xiaohack's Blog - Minimax
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items: 上市大模型企业数据基础设施的选择：MiniMax 基于阿里云 SelectDB 版，打造全球统一AI可观测中台
items: 学界大佬吵架金句不断，智谱和 MiniMax 太优秀被点名，Agent 竟然能写 GPU 内核了？！
items: AI native Workspace 也许是智能体的下一阶段
items: 科技云报到：2026，AI开启“共生智能”新纪元
items: 刚刚，AI 企业 IPO 最速纪录刷新！MiniMax 的技术野心，价值超 800 亿
items: 发现一个好玩的东西，可以让 Claude code 多模型并行，GLM 4.7 , Minimax, openrouter, ccr 一起转
items: manus agent 网页生成测试（对比 minimax）

上市大模型企业数据基础设施的选择：MiniMax 基于阿里云 SelectDB 版，打造全球统一AI可观测中台
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date: 2026-01-27T12:50:20+08:00
description: MiniMax 全球领先的通用人工智能科技公司。旗下主要有 MiniMax M2.1、Hailuo 2.3、Speech 2.6 和 Music 2.0 等大模型，MiniMax Agent、海螺 AI、星野、Talkie 等产品，以及为企业客户与开发者提供 API 服务的 MiniMax 开放平台。截至目前，MiniMax 已有超过 200 个国家及地区的逾 2.12 亿名个人用户以及超过 100 个国家的企业客户。在技术层面，MiniMax 坚持文本、视频、语音等全模态模型自主研发。目前，其全模态模型已进入国际第一梯队，被业内称为“全球唯四实现这一水平的企业之一”。在推理能力和效率方面，MiniMax 近年来的模型迭代节奏明显加快，在多项国际评测榜单中进入全球前列。相关模型以较低算力成本实现接近国际顶尖闭源模型的性能表现，也在海外开发者社区中获得关注。MiniMax 通过开放平台赋能多个行业，将领先的模型能力以 API 方式提供给企业和开发者。随着模型调用量的指数级增长，训练与推理产生的运行日志数据量也急剧膨胀。 这些日志对于 AI 应用的运行监控、性能优化与问题排查至关重要，因此，选择一款能够支撑高吞吐、易查询、低成本的日志存储与检索引擎，成为保障业务稳定高效运行的关键 。面对海量、实时且不断增长的日志数据处理需求，MiniMax 经过深度评估，最终选择阿里云数据库 SelectDB 版作为其全新可观测性数据平台的核心基座。阿里云数据库 SelectDB 版凭借其更低的成本、更高的查询性能以及更灵活的查询方式在众多产品中脱颖而出。其关键特性精准匹配了现代 AI 业务的严苛要求：云原生存算分离架构：基于对象存储 OSS 的存储层与弹性计算层解耦，支持独立、无损的弹性伸缩，为应对日志洪峰提供了近乎无限的扩展能力。多集群硬隔离与数据共享：支持云原生多集群硬隔离能力，用户可以将单个实例的计算资源划分为多个逻辑集群，不同集群之间的分配独立的计算资源，实现了不同集群的严格物理资源隔离和数据共享。智能缓存加速：通过单副本本地读写缓存、智能数据淘汰策略、高效列式存储格式和先进压缩算法，显著提升了海量数据的读写效率。阿里云数据库 SelectDB 植根于开源 Apache Doris 的坚实基础，深度融合云随需而用的特性，依托阿里云基础设施，构建起云原生存算分离的全新架构，面向企业海量数据的实时分析需求，提供极速实时、湖仓融合统一、简单易用的云上数仓服务。基于阿里云 SelectDB 版，MiniMax 构建了覆盖国内及海外业务的统一日志可观测中台。 