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揭密MiniMax不为人知的B面

第一批AI大模型公司上市潮来临，MiniMax营收增长显著。它采用“B+C全都要”商业模式，B端业务靠API调用，覆盖多领域，毛利率高。其B端战略分三层，靠全模态布局和模型能力扩张版图。

现有VLA基座模型能力不足，跨本体适配存在挑战。中国电信人工智能研究院具身智能团队提出“对齐 - 引导 - 泛化”（ATE）框架，实现从调架构到调分布的范式转移，适配主流VLA模型，减少数据需求。

2026 年 CES 落幕，释放中国 AI 硬件集体出海信号。蚂蚁集团等主办的活动上，7 位从业者分享消费级 AI 硬件产品，涵盖养成宠物、智能戒指等。他们认为 AI 硬件竞争焦点正从模型能力转向场景理解。

上海人工智能实验室团队推出开源模型家族P1，在IPhO 2025理论考试中，P1-235B-A22B成首个达金牌线的开源模型。引入PhysicsMinions后成绩提升，在HiPhO基准排名第一，且全链路开源。

当下视觉生成中，开源模型在逻辑推理生成任务上频频翻车，与闭源模型有差距。浙大与阿里团队提出Unified Thinker，将思考与执行解耦，构建数据集、采用创新算法，实验显示其有效提升逻辑执行准确度。

AI科技评论独家获悉，CMU博士、UCSD助理教授黄碧薇创立上海原识之智科技有限公司，切入具身智能基础层相关的因果推理方向。当下大语言模型在符号世界表现出色，而机器人缺乏因果推理能力，原识之智项目已获顺为资本早期投资。

商汤绝影Sage端侧大模型在PinchBench评测中，以94%任务完成率超越Claude、GPT - 5.4等主流大模型。它激活参数仅3B，算力需求低，还具备多项实用场景能力，靠SCOUT和ERL两项自研技术提升性能。

微软首席科学官 Eric Horvitz 在斯坦福商学院演讲，称当下 AI 如 1880 年代刚用电的工厂，底层大模型与商业未契合。他指出模型概率校准不足、医疗 AI 难移植等问题，还谈及人类与 AI 协作及内容溯源等。

Ling-1T是Ling 2.0系列首款旗舰“非思维”模型，总参数量达1万亿。预训练数据超20万亿token，支持128K上下文长度。在多项任务中表现出色，是目前已知最大的FP8训练基座模型，已完成全面评测。

上周Dyna Robotics公司用超100万小时人类第一视角视频训练DYNA - 2模型，发现物理AI有Scaling Law。8月20日光轮智能宣布10万小时全模态人类行为数据EgoSuite - Open100K开源，与Hugging Face联合发布。