
LMSYS：Blog（Chatbot Arena 团队）精选AI 评分6565 MiniMax-H3 在 8×H200 上基准测试：无损加速 1.95×，最高 6.24×（SSIM 0.76–0.91）
SGLang Diffusion 团队在 8×NVIDIA H200 上对 MiniMax-H3 视频生成进行基准测试，其密集无损路径较 Diffusers 快 1.85–1.95×，无近似损失。
推荐理由：把视频生成加速的取舍量化成可复现配置，质量优先时 Cache-DiT 单独使用比叠加稀疏注意力更划算。
公众号：MiniMax（稀宇科技）精选AI 评分6161 MiniMax Design 发布：从操作像素到操作语义和表达意图
MiniMax 推出 MiniMax Design，一款将多模态模型能力转化为生产力的 Harness，可理解目标、拆解任务并调用模型与 Skills，完成从素材处理到最终交付的完整流程。该产品围绕原生多模态视频模型 H3 构建，擅长处理目标明确的商业内容任务，并提供 Agent 3D 导演台、自动剪辑与字幕功能，支持接入 ComfyUI 等开源生态工作流。
推荐理由：意图先行与三维导演台将视频试错从生成后移到分镜前，这会改变需要批量产出多平台广告素材的团队在工具切换和返工上的成本。
MiniMax：Blog（网页）精选AI 评分6363 MiniMax Music 3.0 发布：新一代开源权重、生产级全能音乐模型
MiniMax 推出 Music 3.0，新一代音乐生成模型，可根据创意概念和可选歌词一次性完成整首歌的作曲、编曲、演奏与制作，最长支持五分钟。
推荐理由：把简单描述扩展成包含配器进出、情绪曲线和演唱方式的专业模板，降低了非专业创作者控制音乐生成细节的门槛。
MarkTechPost（RSS）精选AI 评分7272 用 ComfyUI API 实现 MiniMax-H3 多模态视频与音频生成流水线
本教程演示如何以 ComfyUI 为无头推理后端，构建端到端的 MiniMax-H3 视频生成工作流。通过 Python 直接构建执行图，支持文生视频、首尾帧条件生成和参考图像条件生成，并自动根据 GPU 显存选择 quality、balanced、squeeze 三种权重配置。流水线涵盖模型自动下载、节点模式校验、音视频联合解码与进度监控，无需图形界面即可复现实验。
推荐理由：用 Python 编程替代 ComfyUI 图形界面，在 Colab 上搭建 MiniMax-H3 视频生成管道，并自动适配不同 GPU 显存方案，教程提供的全流程代码可直接复用。
Simon Willison 博客精选AI 评分7474 MiniMax-H3 通过 MLX 移植可在 Apple Silicon 上运行
MiniMax 发布 MiniMax-H3，一个可接受文本、图像、音频和视频并生成最长 15 秒带音频视频片段的通用全模态生成系统。Python 包 PipeNetwork/minimax-h3-mlx 将其移植到 MLX，支持 Apple Silicon 运行。作者在 M5 Max MacBook Pro 上实测，下载约 115 GB 模型文件，视频生成耗时不到 45 分钟。
推荐理由：在 M5 Max 上生成本地视频的 45 分钟耗时，为判断这类模型何时能进入日常工作流提供了具体的参照。
公众号：MiniMax（稀宇科技）精选AI 评分7575 MiniMax H3 正式开源：通用全模态生成系统支持 2K 视频与原生立体声
MiniMax 正式开源新一代通用视频模型 H3，可统一理解文本、图像、视频和音频，生成最高 2K 分辨率、最长 15 秒、带 32 kHz 原生立体声音频的视频。
推荐理由：与多数开源视频模型不同，H3 原生支持同步生成立体声音频，且通过上下文再生成实现 2K 分辨率，为音视频生成应用提供了更完整的开源基座。
公众号：卡尔的AI沃茨精选AI 评分7272 实测MiniMax H3做后期和动效：视频届的审美王来了
MiniMax H3视频模型实测覆盖广告TVC、短剧、创意片头、动态海报、UI动效和游戏实机六类场景，可生成5-15秒视频、原生双声道、直出2K，一次最多放9张图、3段视频和3段音频，提示语最高支持7000字符。
推荐理由：多个场景测试显示 H3 在动态文字稳定性和动效克制上表现突出，提供的提示语结构可直接用于 UI、游戏宣传片等需要文字控制的视频生成。
MiniMax：Blog（网页）精选AI 评分7878 MiniMax H3 发布：开源全能多模态生成模型，支持 2K 原生立体声视频
MiniMax 正式推出全能多模态生成模型 H3，可联合理解文本、图像、视频和音频，生成最高 2K 分辨率、15 秒时长且带原生立体声的视频。H3 在指令跟随、文字与品牌呈现、V2V 动作迁移上表现突出，2K 下每秒价格低于主流模型三分之一，768p 下低于主流 720p 价格一半。官方计划近日开源模型权重，以支持开源社区并加速硬件兼容。
