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MINIMAX 關鍵數據

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股息收益率 (TTM)0.00%
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MINIMAX-W 00100.HK (MINIMAX) FAQ

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MINIMAX-W 00100.HK (MINIMAX) 今日新聞

2026-05-11 00:30Aster 推出香港股票永續期貨,今日首發 Tencent、Xiaomi、泡泡瑪特(Pop Mart)、MiniMax根據 Odaily,去中心化交易平台 Aster 今天(5 月 11 日)推出香港股票永續期貨,首發交易對包括騰訊(00700.HK)、小米(01810.HK)、泡泡瑪特(09992.HK)以及 MiniMax(00100.HK)。用戶現在可以僅使用加密貨幣交易這些熱門資產,並繞過傳統的開戶流程。2026-05-09 07:41MiniMax 掃描 20 萬個代幣,發現 M2 系列模型出現 4.9% 的退化根據 MiniMax 的技術部落格,公司透過完整詞彙掃描,在其 M2 系列模型中發現顯著的代幣退化。約有 4.9% 的 200,000 個代幣顯示出明顯的效能下降,其中日文代幣受到的打擊最嚴重,為 29.7%,而韓文為 3.3%、俄文為 3.7%、中文為 3.9%、英文為 3.5%。這種退化源於在後訓練階段,低頻代幣被推向錯誤的向量空間方向;而像 tool_call 標記這類高頻代幣會持續更新周圍的參數。 MiniMax 使用簡單的代幣重複任務實作了合成資料修復,以穩定整個詞彙。結果立刻顯現:混入日文回覆中的俄文字元比例從 47% 降至 1%,而向量穩定性(餘弦相似度)也從最低的 0.329 提升到所有代幣皆超過 0.97。2026-05-07 12:16B.AI API 推出四款新模型,包括在 OpenAI 發布後 48 小時內推出的 GPT-5.5 InstantB.AI API 已推出四款新模型:GPT-5.5 Instant、DeepSeek-v3.2、MiniMax-M2.7 和 GLM-5.1。GPT-5.5 Instant 在 OpenAI 發布後 48 小時內完成底層適配與介面整合,實現零延遲存取最新運算能力。與 GPT-5.3 Instant 相比,新模型在醫療、法律與金融等高精度情境下幻覺率降低 52.5%,同時大幅提升邏輯清晰度與輸出精煉度。2026-05-05 08:11香港恒生指數今日下跌 0.76%;AI、晶片股走跌香港恒生指數今(5 月 5 日)收跌 0.76%,恆生科技指數下跌 0.94%。大型語言模型與半導體類股領跌,智譜 AI 下跌超過 3%,Minimax 下跌逾 2%,中芯國際下跌 1.87%,華虹半導體下跌 1.65%。2026-05-04 05:11TradFi 上漲提醒:MINIMAX(MINIMAX-W 00100.HK)上漲超 12%Gate News 消息,據 [Gate TradFi](https://www.gate.com/zh-tw/tradfi) 最新數據,MINIMAX(MINIMAX-W 00100.HK)瞬時上漲 12%,當前波動幅度明顯高於近期平均水平,市場活躍度上升。

