7月17日，有媒体报道称MiniMax即将完成近3亿美元(约合人民币22亿元)新融资，本轮融资后公司估值将超过40亿美元(约合人民币288亿元)，同时MiniMax正寻求A股上市。南都记者向MiniMax方面求证，截至发稿暂无回应。 7月16日，MiniMax发布了MiniMax Agent全栈开发功能。据称，目前MiniMax Agent不仅能交付前端展示网页，还能交付复杂全栈应用，无需会编程，只需要简单输入自然语言就可以输出任何网站应用。MiniMax称，这可能是全球首个在复杂全栈网站应用上高交付率的Agent，可开发需要API、实时数据、下单支付、LLM调用、定时任务、登录注册等功能的各类应用。 根据MiniMax提供的案例，如果用户想在30分钟开发一个演唱会选座系统，MiniMax Agent能像票务APP一样实现实时锁座，用户还可以注册、验证邮箱、登录、锁座后Stripe支付下单。 今年以来，随着Manus、Devin等产物的爆火，Agent成为继大模型之后全球科技圈最快形成共识的另一个风口。其中Agent的代码能力和Agent的信息检索、整合能力是全球厂商布局的重点。在Agent的深度研究能力方面，目前OpenAI、谷歌都已下场推出了超强的智能体。在编程能力方面，谷歌、OpenAI、Anthropic等厂商也轮番竞争。 另外，今年以来全球厂商也开始将竞争重点转向布局混合推理模型。今年2月25日Anthropic发布了最新的旗舰模型Claude 3.7 Sonnet，称该模型是市场上首个混合推理模型，能够即时响应进行快思考，也可以进行延展的、逐步的慢思考，API 用户可以细粒度地控制模型的思考时长。Anthropic当时提到，混合推理模型的架构代表下一代前沿模型，可以让模型像人类用同一个大脑一样，既能快速反应又能深度思考，这既能为用户创造更无缝的体验，也能让用户通过 API 使用Claude 3.7 Sonnet时，可以控制思考的预算。 今年6月，MiniMax也开启了连续5天的新品发布，其中重磅发布了首个开源的大规模混合架构的推理模型MiniMax-M1。据悉，得益于MiniMax-M1独创的以闪电注意力机制为主的混合架构，在计算长的上下文输入以及深度推理时M1非常高效，在训练和推理的时候都有很大的算力效率优势。 在7月10日MiniMax M1全球技术闭门会上，MiniMax方面也提到，混合架构将会成为模型设计的主流，“随着对大规模部署和低延迟需求的增长，人们会越来越关心推理效率和模型的推理能力。至于如何进一步拓展混合注意力架构的空间，未来的研究者需要思考，不能只是简单地用固定的比例来交错堆叠注意力层，也许需要更多样的混合架构形式。”