推荐理由：MiniMax H3 把全模态生成打到了 2K 分辨率且价格不到主流三分之一，还计划开源权重，这对闭源视频模型是实打实的压力，开发者可以重点关注。
公众号：数字生命卡兹克精选AI 评分6969 MiniMax H3 发布并将开源，主打视觉包装与后期特效
MiniMax 发布 AI 视频模型 H3，并宣布开源。该模型主打视觉包装与后期特效，可生成动态 MV、动态海报、Vlog、电影片头、游戏 UI 等，语义遵循能力极强，在广告与动效领域表现优于 Seedance 2.0，但影视级张力镜头稍逊。H3 开源后预计将出现大量垂直领域特化版本。
推荐理由：在 Seedance 统治的前期创作之外，H3 用语义强控制补上了视觉包装与后期特效这块拼图，广告和社媒短片的后期流程可能因此从剪辑软件迁移到提示词。
公众号：MiniMax（稀宇科技）精选AI 评分6666 MiniMax Code 2.0 桌面端焕新：底层架构全面升级，金融模块即将上线
MiniMax Code 2.0 桌面端发布，基于 Pi Agent 框架重构底层架构，显著提升会话启动速度与长程复杂任务的执行稳定性。新版本优化了图表加载与文件预览框选编辑功能，并已与恒生金融数据库、企查查 MCP 打通，金融模块即将上线，支持多源数据实时检索与专业报告生成。桌面端现已开放下载，本月还将上线远程控制、浏览器操控等功能。
推荐理由：MiniMax Code 2.0 把底层推倒重来，金融模块直接打通恒生和企查查，从写代码变成能出分析报告，做二级市场的可以认真看看。
MarkTechPost（RSS）精选AI 评分7070 MiniMax 发布 MSA 稀疏注意力方法，开源推理内核并推出 MiniMax-M3 模型
MiniMax 发布 MSA（MiniMax Sparse Attention），一种构建在 Grouped Query Attention 上的稀疏注意力方法。它将注意力分解为索引分支与主分支：索引分支以块粒度（默认 128 token）为每个 GQA 组选择 16 个 token 块（固定预算 2048 个键值 token），主分支仅在这些块上执行精确 softmax 注意力。MSA 在 109B 参数 MoE 模型上训练，开源了面向 NVIDIA SM100 GPU 的推理内核 `fmha_sm100`（MIT 许可，支持 BF16/FP8/NVFP4/FP4），并发布生产模型 MiniMax-M3。MSA-PT 在 MMLU、GSM8K、HumanEval、RULER-8K、RULER-32K 上分别达 67.2、77.7、64.0、84.2、77.5，与全注意力基线持平。128K 上下文下，其 exp-free Top-k 选择比 `torch.topk` 快 5.1 倍。
推荐理由：MiniMax 把长上下文注意力从 O(N) 压到固定每查询 2048 token，还同时开源高效内核与生产模型，对做长上下文 agent 的团队是即时可用的方法，遗憾是只限 SM100 GPU。
公众号：MiniMax（稀宇科技）精选AI 评分7272 MiniMax 开源原生多模态旗舰模型 M3，总参数 428B
MiniMax 上周五开源 M3 模型权重，并发布 MSA 稀疏注意力技术论文。M3 总参数 428B、激活参数 23B，是首个从 Step 0 进行多模态混合训练的开源模型，发布两周即在 Artificial Analysis 综合智能指数上位列全球开源模型第一。目前输出速度已从约 30 TPS 提升至约 80 TPS，官方称还将继续提速 30-40%。
推荐理由：MSA 注意力机制让长上下文计算成本大幅下降，对于在长文档处理或复杂推理场景下需要控制成本的团队，M3 的开源提供了一种新的选型依据。
MiniMax (official)@MiniMax_AI精选AI 评分8282引用vLLM@vllm_project🎉 恭喜 @MiniMax_AI 发布 MiniMax M3！前沿的编程与智能体能力、原生图像和视频输入、计算机使用，以及 100 万 token 上下文窗口，全部集成在一个开放模型中。 M3 的核心是 MSA，一种全新的稀疏注意力架构：它不再对完整的 KV 缓存进行密集注意力计算，而是让每个查询对 128 token 的 KV 块打分，并仅对得分最高的块运行注意力。这正是让 100 万 token 上下文变得可实际服务的关键。 M3 在 vLLM 中实现首日支持，并已在 NVIDIA 和 AMD 硬件上验证： ✨ 带专用 prefill 和 decode 内核的 MSA 稀疏注意力 ✨ 支持前缀缓存和分块 prefill 的 100 万 token 上下文服务 ✨ BF16 和 MXFP8 检查点，同时为 Hopper 和 Blackwell 提供 MoE 后端 ✨ 原生多模态输入（图像 + 视频） ✨ 面向智能体工作负载的工具调用、推理解析和思考模式控制 这样的首日支持是真正的团队协作成果。感谢 @MiniMax_AI、@NVIDIAAI、@AIatAMD 和 @inferact 的团队，以及 vLLM 社区让这一切成为可能。🙏 深入了解实现细节、内核工作和部署方案： 🔗 https://vllm.ai/blog/2026-06-12-minimax-m3-vllm
