MiniMax最新旗舰级Coding & Agent模型M2.1，刚刚对外发布了。这一次，它直接甩出了一份硬核成绩单，在衡量多语言软件工程能力的Multi-SWE-bench榜单中，以仅10B的激活参数拿下了49.4%的成绩，超越了Claude Sonnet 4.5等国际顶尖竞品，拿下全球SOTA。
抽奖式的生图体验，确实让很多设计师在尝鲜之后又默默打开了 Photoshop。于是乎，阿里千问团队再次出手，开源了一个叫 Qwen-Image-Layered 的模型，试图从底层逻辑上解决这个问题。
要说这两天AI圈最火的一条消息，莫过于MiniMax正式通过港交所聆讯，即将冲刺IPO。
学霸的谎言被揭穿！一篇来自Adobe Research的论文发现，高语义理解并不会提升生成质量，反而可能破坏空间结构。用iREPA简单修改，削弱全局干扰，生成质量立即飙升 。
“中国的OpenAI” 是谁？一众媒体和分析机构给出的答案是：智谱。家中国的大模型 AI 创业公司正在港交所冲刺 IPO。在招股说明书中，它明确宣称：“2025年6月，智谱被美国OpenAI 列为全球主要竞争对手。”
MiniMax海螺视频团队不藏了！首次开源就揭晓了一个困扰行业已久的问题的答案——为什么往第一阶段的视觉分词器里砸再多算力，也无法提升第二阶段的生成效果？翻译成大白话就是，虽然图像/视频生成模型的参数越做越大、算力越堆越猛，但用户实际体验下来总有一种微妙的感受——这些庞大的投入与产出似乎不成正比，模型离完全真正可用总是差一段距离。
在文生图（Text-to-Image）和视频生成领域，以FLUX.1、Emu3为代表的扩散模型与自回归模型已经能生成极其逼真的画面。
2025 年还有一周结束，年底，AI 视频圈又卷起来了。
尽管扩散模型在单图像生成上已经日渐成熟，但当任务升级为高度定制化的多实例图像生成（Multi-Instance Image Generation, MIG）时，挑战随之显现：
刚刚，上海大模型独角兽MiniMax，正式通过港交所聆讯，吹响了IPO冲刺号角。但直到招股书披露，更重要的资本吸引力原因才完全明确——不仅因为全模态能力全球领先，更关键的是，累计花费只用了5亿美元，不到OpenAI的1%。
