mini-max

一条推文链接到一个关于 MiniMax 问题的 Reddit 帖子，认为这比无关的政治帖子更值得关注。

Kijai 的 MiniMax-H3-experimental 是一个尚在开发中的模型，支持 w4a8 量化和用于 ComfyUI 的 int8_convrot VAE，仅为测试目的而发布。

MiniMax 宣布开放权重和开放研究，表明其对开放创新的承诺。

MiniMax筹集了20亿美元资金；CEO承诺在实现AGI之前不领薪水，并将股份捐赠给开源社区。

MiniMax 完成了一轮20亿美元融资；CEO IO 承诺在实现AGI之前不领取薪资，并从个人持股中拿出4%用于员工激励，1%支持开源社区。

MiniMax2.7模型发布，拥有47万亿参数和1200页上下文长度。

下一个MiniMax AI模型预计将在约10天内发布，但推文作者预计该模型对其硬件来说可能太大了。

MiniMax 正在 API 上推出其 M3 模型，具有 100万 token 的上下文窗口。

一位开发者通过API在三个实际的机器学习和编程工作流中测试了MiniMax M2.7模型，并评估了其性能。

MiniMax 推出了一项统一计划，涵盖 CLI、API 和 Agent，所有模型（M2.7、视频、语音、音乐）共享额度，并开源了整个技术栈，包括 Teams 和 Mavis。研发主管暗示即将推出 M3 模型。

MiniMax M2.7 模型已微调为无审查变体 'ultra uncensored heretic'，拒绝率极低（4/100）。在HuggingFace上提供Safetensors和GGUF格式。

发布了 MiniMax M2.7 模型的混合位量化版本，优化至 74 GB，以便在 Apple Silicon 设备上高效进行本地推理。