MINIMAX-W 00100.HK (MINIMAX) 熱門動態

快照民工

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2小時前
隨著ClaudeCode們的爆發,AI從聊天工具變成Agent,當模型開始真正替人執行任務,Token消耗會出現指數級增長。 誰能讓AI真正進入生產流程,誰就能拿到最穩定、最持續的Token消耗。經歷年初AI概念股集體暴漲、隨後又快速回調之後,國內大模型公司開始重新尋找新的增長敘事。 在抓住vibe coding、龍蝦熱潮,嘗到甜頭的國內模型玩家MiniMax,急著擴張自己的朋友圈,尋找下一個金礦了。 5月11日,MiniMax發了一個名為“十倍小組”(10xTeam)的新合作計劃。 除了已經綁定的工業軟體、遊戲引擎、晶片設計、金融、財務等垂直領域外,這次MiniMax主要公開向經濟學、生命科學、材料化學,這些更面向全球可能與大模型深度結合的領域專家邀約共創,並同步在招聘平台上線"10xTeam研究員"崗位。 背後野心是顯而易見的,其欲想將編程領域出現的"10倍效率躍遷"複製到更多產業。 這會是雙贏,MiniMax通過這種方法提升通用智能基座能力,也能推著模型向更多產業縱深場景的滲透。 事實上,"通用大模型+行業專家共建"已經成為頭部公司的共識。 Anthropic長期吸納學術與行業研究者;其EconomicIndex進一步把模型對各行業經濟活動的影響納入評估視野;OpenAI推出面向醫療的HealthBench,並把法律、金融場景作為GPT系列重點優化方向;GoogleDeepMind長期以"科學領域突破"作為旗幟:AlphaFold(結構生物學)、GNoME(材料科學)等,證明了頂尖領域專家與基礎研究團隊聯手,可以產生"領域級躍遷"。 2025年末,百度也抛出過類似的“文心導師” 方案,面向行業與學界的專家,在知識傳授、質量評定、專業校準方面對大模型進行指導。 過去一年,編程領域成為大模型最早出現"10倍效率"的現象級場景:Cursor、ClaudeCode等工具已經事實上重塑了軟體開發流程,相關基礎設施競爭也已基本完成。 ClaudeCode爆紅之後,整個AI行業其實迅速達成了一個共識:AI最重要的能力,不再只是“回答問題”,而是“完成任務”。一旦AI進入真實生產系統,它就會變成剛需。 程式員每天要調用,企業每天要運行,團隊協作要持續接入,推理鏈路會不斷增長。模型調用從偶發需求變成持續性消耗,Token收入自然也開始指數級提升。 但如此確定性也引來一種玩家分食蛋糕,18個月前,AI編程還是Copilot一家獨大的市場。如今,在海外Cursor、Windsurf、Cline、Claude Code、Aider 正在血拼,國內的DeepSeek TUI 、Kimi Code、MiniMax-M2.5、字節的Trae、通義靈碼、文心快碼、智譜的CodeGeeX、阿里的Qoder等等都在搶占市場。 當編程紅利進入瓶頸期,“下一個被10x的領域是什麼”將成為所有公司需要回答的問題。 MiniMax給出的答案是:把模型能力下沉到專業知識密度高、工作流複雜、尚未形成標準化打法的領域。 這恰恰是單靠模型團隊閉門優化無法解決的。必須有領域頂尖專家介入定義問題、共建評測和工作流、再由模型反向驅動行業變革。 行業知識天生具有極強門檻。 晶片設計有複雜驗證流程,工業軟體有龐大工程體系,金融有自己的風控邏輯與監管框架,生命科學則充滿隱性實驗經驗與專業知識結構。這些並不會天生存在於互聯網公開語料裡。 一個真正能用的產業Agent,難點並不在模型推理能力,而在於它是否理解行業工作流。 這讓大模型公司開始越來越像科研機構、產業組織與諮詢公司的混合體。MiniMax的「10xTeam」,某種程度上也是國內大模型廠商第一次明確把這種“科學協作模式”搬到台前。 在MiniMax看来,這更像是一種產業研究合夥人機制。模型團隊負責基礎能力,行業專家負責定義問題、構建工作流、建立評測體系,再由Agent進入實際生產場景。 因為當AI的目標從“回答問題”變成“完成任務”,行業專家的重要性會被迅速放大。 回溯來看,過去互聯網時代最重要的人才是產品經理,因為他們定義用戶需求;而Agent時代,真正重要的人,可能變成那些最懂產業流程的人。 編程只是第一個被Agent重構的行業。所有大模型公司現在真正想尋找的,是下一個能產生巨大Token消耗、同時真正創造產業價值的場景。 過去一年,大模型行業的估值上漲速度,已經開始讓越來越多人聯想到2000年前後的互聯網泡沫。 近期,經濟學家馬光遠就指出,上游基礎設施算力、光模組、硬體等,確實有訂單、有營收、能盈利,因為全球都在瘋狂囤算力;但中游大模型、下游應用比如人形機器人、通用 AI、ToC/ToB落地場景等,至今仍停留在概念與故事階段,沒有大規模商業化、沒有持續盈利、沒有真實需求爆發,但這些未來預期已經被全部計入當前估值。 整個行業其實都很清楚,如果AI遲遲無法真正進入產業、無法幫助企業持續提效賺錢,那麼這場資本遊戲很可能難以長期維持。只有當AI真正開始替企業工作、參與生產流程、幫助行業賺錢,整個產業鏈才能真正運轉起來。 這也是為什麼,現在全球頭部AI公司都在瘋狂往產業深水區推進。 Anthropic不再只強調模型能力,而開始強調Claude如何進入企業工作流;OpenAI持續強化醫療、法律、金融等垂直場景;GoogleDeepMind則長期把“科學突破”作為重要戰略方向。 因為大家都知道,AI必須真正開始幫助行業賺錢、提效、降低成本,整個產業敘事才能繼續向前。否則,泡沫遲早會被戳破。 而一旦泡沫破裂,受影響的也不會只是幾家模型公司。从GPU到雲廠商,从資料中心到AI創業公司,从一级市场到二级市场,整個AI上下游都可能經歷一場劇烈寒潮。 所以今天所有大模型公司,其實都在爭分奪秒地證明一件事,AI不只是概念,而是真正的生產力。而MiniMax的「10xTeam」,本質上也是在這個背景下的一次產業卡位。 它希望提前綁定行業專家,把模型能力真正嵌入晶片設計、工業軟體、金融分析、生命科學等複雜產業流程,再逐步形成自己的數據壁壘、工作流壁壘和商業化壁壘。 因為當AI的目標從“回答問題”變成“完成任務”,行業知識就會成為新的稀缺資源。編程只是第一個被Agent重構的行業。而整個AI行業現在真正想證明的是。下一個,會不會是整個產業世界。 風險提示及免責聲明 市場有風險,投資需謹慎。本文不構成個人投資建議,也未考慮到個別用戶特殊的投資目標、財務狀況或需要。用戶應考慮本文中的任何意見、觀點或結論是否符合其特定狀況。據此投資,責任自負。
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