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屠榜开源大模型的MiniMax M2是怎样炼成的？为啥M1用了Linear Attention，到了M2又换成更传统的Full Attention了？ 面对现实任务，M2表现得非常扛打，在香港大学的AI-Trader模拟A股大赛中拿下了第一名，20天用10万本金赚了将近三千元。
半成品模型，已经刷下高难度数学推理测试AIME 25满分战绩。
Qwen 团队终于在周日的晚上， 兑现了本周会更新Qwen3-Max thinking 的承诺。 而这个更新， 基本也是上周所有更新中为数不多非常期待的了。 毕竟Qwen3-Max也是Qwen整个家族里最大、最强的模型，
Voice Agent 赛道正在爆发，但它迫切需要一个能让对话真正「流动起来」的底层引擎，一个能撑起下一代交互体验的 TTS 模型。竞争的焦点，已经从 LLM 的「大脑」，延伸到了 TTS 的「嗓音」。谁掌握嗓音，谁就掌握着下一代 AI 商业化的钥匙。而 10 月 30 日 MiniMax 发布的 Speech 2.6 模型，似乎正是一个专为解决这些痛点而来的答案。
用 iPhone 本地跑大模型已经不是新鲜事了，但能不能在 iPhone 上微调模型呢？
周日晚上，都准备去睡觉了。结果在 X 上刷到一条消息，有个国外的博主说，MiniMax 的 M2 模型将会成为中国最好的模型，与 Sonnet 4.5 旗鼓相当。 我当时心里咯噔一下。MiniMax?
月之暗面融资传闻升级，估值或逼近MiniMax。Kimi产品因MAU下滑、DeepSeek冲击失速，战略转向Coding和Agent方向，推出分层会员订阅商业化。杨植麟在开源上妥协，但坚持基座模型和toC路线，面临分发弱势和高昂成本，未来半年需明确定位应对激烈竞争。
10 月 27 日，国产「好模型」阵营又迎来一位新成员，MiniMax 发布了全新大版本模型 M2，延续了 M1 时代的开源策略。它不仅在 Coding 与 Agent 能力等方面继承了 M1 的优势，更在成本效率、智能水平、响应延迟这 3项关键指标上，同时迈出了一大步。
10 月 23 日，一向不爱出风头的夸克上线了对话助手，可以让用户在一个 App 内即可完成信息查找、问题解答与任务处理，实现了 AI 搜索与对话的深度融合。其中一大亮点就是，该对话助手采用了 Qwen 最新闭源模型。至于是哪个型号、性能有多强，夸克卖了个关子，只透露比 Qwen3-Max 更进一步，在业界有绝对领先性。
全球六大LLM实盘厮杀，新王登基！今天，Qwen3 Max凭借一波「快狠准」操作，逆袭DeepSeek夺下第一。Qwen3 Max，一骑绝尘！ 而GPT-5则接替Gemini 2.5 Pro，成为「最会赔钱」的AI。照目前这个趋势，估计很快就要跌没了……