"MINIMAX"的搜索结果
2026-05-31 11:21

MiniMax 计划在中国科创板上市,并于 5 月 31 日任命顾问

据 BlockBeats 报道,5 月 31 日,MiniMax Group Inc. 宣布其董事会已决定探索发行以人民币计价的股份,计划在中国科创板(科技创新板)上市。公司已任命专业顾问就满足上市要求提供咨询,并签署了一份辅导协议。最终批准仍取决于市场条件以及必要的监管审批。
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2026-05-30 00:41

MiniMax 于 5 月 29 日与中信证券签署 A 股 IPO 指导协议

据 BlockBeats 称,5 月 29 日,MiniMax Group Inc. 与中信证券签署 IPO 保荐协议,正式启动其 A 股上市流程。 MiniMax 于 2026 年 1 月在香港联交所上市,发行价为每股 165 港元,首日大涨 111.39%。该公司目前市值为 263.4540 亿港元(约 2280.06 亿元人民币)。
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2026-05-27 09:14

智谱和 MiniMax 随香港纳入指数创下新高,今日分别上涨 5.95% 和 10.53%

据 Beating 称,香港上市的 AI 公司 Zhipu(02513.HK)和 MiniMax(00100.HK)在 5 月 27 日冲至历史新高。Zhipu 上涨 5.95%,收于 1425 港元,盘中一度触及 1468 港元,市值为 635.3260 亿港元。MiniMax 上涨 10.53%,收于 850 港元,市值为 266.59 亿港元。 这波上涨主要由两家公司被正式纳入恒生科技指数所驱动,该纳入自 6 月 8 日起生效,恒生指数公司于 5 月 22 日宣布。市场分析人士将涨幅归因于被动指数基金以及在纳入之前流入的长期投资组合配置。技术进展也为上涨势头提供了支撑:Zhipu 推出了 GLM-5.1 高速 API,而 MiniMax 发布了 M3 稀疏注意力技术细节以及一份完整的 M2 技术报告。
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2026-05-27 04:57

MiniMax 发布 M2 技术报告;Forge 系统实现 40 倍训练提速

据 Beating 称,MiniMax 已在 arXiv 上发布其 M2 技术报告,详细介绍其旗舰 MoE(专家混合,mixture-of-experts)架构以及代理训练系统 Forge。公司披露 Forge 如何通过分块的 FIFO 调度与前缀树合并技术来优化长上下文代理强化学习,实现最高 40x 的训练加速。 M2.7 展示了自主代理自我进化能力,完成了 100 多轮分析、代码修订与测试循环。在性能基准上,M2.7 在 SWE-Pro 上达到 56.22%,在 Multi-SWE-bench 上达到 52.7%;在 MLE Bench 上平均奖励率为 66.6%,接近 Gemini 3.1 的性能水平。
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2026-05-26 23:31

恒生科技指数自 10 月高点下跌 24%,表现逊于全球科技指数

据 Wind 数据,恒生科技指数自 2025 年 10 月 2 日触及高点以来已下跌超过 24%,截至 2026 年 5 月 26 日跑输主要全球科技指数。市场分析师将疲弱归因于该指数对人工智能的敞口较低,以及在可选消费板块的超配。预计将把 AI 语言模型领军者(包括 MiniMax-W 和 Zhipu)纳入该指数,有望推动结构性优化。该指数估值目前处于历史低位。
2026-05-26 08:14

DeepSeek V4 Flash 在上线一个月后,以 7.99 万亿个代币在 OpenRouter 排名第 1 名

根据 Beating 监测的 OpenRouter 数据,DeepSeek V4 Flash 于 4 月 24 日发布,仅用一个月就以 7.99 万亿 tokens 登上平台月度 LLM 排名榜首。前三名模型包括第二名的 Hy3 preview(腾讯 Hunyuan 3.0),其 tokens 为 7 万亿,以及第三名的 Claude Sonnet 4.6,其 tokens 为 6.65 万亿。中文大语言模型主导了榜单,DeepSeek 占据三个席位(V4 Flash、V3.2、V4 Pro),与此同时,腾讯 Hunyuan、Moon(Kimi K2.6)和 MiniMax(M2.7)也表现强劲,使得前十中仅剩 Anthropic 和 Google 代表西方模型。
2026-05-21 01:35

Sentient 于 5 月 20 日至 6 月 22 日发起 Challenge 0 黑客马拉松,奖金超过 6000 美元

据 ChainCatcher 称,Sentient 于 5 月 20 日至 6 月 22 日推出 Challenge 0 黑客松,提供超过 6000 美元的奖品和 MiniMax 积分。参赛者将构建 AI 代理,用于分析美国财政部历史文档(1939–2025),并使用 Databricks 的 OfficeQA 基准回答 246 道金融问题。开发者可以使用现成的编码代理而无需编写代码,并通过提示工程进行优化。排名将评估准确性、延迟和成本。
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