以 SelectDB 独立负责所有日志的存储与查询分析，实现了 “一个平台，全球覆盖” 。这彻底终结了以往为不同业务集群分散部署、独立运维多套系统的复杂局面，在架构上实现了极大的简化。阿里云数据库 SelectDB 在 MiniMax 的成功实践足以说明：SelectDB 能够很好地满足 AI 时代海量数据实时处理与分析的需求。不仅为 MiniMax 自身业务的高效运营提供了坚实保障，也为广大面临类似日志处理挑战的 AI 大模型企业，提供了一个高性能、低成本的可靠技术解决方案。不止于此， 面对大模型与多模态 AI 的快速发展，SelectDB 已从被动存储分析向主动智能分析演进。目前，SelectDB 已具备 AI 原生支持能力，深度融合向量索引、文本搜索与结构化分析能力，实现高效的混合检索，显著提升结果相关性、实时性与准确性。更进一步，SelectDB 内置 AI 函数（如语义理解、特征提取）并支持基于 MCP 的 Agent 分析接口，可直接升级为企业的 “AI 分析中枢” ，为业务智能决策与创新提供稳定、高效的数据底座。

学界大佬吵架金句不断，智谱和 MiniMax 太优秀被点名，Agent 竟然能写 GPU 内核了？！
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date: 2026-01-24T22:23:36+08:00
description: “如果一个 AI 能解 IMO，但解决不了任何现实问题，那它不是通用人工智能。”这是卡内基梅隆大学助理教授、艾伦人工智能研究所研究科学家，蒂姆·德特默斯对 AGI 给出的判断，他用一篇文章 《通用人工智能为何不会成为现实》 直接把 AGI 从神坛上拽了下来。有意思的是，几天后，加州大学圣地亚哥分校助理教授、Together AI 内核副总裁丹·傅，给出了完全相反的判断。他写了一篇 《通用人工智能终将成为现实》，说 我们也许早就已经实现了 AGI。于是，两篇文章，一场关于 “AGI ” 的争论，被带进了播客现场。这场讨论并非空谈，两位嘉宾都是同时深耕学术界与产业界的一线研究者。蒂姆·德特默斯长期深耕深度学习量化领域，即模型压缩，如何在更低精度、更少算力下，让模型保持可用性能。在蒂姆·德特默斯看来，判断 AGI 是否成立，首先要回到一个常被忽略的前提：计算是物理的。在他看来，内存迁移、带宽、延迟，以及冯·诺依曼瓶颈，决定了算力不可能无限扩张。他说 “几乎所有指数增长，最终都会撞上资源和物理极限”。 所以，指数增长终将放缓，Scaling Law 也不例外。但丹·傅显然不这么看。在他看来，现在谈“算力见顶”，还太早了。丹·傅每天都在和 GPU 内核、算力利用率打交道，在他看来，“我们甚至还没真正用好上一代硬件。”在现实系统中，算力其实被严重低估和浪费了， 大量性能消耗在内核调度、系统开销和工程细节上。更关键的是，人们今天评测和使用的“最强模型”，往往是基于一到两年前的算力集群训练出来的，它们并不能代表当下硬件和大规模集群所能达到的真实上限。他因此提出了一个直观的估算思路，用来说明算力增长的潜力来自多个维度的叠加：新一代硬件 带来约 2–3 倍 的性能提升；系统与工程优化 将算力利用率提升 约 3 倍；更大规模的集群 再带来 约 10 倍 的规模效应。这三者相乘，意味着可用算力在理论上可以提升接近 90 倍。这并不是纸面上的推算，而是正在产业中逐步发生、逐步兑现的现实潜力。有意思的是，当争论继续推进，两人反而在一个问题上开始靠拢：AGI 到底是什么？关于 AGI 的定义，大致有两种主流视角：一种从认知能力出发，看模型能否覆盖足够多的认知任务；另一种则从经济角度出发，看它是否真的改变了生产方式。这一点上，双方达成一个共识：AGI 是什么并不重要，重要的是，它有没有改变我们工作的方式。在访谈后后半部分，大家从未来拉回到了现实，Agent 成为了关键话题。