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从Foundation Model到Physical AI，三星「杀入」大模型核心战场
三星正快速进入大模型核心战场，构建Foundation Model体系，采购GPU用于AI基建。它提出Meki架构、M2RL训练范式和LiveClawBench评测体系，由AI Model TF团队推进，负责人是唐业辉。
终于有AI视频模型，解决了体操难题。
前天深夜MiniMax发布Hailuo 02视频模型，虽未正式上线但放了预告片。该模型能生成杂技动作，解决了体操难题，在复杂动作肢体表现上吊打其他模型，还支持原生1080P，价格便宜。
一个邪修方法，帮你把用Agent的钱省掉80%。
作者曾分享Minimax的Agent，因使用成本高遭读者反馈。现该工具推出Publish to Gallery & Remix功能，用户可复用项目，降低成本，还能形成集体智慧。不过产品和交互设计较粗糙。
Moonshot AI发布Kimi Linear技术报告，采用混合线形注意力架构
Moonshot AI在Hugging Face发布Kimi Linear技术报告，该48B参数模型采用混合线性注意力架构，称超越传统全注意力机制。官方数据体现其优势，模型已开源，社区反应不一，MiniMax则回归全注意力架构。
印度国家级大模型上线两天仅 300 余次下载，投资人直呼“尴尬”：韩国大学生模型都有20万！
印度 Sarvam AI 发布国家级模型 Sarvam - M，虽被赞为本土 AI 突破，支持 10 种本地语言，但上线两天仅 334 次下载，投资人批其成绩尴尬，还与韩国大学生模型对比，引发社区争论。
如果你还不知道龙虾是什么，可以先试试 MaxClaw
去年开源模型 DeepSeek R1 火爆，今年个人 AI 助手 OpenClaw 成焦点。OpenClaw 在 GitHub 获大量 Star，MiniMax 基于它推出的 MaxClaw 是云端 AI 助手，功能多、易使用，在个人和企业场景都有大作用。
我们对 Coding Agent 的评测，可能搞错了方向
用户对 Agent 不满常因它「做得不好」，不遵循指令和规范。当前主流评测体系以结果为导向，与真实场景错位。MiniMax 开源 OctoCodingBench 评测集，结果显示模型过程规范遵循不足，未来训练需引入过程监督。
腾讯，投中龙虾三兄弟
港股“龙虾三兄弟”迅策、MiniMax、智谱靠OpenClaw概念冲上市值高峰，腾讯是它们重要股东，账面回报丰厚。腾讯也亲自下场推“AI养虾”全家桶，市值重回5万亿，大厂纷纷入局，同时也有卸载潮。
压缩之外，Visual Tokenizer 也要理解世界？
MiniMax和华中科技大学发布视觉tokenizer新研究VTP，引发业界热议。该研究揭示传统仅以重建为目标的视觉tokenizer缺乏高层语义表示，提出在预训练中引入语义理解，还发现Scaling Law现象，虽有争议但为研究提供新视角。
为什么 2025 的基模公司都押注 Interleaved Thinking？
本文探讨 2025 年基模公司押注 Interleaved Thinking 的原因。从大模型迭代说起，介绍其在多模型中的体现，阐述该思维链对 Agent 的重要性，还提及 MiniMax 在推动其成行业标准上的诸多努力及带来的影响。