MiniMax
名称变体 minimax
英伟达与麻省理工学院团队，在 Hugging Face 发布了视频增强项目 Open-H3-Regenerate-2K 的模型权重
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- 本站首次观测
- 2026年10月10日 20:15 UTC
- 引用原文最早发布
- 2026年9月13日 08:58 UTC
- 最近观测
- 2026年11月5日 15:41 UTC
最近完整七日的证据
- 来源提及
- 2 前七日 4
- 不同来源
- 2 前期 1
- 可比较增长
- 不可比较
- 榜单记录
- 0
采集观测与无发布日期的记录，和有日期的原文提及分别统计。 七日观测：1 · 无日期记录：2
采集覆盖 · 历史不足本期 / 前期观测天数 7 / 3
统计使用完整 UTC 日。“首次观测”指本站首次收录，不代表词语的诞生时间。
本期窗口：2026-10-29 → 2026-11-05 （不含结束日） · 历史跨度 11 天
| 来源 | 本期天数 | 前期天数 | 最近成功采集 |
|---|---|---|---|
| arXiv | 6 | 3 | 2026年11月5日 10:00 UTC |
| arXiv | 7 | 2 | 2026年11月5日 10:01 UTC |
| Ask HN | 7 | 3 | 2026年11月5日 15:00 UTC |
| Ask HN | 7 | 3 | 2026年11月5日 14:30 UTC |
| Ask HN | 7 | 3 | 2026年11月5日 15:00 UTC |
| Ask HN | 7 | 3 | 2026年11月5日 15:00 UTC |
| GitHub | 7 | 3 | 2026年11月5日 12:15 UTC |
| GitHub Issues | 7 | 3 | 2026年11月5日 10:01 UTC |
| GitHub Releases | 7 | 1 | 2026年11月5日 12:00 UTC |
| GitHub | 7 | 3 | 2026年11月5日 14:30 UTC |
| GitHub Issues | 7 | 3 | 2026年11月5日 10:01 UTC |
| GitHub Releases | 7 | 3 | 2026年11月5日 15:14 UTC |
| GitHub | 7 | 3 | 2026年11月5日 14:30 UTC |
| GitHub Issues | 7 | 3 | 2026年11月5日 10:01 UTC |
| GitHub Releases | 7 | 3 | 2026年11月5日 15:14 UTC |
| GitHub Discovery | 0 | 0 | 2026年11月5日 15:13 UTC |
| GitHub Trending | 7 | 3 | 2026年11月5日 15:14 UTC |
| 7 | 2 | 2026年11月5日 10:00 UTC | |
| Hugging Face | 7 | 2 | 2026年11月5日 08:15 UTC |
| Hugging Face Spaces | 0 | 0 | 2026年11月5日 15:13 UTC |
| Hacker News | 7 | 3 | 2026年11月5日 12:45 UTC |
| Hacker News | 7 | 3 | 2026年11月5日 15:30 UTC |
| Hacker News | 7 | 3 | 2026年11月5日 15:30 UTC |
| Hacker News | 0 | 0 | 2026年11月5日 15:13 UTC |
| Show HN | 0 | 0 | 2026年11月5日 15:13 UTC |
| MIT News | 7 | 2 | 2026年11月5日 10:01 UTC |
| OpenAI | 7 | 3 | 2026年11月5日 11:30 UTC |
| Product Hunt | 7 | 3 | 2026年11月5日 12:45 UTC |
| 量子位 | 7 | 3 | 2026年11月4日 10:15 UTC |
| OpenRouter | 0 | 0 | 2026年11月5日 15:41 UTC |
| Hugging Face Models | 0 | 0 | 2026年11月5日 15:41 UTC |
| HF Daily Papers | 0 | 0 | 2026年11月5日 15:41 UTC |
| OpenRouter | 0 | 0 | 2026年11月5日 15:41 UTC |
| SEC EDGAR | 7 | 3 | 2026年11月5日 10:30 UTC |
| Sequoia Capital | 7 | 2 | 2026年11月5日 10:00 UTC |
| Simon Willison | 0 | 0 | 2026年11月5日 15:13 UTC |
| TechCrunch | 7 | 3 | 2026年11月5日 14:30 UTC |
| Contracts Finder | 7 | 3 | 2026年11月5日 10:00 UTC |
| V2EX | 7 | 3 | 2026年11月5日 14:30 UTC |