推荐理由：M3把1M上下文从‘理论上能做’变成了‘今天就能部署’，MSA稀疏注意力是关键，开源社区和推理框架的深度合作值得关注。
HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）精选AI 评分7777 MiniMax Sparse Attention（MSA）块状稀疏注意力
MiniMax 提出块状稀疏注意力 MSA，基于 GQA 构建。轻量级 Index Branch 为每个 GQA 组独立选择 Top‑k KV 块，Main Branch 仅对选中块执行精确块稀疏注意力。在 109B 参数多模态模型上，MSA 与 GQA 性能持平，1M 上下文下每 token 注意力计算减少 28.4 倍。配合协同设计的 GPU 内核，H800 上实现 14.2 倍 prefill 和 7.6 倍 decoding 端到端加速。推理内核与基于 MSA 的多模态模型已公开发布。
推荐理由：MiniMax这个稀疏注意力把长上下文推理计算砍掉28倍，而且直接开源了高效CUDA kernel和模型，做agent和代码仓库级推理的团队可以赶紧试试。
HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）精选AI 评分7979 MaxProof：面向数学证明的群体级别测试时扩展框架（MiniMax-M3）
MaxProof 是为 MiniMax-M3 系列设计的群体级别测试时扩展框架，用于竞赛级数学证明。M3 模型训练了证明生成、证明验证和基于 critique 的证明修复三种能力，验证器采用低假阳性率的深度防御生成式架构。这些能力合并到单个 M3 模型。测试时，MaxProof 将模型用作生成器、验证器、精炼器和排序器，在候选证明群体中搜索并通过锦标赛选择返回最终证明。M3 模型在 IMO 2025 达 35/42，USAMO 2026 达 36/42，均超过人类金牌阈值。
推荐理由：MiniMax-M3用生成-验证器RL把数学证明推到了人类金牌水平，IMO 2025 35/42，USAMO 2026 36/42。这篇的意义不只分数，而在于验证-修复-群体搜索的技术路线跑通了最难的人类竞赛。
vLLM 官方博客（RSS）精选AI 评分7070 vLLM 发布 MiniMax M3 Day-0 支持：1M 上下文多模态推理
vLLM 宣布对 MiniMax M3 的 day-0 支持，覆盖 BF16 与 MXFP8 检查点，支持 1M-token 上下文、原生图像视频输入、minimax_m3 工具与推理解析器、EAGLE3 推测解码（草稿模型 Inferact/MiniMax-M3-EAGLE3）以及 TP/EP 部署和 Docker 镜像。
推荐理由：官方团队拆解了 MSA 稀疏注意力、MXFP8 MoE 与 EAGLE3 在推理引擎中的落地细节，部署者可以照此选择 NVIDIA 或 AMD 配置并理解瓶颈所在。
- MiniMax (official)@MiniMax_AI精选AI 评分7575
M3 在 @0G_labs 上链。 可验证 + 私有计算，6 月 15–18 日免费运行。
引用0G Labs (Home of Infinite AI)@0G_labs0G × @MiniMax_AI 我们很高兴与 MiniMax 合作，通过可验证、保护隐私的计算，将前沿 AI 带上链。 MiniMax M3 是当今 AI 领域最热门的模型之一：在 Artificial Analysis 上排名第一的开源权重模型，位居 OpenRouter Trending 榜首。
推荐理由：M3 自己是开源榜头名，现在拉到链上跑还免费用四天，做隐私计算和链上 agent 的开发者可以直接冲。
MiniMax：Blog（网页）精选AI 评分7676 MaxProof框架：MiniMax M3在IMO 2025和USAMO 2026超越人类金牌线
MiniMax M3采用MaxProof框架，在IMO 2025和USAMO 2026两项数学奥赛基准上超越人类金牌线。框架分三阶段训练：Proof RL使用生成式验证器提供奖励，进行长程强化学习提升证明生成能力；Verifier Alignment将验证对齐为错误定位任务；Refinement Augmentation利用训练中产生的错误证明与验证分析对，通过拒绝采样微调修复能力。三者合并为M3通用模型。系统通过低假阳性率过滤噪声，保证RL稳定性。
推荐理由：M3在数学奥赛上搞定人类金牌，靠的是用生成验证器做RL和进化搜索，这套组合对复杂推理任务的普适性可能比提高一个benchmark分数更有价值。
- MiniMax (official)@MiniMax_AI精选AI 评分7878
推荐理由：MiniMax 把 1M 上下文和 Mem0 记忆层绑在一起，不是单纯秀参数，是给 Agent 装了个硬盘，做长期记忆产品的该关注一下。