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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。
当整个 AI 圈都在为 DAU（日活跃用户数）和融资额焦虑时，MiniMax 创始人闫俊杰却表现出一种近乎冷酷的淡漠。
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。
最近，我越来越沉迷刷小红书了。
MiniMax，今年真猛。
正好上周（10月27日），MiniMax 公司发布了[2] M2 模型，代表了国产大模型的最新水平。我就想，可以测测它的实战效果，跟智谱公司的 GLM 4.6 和 Anthropic 公司的 Claude Sonnet 4.5 对比一下。毕竟它们都属于目前最先进的编程大模型，跟我们开发者切身相关。
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？
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。
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。
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?