- 计数仅代表已监测的公开来源，不代表全网热度或搜索需求。
- 两周均需足够且可比较的采集覆盖，才判断增长。
每日趋势 · 最多 90 天
柱形表示有日期的来源提及。最新 UTC 日可能尚未结束。零提及和缺少采集覆盖是不同情况。
虚线标记表示当日无记录，不作为零提及统计。
查看每日数据表
| UTC 日期 | 提及 | 来源 | 观测 | 榜单记录 |
|---|---|---|---|---|
| 2026-09-13 | 1 | 1 | 0 | 0 |
| 2026-09-14 · 无记录 | — | — | — | — |
| 2026-09-15 · 无记录 | — | — | — | — |
| 2026-09-16 · 无记录 | — | — | — | — |
| 2026-09-17 · 无记录 | — | — | — | — |
| 2026-09-18 · 无记录 | — | — | — | — |
| 2026-09-19 · 无记录 | — | — | — | — |
| 2026-09-20 · 无记录 | — | — | — | — |
| 2026-09-21 · 无记录 | — | — | — | — |
| 2026-09-22 · 无记录 | — | — | — | — |
| 2026-09-23 · 无记录 | — | — | — | — |
| 2026-09-24 · 无记录 | — | — | — | — |
| 2026-09-25 · 无记录 | — | — | — | — |
| 2026-09-26 · 无记录 | — | — | — | — |
| 2026-09-27 · 无记录 | — | — | — | — |
| 2026-09-28 · 无记录 | — | — | — | — |
| 2026-09-29 · 无记录 | — | — | — | — |
| 2026-09-30 · 无记录 | — | — | — | — |
| 2026-10-01 · 无记录 | — | — | — | — |
| 2026-10-02 · 无记录 | — | — | — | — |
| 2026-10-03 · 无记录 | — | — | — | — |
| 2026-10-04 · 无记录 | — | — | — | — |
| 2026-10-05 · 无记录 | — | — | — | — |
| 2026-10-06 · 无记录 | — | — | — | — |
| 2026-10-07 | 1 | 1 | 0 | 0 |
| 2026-10-08 · 无记录 | — | — | — | — |
| 2026-10-09 · 无记录 | — | — | — | — |
| 2026-10-10 | 1 | 1 | 1 | 0 |
| 2026-10-11 · 无记录 | — | — | — | — |
| 2026-10-12 · 无记录 | — | — | — | — |
| 2026-10-13 · 无记录 | — | — | — | — |
| 2026-10-14 · 无记录 | — | — | — | — |
| 2026-10-15 · 无记录 | — | — | — | — |
| 2026-10-16 · 无记录 | — | — | — | — |
| 2026-10-17 · 无记录 | — | — | — | — |
| 2026-10-18 · 无记录 | — | — | — | — |
| 2026-10-19 | 2 | 2 | 1 | 0 |
| 2026-10-20 | 1 | 1 | 0 | 0 |
| 2026-10-21 | 3 | 1 | 4 | 0 |
| 2026-10-22 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 2026-10-23 | 1 | 1 | 0 | 0 |
| 2026-10-24 | 1 | 1 | 2 | 0 |
| 2026-10-25 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 2026-10-26 | 2 | 1 | 3 | 0 |
| 2026-10-27 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 2026-10-28 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 2026-10-29 | 1 | 1 | 0 | 0 |
| 2026-10-30 | 1 | 1 | 1 | 0 |
| 2026-10-31 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 2026-11-01 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 2026-11-02 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 2026-11-03 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 2026-11-04 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 2026-11-05 | 0 | 0 | 5 | 2 |