丹·傅在节目中提到一个有趣的时间点：2025 年 6 月， 那是他第一次意识到，Agent 可能真的越过了拐点。他当时发现机器学习工程中最难的技能之一、编程领域的终极难题——“GPU 内核编程” 被代码智能体啃下来了。他自己亲测：原本一个 GPU 内核功能开发得磨一周，那天靠着代码智能体，一天就搞定了三四个，工作效率直接提升了 5 倍。而他的团队用上后，那些原本需要整支团队耗数月的复杂系统开发，也变得轻装上阵。这让丹·傅想起了自己对自动驾驶的态度变化，从长期怀疑到真正坐上 Waymo，他意识到技术的突破可能藏在某个猝不及防的瞬间。针对 Agent 的爆发式潜力，蒂姆·德特默斯曾发布了一篇掷地有声的文章 《要么善用 Agent，要么被时代淘汰》。在他看来，代码 Agent 本身就是高度通用的 Agent，因为代码几乎可以描述和解决所有数字化问题。他甚至直言，“超过 90% 的代码和文本，本就应该由 Agent 来生成。但同时他也强调，“人类必须对最终结果承担责任，而非盲目依赖 AI 的输出。”两人将 Agent 形象地比作“需要精细化管理的实习生”，只要给它明确背景信息、拆解任务边界、设定执行约束，人类无需过度干预其执行过程，而是把注意力聚焦在把控方向上，用专业判断力校验结果。而在 Agent 时代，真正吃到红利的将是有深厚积累的专家，其专业基础越深厚，Agent 能为其创造的效率增量就越显著。在节目的最后，关乎对 AI 行业未来的预判，双方抛出了一系列深刻洞见。在他们看来，小模型会成为行业新热点、开源模型会进一步飞跃；新硬件、多模态、端侧 AI 都会有进一步发展。其中，硬件赛道将走向多元化发展，模型训练与推理环节的专业化分化会进一步加剧。更值得关注的是，Transformer 架构独霸天下的时代会落幕，各类新架构会登上时代舞台。他们还特别提到了中国的 GLM-4.7、MiniMax、DeepSeek 等优秀模型，对中国大模型的快速进步表达了高度认可。在他们看来，相比技术路线相对集中的美国，中国团队反而更敢于探索多种可能性，比如状态空间模型、线性注意力以及混合架构等，通过架构创新或极致性能，让开源模型脱颖而出。同时，他们也指出，中国的模型团队在技术路线上更 务实。与“先做出最强模型，再等待应…

AI native Workspace 也许是智能体的下一阶段
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date: 2026-01-24T18:14:58+08:00
description: 一、智能体的形态我问大家一个问题，什么是 AI 的产品形态？大模型只是底层的处理引擎，你总是需要一个应用层产品，对接用户的需求。这种 AI 的应用层，就称为"智能体"（agent）。那么，问题就变成了，"智能体"应该是什么样？早期的智能体只是对话应用（上图），后面加入了推理，可以思考复杂问题。后来，向专业领域发展，演变出编程智能体（coding agent）、图像智能体、视频智能体等等，或者接入 MCP，获得外部应用操作能力，比如生成 Office 文件、操作浏览器。这些形态基本已经成熟了，很多公司开始探索，下一阶段的智能体会是什么形态？我最近在用 MiniMax 刚发布的 AI native Workspace（AI 原生工作台），欣喜地觉得，这可能就是答案。二、Cowork 和 Skill这个新产品，同时加入了 Anthropic 公司最近提出的两个新概念：Cowork 和 Skill。所谓 Cowork，简单说，就是一个"计算机操作助手"。它本质是编程智能体的图形界面版，让不懂编程的用户，用自然语言说出需求，再通过 AI 生成底层代码并执行，自动操作本地计算机完成任务。而 Skill 就更简单了，它是一篇预设的提示词，相当于"使用手册"，向 AI 详细描述如何完成某一种特定任务。可以这样理解，每一个 Skill 就是一个专家，让 AI 拥有特定领域的技能。这两个东西，一个是操作助手，一个是专家模式。