MiniMax模型迭代速度分析
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2026年1月28日
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根据我收集到的信息,以下是关于MiniMax模型迭代速度的详细分析:
MiniMax模型迭代速度分析
迭代周期与发布频率
MiniMax展现出
高频迭代
的特征,建立了相对稳定的模型更新节奏。从历史数据来看[1][2]:
关键模型发布时间线:
- 2023年:推出国内首个基于Transformer架构的语音大模型Speech 01
- 2024年8月:发布视频生成模型Video 01和海螺AI视频生成产品
- 2024年12月:发布图生视频模型I2V-01
- 2025年1月(春节期间):发布新一代01系列模型(MiniMax-Text-01和MiniMax-VL-01)
- 2025年6月:发布MiniMax-M1开源模型
- 2025年10月:发布并开源MiniMax M2模型
- 2025年10月28日:更新Hailuo 2.3系列模型
- 2026年1月:推出S2V-01视频模型
技术创新速度
MiniMax在
架构创新
方面展现出较快的迭代能力:
-
Lightning Attention混合架构:这一独创技术优化了传统Transformer模型在处理长序列时注意力机制计算量呈平方级增长的核心瓶颈[3]
-
长文本处理突破:
- MiniMax-M1支持高达100万Token的上下文窗口
- 最新的01系列模型支持长达400万token的输入
- 支持业内最长的8万Token推理输出
- MiniMax-M1支持高达
-
全模态能力:MiniMax是目前"全球唯四全模态进入第一梯队"的大模型公司[4],拥有涵盖文本、语音、视频、图像与音乐的完整模型体系
行业对比定位
与同类竞争对手相比,MiniMax的迭代速度具有以下特点:
- 技术密集度:从2023年到2026年,MiniMax平均每3-4个月发布一次重大模型更新
- 全模态覆盖:在文本、语音、视频、图像、音乐五大方向同步推进
- 开源策略:2025年6月发布开源M1系列,10月即发布M2系列,开源更新速度快
总结
MiniMax的模型迭代速度在国产大模型厂商中处于
较快水平
,具有以下特征:
- 稳定的季度性更新节奏
- 注重底层架构创新(Lightning Attention)
- 全模态多领域同步发展
- 开源与闭源并行推进
这种高频迭代策略使MiniMax能够快速响应技术趋势变化,保持在多模态生成和长文本处理领域的竞争优势。
参考文献:
[1] 搜狐 - 加速AI大模型创新:商汤科技与MiniMax在2025全球开发者大会的新动态 (https://www.sohu.com/a/860512422_122066676)
[2] 腾讯网 - 2024到2025,记录MiniMax创始人闫俊杰的"草根"AI创业之路 (https://new.qq.com/rain/a/20260109A02Y8M00)
[3] CSDN博客 - MiniMax开源模型系列:从M1到M2的"高智能,低成本"突围之路 (https://blog.csdn.net/dnnyyq/article/details/155951846)
[4] 中国证券网 - 智元机器人与MiniMax达成合作,全模态AI加速落地机器人应用 (https://www.cnstock.com/commonDetail/613556)
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