来源证据
当前展示证据的来源：OpenRouter 2 · 量子位 2 · Hugging Face Spaces 3 · V2EX 9 · Product Hunt 1
OpenRouter · 原文发布 未提供
MiniMax-M3
OpenRouter · 原文发布 未提供
MiniMax-M3.1-Flash
量子位 · 原文发布 2026年10月30日
英伟达团队基于 MiniMax H3 开源视频增强方案，最高支持 4K 重生成
英伟达与麻省理工学院团队，在 Hugging Face 发布了视频增强项目 Open-H3-Regenerate-2K 的模型权重
查看来源记录 →Hugging Face Spaces · 原文发布 2026年10月29日
umaircxnd/MiniMax-H3-Turbo-Lora-UNCENSORED-Workflow
Interactive demo built with gradio
V2EX · 原文发布 2026年10月26日
[推广] 多模型 API 接入， Claude / OpenAI 低至 2 折
分享一下自己在做的 AI 模型中转服务：KEVORYN 。 官网： https://kevoryn.com 希望为开发者提供一个统一的多模型 API 接入入口，减少不同模型之间切换和配置的麻烦。 目前主打的模型价格折扣： * Claude：2 折 * OpenAI：2 折 * Gemini：2.8 折 * Grok：2.8 折 * Kimi：7 折 * MiniMax：7 折 主要特点： * 一个 API 入口接入多款模型 * 兼容常用 SDK ，具体以实际测试为准 * 用量清晰可查 * 不同模型可以按需求选择 适合需要使用多款 AI 模型的开发者，也可以用于自己的 AI 应用、编程工具和 API 项目。 具体模型、分组、计费规则及实时价格以官网为准。 官网： https://kevoryn.com 欢迎交流使
查看来源记录 →V2EX · 原文发布 2026年10月26日
[推广] [推广] Kimi K3.1 Pro 发布了，编程 Agent 能力逼近 Opus 5.5？ TokVi 继续送免费 Token
V 友们好，最近 AI 模型更新得是真快。 前两天还在跟大家分享 Claude Opus 5.5 、Sonnet 5.5 ，结果 Kimi K3.1 Pro 也正式发布了。 这次 Kimi 有几个点挺值得关注的： 100 万 Token 上下文，适合处理大型代码库、长文档 Terminal-Bench 4.0 官方公布得分 65.7%，接近 Claude Opus 5.5 的 66.4% 同时发布 Highspeed 版本，官方称输出速度提升约 2–3 倍 更侧重 Coding 、Agent 和复杂任务处理 当然，跑分归跑分，真正放进 Claude Code 、Coding Agent 或实际项目里，效果怎么样还得自己测。 我们在做的 TokVi 是一个多模型 API 接入平台，目前提供 Kimi 、DeepS
查看来源记录 →V2EX · 原文发布 2026年10月24日
[分享创造] 开源 AI 错题本：支持拍照识别、国内大模型直连（DeepSeek/MiniMax）、组卷打印与安卓单机版
大家好，分享一个最近持续在打磨的开源项目： Smart Wrong Notebook （智能错题本） 。 这个项目 fork 自 wttwins/wrong-notebook 。最初是因为家里有整理错题和复习的需求，在实际高频使用的过程中，发现传统的错题整理方式（无论是手抄、剪贴，还是单纯拍照存进相册/笔记软件）很容易陷入几个痛点： 「只存不练」变成电子垃圾场 ：拍了一堆错题存进去，但做题和复习还是习惯在纸上写算；缺少针对性的变式题生成和抽题组卷打印，做完之后也没法把纸面结果回填到系统里追踪到底掌握了没有。 拍出来的卷子配图糊、有手写批注 ：手机拍的试卷往往带阴影和手写痕迹，直接打印效果很差；几何、物理题光看文字解析又不够直观。 模型配置与部署门槛高 ：不少开源 AI 工具默认只对接海外接口，国内网络环境配置繁
查看来源记录 →V2EX · 原文发布 2026年10月23日
[程序员] 为什么很多人都把 DeepSeek 神化了，看不起国内豆包和其它 LLM？
我认为 DeepSeek 、MiniMax 、Kimi 、GLM 这些 LLM 公司被严重高估了： 月活（ MAU ） ： 豆包 4.2 亿，千问 1.7 亿，DeepSeek 1.2 亿，智谱 2000 万，Kimi 1000 万； 商业化（ ARR ） ： 豆包 272 亿，智谱 68 亿、阿里 80 亿、DeepSeek 27-34 亿、Kimi 20 亿； 开源贡献 ： Qwen：开源了超过 460 个模型，衍生模型超 30 万个，全球下载量破 20 亿次； GLM：开源 50 余款模型，GLM-5.2 以 51 分位居全球开源智能指数榜首； DeepSeek：开源了 DeepSeek-V4 、DeepSeek-R1 、DeepSeek-VL 等模型。 豆包的战略和 Google 的 Gemini 是很