前者用 AI 来操作计算机，后者让 AI 具备专门技能。它们结合起来会怎样？MiniMax AI native Workspace 就是这样一个产品，探索性地将 Cowork 和 Skill 结合在一起，同时具备两种能力，完全是一种全新的产品形态。它的桌面端（desktop）提供 Cowork 能力，专家模式（experts）则提供 Skill 能力。三、桌面端操作助手下面，我来展示，它跟传统智能体的差异在哪里。它的桌面客户端定位就是"AI 原生工作台"，具备以下能力。 直接访问本地文件：能够读写，以及自动上传或下载文件。 自动化工作流程：能够分解任务，运行 Web 自动化。 交付专业成果：运行结束后可以生成高质量的交付产物，比如 Excel 电子表格、PowerPoint 幻灯片、格式化文档。 长时间运行任务：对于复杂任务，可以长时间运行，不受对话超时或上下文限制的影响。 注意，由于它可以操作计算机，并跟互联网通信，执行之前，一定要指定目录，防止读写不该操作的目录，而且要有备份，防止原始文件被删改。首先，前往官网下载桌面客户端，Windows/Mac 版本均有，新注册用户目前可以免费试用3天。安装后运行，直接进入任务界面，就是一个传统的对话框。这时指定运行目录，就进入"工作台"模式，可以对该目录进行操作。软件会跳出一个警告，提示风险。这时，就可以让它执行各种任务了。比如，我让它整理各种电子服务的发票 PDF 文件，然后生成一个汇总的 Excel 文档。这时，它会在当前目录里面，自动安装一个 Python 虚拟环境，然后生成 Python 脚本并执行。很快就生成好了 Excel 文件。以此类推，各种文件整理的事情，都能交给它，比如整理照片、文件重命名等等。它还能进行网页自动化，比如自动浏览某个网页，并提取信息、总结内容。四、专家系统上面展示了它的工作台功能，可以担当"数字员工"，下面再来看看它的"专家系统"。所谓"专家系统"，就是注入特定的提示词文件，扩展智能体的技能，相当于深度的知识和能力注入。用户还可以上传私有知识库。大家可以打开它的网页端，点击左边栏的"探索专家"。系统内置了一些"预设专家"，可以直接使用。我选了一个系统提供的"Icon 制作器"，就是制作 Logo 的技能，看看好不好用。我要求制作一个"熊猫吃冰淇淋"的 Logo，系统提示要选择一种设计风格。最后生成了两个文件（坐姿和站姿）供选择，效果还不错。五、创建新技能除了预设的专家，系统也允许你创建"我的专家"，也就是某种自定义技能。你需要输入能力描述和指令，还可以添加对应的 MCP、SubAgent、环境变量、Supabase 数据库等等。我直接把 Anthropic 公司提供的 Skill 文件输入，看看效果。我选了 frontend-design（前端设计）技能，输入以后就可以在"我的专家"分页上看到。注意，系统目前只支持输入技能描述文件，还不支持上传静态资源文件（asset），希望后面可以加上。选中这个专家以后，我要求生成一个算法可视化页面。"生成一个排序算法可视化网站，列出常见排序算法的可视化动画。选中某个算法后，会展示该算法的动画效果。"生成过程大概十分钟左右，就得到了结果。系统生成了十种排序算法的动画，并直接部署上线。我后来又调整了一下动画配色，大家…

科技云报到：2026，AI开启“共生智能”新纪元
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date: 2026-01-20T16:21:55+08:00
