公司与模型
MiniMax 的 M 系列大模型、语音与多模态能力，以及开源与商业化进展。
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Pika 发布基于 MiniMax H3 的衍生模型 Pika H3 Flex，开放两套 LoRA 适配器权重与推理代码，通过六步去噪联合生成画面和同步立体声音频。
能拿走的是六步去噪加两套 LoRA 适配器的组合，把 50 步教师模型蒸馏到 6 步且合并适配器后不增加步数，可接到视频产线的草稿筛选环节；代价是要有 MiniMax H3 基础权重和本地推理环境，1080P 以上增强仍得走 Pika API。
英伟达与 MIT 的 Efficient-Large-Model 团队在 Hugging Face 发布基于 MiniMax H3 的视频增强项目 Open-H3-Regenerate-2K 权重，推理代码开在 NVlabs/Sana 仓库，支持 2560×1440 的 2K 输出、最高 3840×2160 的 4K 重生成。
能拿走的是只训细化 LoRA、主干与 VAE 冻结，再叠社区适配器三步去噪做 2K/4K 重生成；落到视频产线可把低分辨率草稿放大成片，代价是要 B200 级算力和潜空间放大器等社区组件配合。
MiniMax Code 团队把团队每天在用的工作流和 16 个 Agent 技能开源。仓库明确说明这不是提示词合集或最佳实践清单，而是团队真实在用的做法，涉及如何让 AI 写的代码保持高标准、如何判断任务该不该交给子 agent、长命令该等多久、长会话如何不变迟钝，以及每轮对话实际送进上下文的内容。具体技能配置和参数原文未展开。
能直接拿走 16 个日常在用的 Agent 技能，覆盖代码标准、子 agent 派单判断、长命令等待时长和长会话维护，前提是只有摘要、具体配置和参数原文未给出。
MiniMax 于 2026 年 10 月 28 日以 MIT 协议开源 MCode Stack，包含其 MiniMax Code 团队日常使用的 2 套技能栈、17 个 SKILL.md 技能（15 个来自 Ronny、2 个来自 Jiachen）、5 份清单和 5 份配套笔记。
能直接抄走 17 个 SKILL.md 和 5 份清单，装进 MiniMax Code 或 Claude Code 管上下文预算、长命令和评审；代价是只有 Markdown 没有评测数据，得自己跑一遍验证。
作者发布命令行工具 tenmin，把番剧素材到解说成片拆成 ingest、translate、signals、script、docgen、voice、timeline、audio、render、check 十个可单独重跑的阶段，最终输出 MP4。
能拿走十阶段流水线拆分和按产物新鲜度做阶段缓存的做法，落到视频产线可只重跑受影响阶段；代价是 OCR 限 macOS、ASR 限 Apple Silicon，渲染要带 libass 的 FFmpeg。
MiniMax 稀宇科技宣布开源 MiniMax M3.1 Flash 的模型权重，总参数 428B、激活参数 23B，能力较上一代 M3 全面提升。该模型通过前三个全注意力层改为稀疏注意力、路由 MoE 专家迁移到 W4A4、稀疏注意力索引器和主分支从 Q8KV8 迁移到 Q8KV4，以及 Power-aware scheduling 提升推理效率。
能拿走的是稀疏注意力加 QAT 到 W4A4 的推理提速组合，可落到本地模型部署线；前提是得先有支持 W4A4 和 Q8KV4 的推理框架与芯片适配。
MiniMax 于 10 月 19 日正式更新 M3.1 Flash，并确认此前匿名出现在 OpenCode 上的 Space Bunny 就是它的早期版本，匿名期累计处理超 200T Token。
可参考它按推理档位（high/xhigh/max）分档跑编程任务的成本曲线，用来决定哪段任务交给便宜模型；代价是重构类任务仍明显落后旗舰，且权重10月23日才放出。