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　　6月21日，前 OpenAI 首席技术官 Mira Murati 创立的神秘 AI 初创公司 Thinking Machines Lab 已完成 20 亿美元种子轮融资，这可能是历史上最大规模的种子轮融资。根据《金融时报》报道，本轮融资由 Andreessen Horowitz 领投，Sarah Guo 的 Conviction Partners 参投，公司估值达到 100 亿美元。根据Thinking Machines的官方博客，公司的AI将在科学和编程等领域处于技术前沿，致力于开发具有推理功能的多模态AI模型。公司计划为模型配备多模态功能，并承诺将部分技术开源，特别是在AI安全相关领域。虽然具体研究方向尚未对外公布。但公司凭借 Murati 的声誉以及其他加入团队的知名 AI 研究人员，成功吸引了投资者的关注。

　　M1显著的优势是支持目前业内最高的100万上下文的输入，与闭源模型里面的GoogleGemini 2.5 Pro 一样，是 DeepSeek R1 的 8 倍，以及业内最长的8万Token的推理输出。这主要得益于MiniMax独创的以闪电注意力机制为主的混合架构，从而在计算长的上下文输入以及深度推理的时候显著高效。例如，在用8万Token深度推理的时候，只需要使用DeepSeek R1约30%的算力。这个特性使得我们在训练和推理的时候都有很大的算力效率优势。除此之外，MiniMax提出了更快的强化学习算法CISPO，通过裁剪重要性采样权重（而非传统token更新）提升强化学习效率。在AIME 的实验中，我们发现这比包括字节近期提出的 DAPO 等强化学习算法收敛性能快了一倍，显著的优于 DeepSeek 早期使用的 GRPO。

　　目前，MiniMax官方提供了3种API版本：768p-6s、768p-10s和1080p-6s。在此背后，官方首次公开技术细节，透露了“降本”关键——Hailuo 02的核心框架：噪声感知计算重分配（Noise-aware Compute Redistriburion，NCR）。基于这一架构，Hailuo 02的训练和推理效率均提升了2.5倍。这使得模型能够通过增大参数量来增强表达能力，同时不增加太多的训练成本。而更大的参数量和更高的训练效率，也意味着模型能够在更广泛的数据集中提升能力。最终，Hailuo 02的参数量达到前代模型的3倍，训练数据提升4倍。从技术角度出发，不断抬高效果天花板的同时，一次次重新定义性价比。毫无疑问的是，以视频生成领域为代表，国产模型正在全球舞台上，从追赶者进阶到潮流引领者。