description: 科技云报到原创。2026年伊始，港股市场被AI热潮彻底点燃。1月8日，智谱AI以“全球通用大模型第一股”身份登陆港交所，1164倍超额认购、首日528亿港元市值，拉开国产AI企业资本化序幕。仅隔一天，MiniMax接力挂牌，1837倍超额认购、盘中涨幅超109%、市值破千亿港元，刷新港股AI新股热度纪录。短短48小时，两家头部企业募资近百亿港元，市值总和逼近1700亿港元，这场资本盛宴背后，是市场对AI产业价值的集体押注。同时，北京智源人工智能研究院发布《2026十大AI技术趋势》，明确指出AI发展的核心转变：从“预测下一个词”的语言游戏，迈向“预测世界状态”的物理规律探索。当资本泡沫与技术突破碰撞、商业化探索与产业需求对接，2026年的AI行业不再是单一技术的狂欢，而是一场涉及认知范式、智能形态、商业逻辑的全面重构。 技术成熟度与产业需求的双重共振AI企业的密集上市，标志着行业正式告别“依赖融资续命”的草莽阶段，迈入“资本化造血”的关键转折期。这一转变，是技术成熟度与产业需求的深度契合，更暗藏着行业发展的逻辑变化。从技术层面看，大模型已从参数竞赛进入能力沉淀期，智源报告指出，2026年AI将实现从“感知”到“认知”的跨越，NSP（Next-State Prediction）范式让模型具备物理世界规律理解能力，为商业化提供了技术基础。从产业需求看，全球AI市场规模将从2025年的7575.8亿美元增至9000亿美元，同比增长18.7%，延续了高增长态势。国务院“人工智能+”行动将AI定位为新型工业化 “必答题”，工业、金融、医疗等领域的智能化需求迫切，为技术落地提供了广阔场景。资本的选择也暗藏趋势密码，AI应用与多模态世界模型正成为AGI共识方向。这意味着，资本不再盲目追逐参数规模，而是聚焦“技术落地能力”与“场景适配性”，这种理性回归将推动行业从野蛮生长走向高质量发展。从“预测文本”到“理解世界”智源十大趋势的核心洞察，是AI技术范式从NTP（Next Token Prediction）到NSP（Next-State Prediction）的转变。这一变革不仅重塑了技术研发逻辑，更将AI的应用边界从数字空间拓展至物理世界，催生了一系列颠覆性创新。2026年，“能否理解世界运转规律”将成为衡量大模型实力的核心标准。不同于传统语言模型仅能生成连贯文本，世界模型通过多模态数据统一编码，自主学习物理动态、时空连续性与因果关系，实现“理解-预测-规划”的完整认知闭环。这一技术突破，让AI从“文字工具”升级为“世界模拟器”。在海外，OpenAI的Sora 2展现出对真实世界的深度模拟能力，World Labs的RTFM 模型可从单幅图像创建3D空间；在国内，智源悟界・Emu3.5成为NSP范式的标杆，蚂蚁百灵大模型在多模态生成、方言识别领域逼近GPT-5水平。世界模型的成熟将重构多个行业。自动驾驶领域，通过模拟复杂路况降低实车测试成本；机器人训练中，虚拟场景预训练大幅提升实体机器人的环境适应能力；科研领域，模拟分子运动加速新药研发。智源报告指出，这一技术将成为AGI的核心共识方向，2026年将有更多企业加入布局，推动认知智能进入规模化应用阶段。如果说世界模型是AI的“大脑”，具身智能就是让大脑“走进现实”的载体。2025年的“百机大战”后，2026年具身智能行业进入“出清期”，同质化企业因资金断裂或技术不足被淘汰，头部企业凭借订单优势与技术积累形成格局。技术层面，“世界模型+强化学习”的闭环进化模式成为主流，智源发布的通用具身大脑RoboBrain2.0与小脑基座RoboBrain-X0，实现跨场景多任务轻量化部署；海外Tesla Optimus 2.5已应用于工厂生产、农场运营等真实场景。商业化方面，行业从实验室验证转向量产交付，智元、乐聚智能等企业推进上市进程，标志着具身智能从“技术演示”走向“产业工具”。值得注意的是，具身智能的爆发离不开AI大模型的支撑。大模型赋予机器人自然语言交互能力与复杂任务规划能力，让机器人从“专用设备”升级为“通用助手”。2026年，工业制造中的精密装配、服务业的个性化服务、医疗领域的辅助诊疗，将成为具身智能落地的核心场景，推动实体产业智能化转型进入深水区。面对日益复杂的任务需求，单智能体的能力天花板逐渐显现，多智能体系统（MAS）成为解决复杂问题的关键路径。不同于单智能体的独立工作模式，MAS通过智能体间的协作分工，实现“1+1>2”的认知升级，其逻辑契合“多样性预测定理”——足够多且独立的智能体协作，可使系统准确率逼近100%。2026年，多智能体发展的核心突破是“协议标准化”。MCP与A2A通信协议被捐赠给Linux基金会后实现分层融合，成为Microsoft、Google等巨头及LangChain…

