MiniMax海螺首次开源，发现了AI视觉生成领域的Scaling Law（在新窗口打开）
2025 年还有一周结束，年底，AI 视频圈又卷起来了。
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关于“Max”的结果
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六个月Claude Code疯狂编程、爆肝30万行代码！玩到极限后感慨：可能因此少活五年（在新窗口打开）
他独自承担了一个复杂的 TypeScript 微服务项目的改造工作。为了让老板同意，他当场拍着胸脯保证六个月内完成。随后，他转身将 Claude Code 调教成得力助手，协助自己管理与重写工作。为此，他每月花费 200 美元（约 1422 元）开通 Max 20x 套餐，将原本约 10 万行的项目重构为 30~40 万行规模。
在这个开源「从夯到拉」榜单，我终于明白中国 AI 为什么能逆袭（在新窗口打开）
最近几天，一张开源模型的等级列表在 X 上被疯狂转载。 从夯到拉，国产开源模型排在了数一数二的位置，DeepSeek、Qwen、Kimi、智谱、还有 MiniMax 是全球开源模型的前五名。
国产“大模型第一股”，几周内IPO！（在新窗口打开）
曝MiniMax与智谱下月上市，募资数亿美元。
从MiniMax到DeepSeek：为何头部大模型都在押注「交错思维」？（在新窗口打开）
昨日，有位推特博主晒出了国内几大开源模型在轻量级软件工程 Agent 基准测试 mini-SWE-agent 上的成绩。该基准主要测试大模型在真实软件开发任务中的多步推理、环境交互和工程化能力。
Struct Array 如何让多向量检索返回完整实体？知识库、电商、视频通用|Milvus Week（在新窗口打开）
本文为Milvus Week系列第二篇，该系列旨在分享Zilliz、Milvus在系统性能、索引算法和云原生架构上的创新与实践，以下是DAY2内容划重点： Struct Array + MAX_SIM ，能够让数据库看懂 “多向量组成一个实体” 的逻辑，进而原生返回业务要的完整结果
MiniMax 和月之暗面：中国 AI 创业公司的两种路径和共同难题（在新窗口打开）
一时的技术成果或者用户增长，很难成为 AI 公司的竞争优势。
你也能用 Claude+MiniMax M2，做小红书爆火的拼豆工具（在新窗口打开）
最近，我越来越沉迷刷小红书了。 倒不是为了看猫狗视频，而是作为 AI 开发者，看到了一个未被充分挖掘的“非标需求许愿池”。 在这个推荐流里，你会发现人类的需求是如此细碎且具体： 有人想把喜欢的 IP 图案做成拼豆，但苦于无法将照片匹配为对应的像素图案与豆子颜色。 也有上万人在求助各种可视化图表的制作方法。 每一个火热的评论区背后，可能都藏着一个还没被满足的小工具机会。 在淘宝上，甚至有人专门做拼豆图纸定制的生意，单价 5-10 元，也有不少人买单。 这些单点、零散的需求，可谓是给 AI Coding 量身定做的场景。 不用庞大的后端，现在的 Coding Agent，甚至只需要十几分钟，就能搓
豆包、Kimi等10个AI大模型勇闯美股，谁才是最猛的那个？（在新窗口打开）
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。
开发者生产力“平替”？MiniMax M2全面测评：代码、速度与迁移成本（在新窗口打开）
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？