查看来源记录 →V2EX · 原文发布 2026年10月21日
[分享创造] [开源] 从生图到骨骼动画全自动：用 Blender 合成数据微调 DINOv2，把视频动作还原到非人形 3D 模型上
从粗糙的 Astra 建模踩坑开始，我就一直在琢磨：到底怎么才能让整套 3D 资产与动画生成流程真正自动化起来？ 一路从 OpenAI 产出概念效果图，到 Tripo3D 生成 3D 模型，再到非人形怪物的自动绑骨蒙皮；更进一步，用 MiniMax H3 生成想要的动作视频，并基于 Meta 的 DINOv2 训练专属小模型来识别骨骼与关节位置，最终把视频动作还原到 3D 骨骼上（这里必须感谢 @CanItCode ，核心思路正是从他的视频中学到的），才终于跑通并达到了视频里这种勉强可用的效果。 核心实现思路 模型生成 ：通过 Tripo3D 生成基础 3D 模型。 自动绑骨 ：使用 TokenRig 完成非人形结构的自动绑骨与蒙皮。 **合成训练集(imoportant)**：在 Blender 中采用双视角
查看来源记录 →V2EX · 原文发布 2026年10月21日
[推广] MiniMax M3.1 Flash 模型 API 限时免费
MiniMax M3.1 Flash 主打多模态，支持文本/图片/视频输入和 1M 上下文， 在 Agent 任务、Coding 和 Computer Use 上表现强劲，价格极低， 纯 Coding 稳定性和幻觉控制上仍略逊于 DeepSeek V4.1 Flash 和 Opus 5.5 访问 https://tokenra.io/zh
查看来源记录 →V2EX · 原文发布 2026年10月21日
[程序员] 我很难接受 space-bunny 和 minimax-m3.1-flash 是同一个模型
当初 openrouter 上线 bunny 的时候我用了不少, 那时我的体感上认为这是一个可以和 dv4-flash 简单掰掰手腕的模型 后来确认了这是 minimax-m3.1-flash 我还很惊讶, 因为我对 minimax 的模型此前还停留在一些很差的印象 我尝试想对 minimax 进行认知改观, 本着没有调查就没有发言权的态度, 我买了个 minimax 的 ￥ 119 plan 我首先放到了我的 CPA(一台美国服务器)上, 在 hermes 上用 3.1 让我很难受, 我不太能接受这是当时的 bunny, 在 TPS 比 kimi 高的情况下竟然比 kimi 的效率还低, 我观察了一下, 似乎是 minimax 写出来的脚本执行效率极低或等待时间极长 今天刚好遇到了一个小 bug 要优化, 很
查看来源记录 →量子位 · 原文发布 2026年10月20日
国模Agent第一！MiniMax爆改Flash战力，全时段大肥鱼谷价
兔皮底下，竟然是MiniMax！
查看来源记录 →Product Hunt · 原文发布 2026年10月19日
MiniMax M3.1 Flash
MiniMax’s Flash model, 3x faster and 70% cheaper for agents
查看来源记录 →V2EX · 原文发布 2026年10月19日
[AI Agent 智能体] 匿名狂跑 200T Token 的“Space Bunny”终于破案了，居然是 MiniMax M3.1 Flash，刚已经发布
查看来源记录 →V2EX · 原文发布 2026年10月10日
[推广] [OpenLux] 留 ID 送约 3.5 元 API 体验额度｜ MiniMax-H3、Gemini TTS 等近期上新
查看来源记录 →Hugging Face Spaces · 原文发布 2026年10月7日
baka999/MiniMax-H3-Turbo-Lora-UNCENSORED
Interactive demo built with gradio
Hugging Face Spaces · 原文发布 2026年9月13日
wank3r/minimax-h3
Interactive demo built with gradio
研究优先级 53 / 100
此分数用于排列研究候选，不是搜索量、预测结果或经过验证的商业需求。
证据数量
12.7 / 30去重文章或首次观测；重复抓取不加分。
发布主体多样性
16 / 25同主体保守归并，转载不增加独立证据。
可比变化
0 / 20仅完整且可比的两周参与；零基线不计算百分比。
证据时效
15 / 15依据最新发布或首次观测，不按重复采集时间刷新。
名称明确度
9.4 / 10明确实体链接和技术概念优先于含义不明的缩写。
局限与解读
- 首次观测是采集记录的起点，不能证明词语或产品在全球首次出现。
- 计数仅代表已监测的公开来源，不代表全网热度或搜索需求。
- 本站首次发现时间不等于名称或概念的诞生时间。
- 候选来自公开标题、摘要和实体链接，并非已核实的全文分析。
- 来源多样性采用保守归并；未披露的转载或共同所有权仍可能无法识别。
- 无发布日期的观测单列，不用于判断发布量增长。
- 重复上榜是观测记录，不是新增文章或独立背书。
- 已有概念或常见产品名，仅保留为历史基线，不视为新创造的词。
- 两周均需足够且可比较的采集覆盖，才判断增长。
- 该词的来源构成发生变化，或缺少可比较的基线。
- 近期证据包含发布三天后才采集的内容，暂不据此判断增长。