刚刚，AI 企业 IPO 最速纪录刷新！MiniMax 的技术野心，价值超 800 亿
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date: 2026-01-09T22:30:47+08:00
description: 闫俊杰在商汤敲钟前夕离开，创立了 MiniMax（上海希宇科技），也造就了全球从创立到 IPO 用时最短的 AI 企业——4 年，进程明显快于行业常态。就在刚刚，1 月 9 日，MiniMax紧随其后挂牌上市，股票代码 00100。招股书显示，MiniMax 的 ToC 收入已经反超 ToB，这在中国大模型公司中极为罕见。其招股书还透露了一堆硬核数据，截至 2025 年 9 月 30 日：累计个人用户：超过 2 亿覆盖 200+国家和地区AI 原生产品 MAU：约 2760 万企业与开发者客户：超过 10 万家在这次 IPO 中，Mini Max 计划发行约 2540 万股 H 股，开盘价 235.4 港元，截至上午 10:30，股价已飙升超 60%，市值超 820 亿港元（约合人民币 738 亿元）。据富途证券数据，MiniMax 此次 IPO 超级火爆，公开发售部分的超额认购倍数高达 1209 倍，投资者通过保证金方式认购的金额累计超过 2533 亿港元。资本市场为 MiniMax 的技术野心“买单”在国内近年来涌现的一批 AI 独角兽中，唯二高频更新技术论文、投资开发者生态的，是 MiniMax 和 DeepSeek 背后的深度求索。闫俊杰曾在各种场合明确表达： MiniMax 是一家技术驱动的公司。据招股书显示，MiniMax 最大的成本就是研发成本，为了在基础模型技术上集中注意力，海外版 App 甚至没有第一时间做英文化。投资人的评价大体也能回归到技术要素，即闫俊杰是一个真正对 AGI 有信仰的人，“他很真”。这是除市场数据外，MiniMax 市值最明确的支点。仅在 2025 年，MiniMax 已通过至少两篇公开科研论文系统阐述其大模型架构与推理优化方案，其核心成果包括 MiniMax-01，即基于 Lightning Attention 与 MoE 的超长上下文大模型；以及 MiniMax-M1，即针对推理计算效率进一步优化的模型版本。相关论文不仅披露了核心机制，还在处理百万级 token 上下文和推理效率上提出可复现技术路径，而非简单参数展示。回到 2024 年初，在稠密模型仍占主流的背景下，MiniMax 率先推出了中国首个混合专家系统（MoE）大模型 abab6——比 DeepSeek 火出圈 R1 早了约一整年。在行业仍普遍依赖 Softmax Attention、并为其二次计算复杂度付出高昂算力成本时，MiniMax 开始在模型中大量引入自研的 Lightning Attention（线性注意力）。具体做法，简单来说就是在每 8 层模型结构中，只保留 1 层传统注意力，其余 7 层改用线性注意力，从而把长上下文推理的计算压力“削薄”。改动后的直接效果是：模型在面对超长文本、长代码或多轮复杂推理时，不再随着上下文变长而指数级变慢。这套注意力设计与 MoE 架构叠加后，进一步放大了效率优势，使模型在保持推理能力的前提下，大幅提升了长文本、长代码和复杂任务场景下的计算效率。相比智谱以 GLM 系列基座模型为核心，在 ToB 与 ToG 侧已跑出较为稳健盈利能力的路径；MiniMax 展现出的是另一种取向：模型更强调产业化落地，已在 ToC 端取得了不错的成果。围绕自研大模型，MiniMax 已形成包括 MiniMax Agent、海螺 AI、MiniMax 语音、星野以及开放平台在内的产品矩阵。同时在海外市场亦已有实质进展：其产品和服务已覆盖 200 多个国家和地区，累计触达超过 2.12 亿名个人用户，并服务超过 13 万家海外企业与开发者（包括订阅、API 调用等渠道）。按 2024 年基于模型的收入计算，MiniMax 是全球第四大 pure-play 大模型技术公司，还是全球第十大大模型公司，覆盖文本、视觉、音频、视频的全模态模型体系。在上市前的近一年内，MiniMax 完成了从 MoE 架构探索（abab 6 / 6.5）到基础大模型开源（MiniMax-01），再到高级推理模型（MiniMax-M1）的连续迭代。以 MiniMax-01 系列为例，模型总参数规模已达数千亿量级，但单个 token 实际参与计算的参数仅为几十亿，使得模型可以在控制成本的前提下，原生支持百万级乃至更长的上下文窗口。在 2025 年 12 月 23 日，MiniMax 还对外发布了最新旗舰级 Coding & Agent 模型 M2.1。在衡量多语言软件工程能力的 Multi-SWE-bench 测试中，该模型在仅约 10B 激活参数的前提下取得 49.4%的成绩，超越了 Claude Sonnet 4.5 等国际顶尖竞品，拿下全球 SOTA。M2.1 要补上的，是此前不少模型在工程能力上的短板——过去的模型在编写简单脚…

发现一个好玩的东西，可以让 Claude code 多模型并行，GLM 4.7 , Minimax, openrouter, ccr 一起转
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date: 2026-01-05T16:18:28+08:00
description: github.com GitHub - numman-ali/cc-mirror: Create multiple isolated Claude Code variants with...Create multiple isolated Claude Code variants with custom providers (Z.ai, MiniMax, OpenRouter, LiteLLM) 多模态并行，有点意思📌 转载信息来源： https://linux.do/t/topic/1407567原作者： defunct9转载时间： 2026/1/5 16:18:27

manus agent 网页生成测试（对比 minimax）
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date: 2026-01-03T12:01:52+08:00
description: 最近有个大新闻是 manus 被 meta 收购，我就好奇 manus 有多厉害。现在分享一个例子给大家看看提示词制作一个音乐 playlist 的 web，循环なんでもないや，网站背景是 AI 生成的全屏视频（典型的北海道街道风景 像是一个人孤独的走在鹅毛大雪的路上的视角），视频不可控制播放 / 暂停，默认无缝衔接循环，页面无任何多余区域 / 文字，仅左下角显示音乐名，全局字体使用 monospacemanus（1.6 版本） 效果：manus（需要点击下页面才放音乐）制作过程回放：manus 回放minimax（专业模式） 效果：minimax制作过程回放：minimax 回放主观评价：这个任务对于 agent 不算难，但是 manus 的优势在于能够调用 最先进的模型（veo3）生成视频，还有一个是 manus 自己搜索网络找到了我要求的音源，但是 minimax 需要用户自己添加📌 转载信息来源： https://linux.do/t/topic/1398665原作者： harry_wang转载时间： 2026/1/3 12:01:52