技术破局：将算力约束变为算法红利 在大模型行业一度陷入"参数竞赛"的背景下，MiniMax选择了一条更有挑战性但也更具可持续性的技术 路线。 早在2023年，MiniMax便在业内布局了MoE（混合专家模型）架构。这是一种通过稀疏激活机制，在保 证高性能的同时大幅降低计算消耗的架构创新。2025年10月底，MiniMax M2模型发布，该模型专为编 码与代理工作流设计，通过架构优化，实现了"小模型、大能力"的效果。 MiniMax选择了一条"小模型、大能力"的差异化路径，通过对关键技术环节的创新大幅提升模型效率和 性价比。MiniMax副总裁严奕骏在接受《经济参考报》记者采访时表示，AI竞争的核心不是参数规模的 盲目堆砌，而是在用户真实需求场景中创造不可替代的价值。 据介绍，MiniMax最新的M2模型（目前已更新至2.1版本）在处理复杂编程任务时，推理速度相比同类 产品显著提升，而使用成本实现了大幅降低，这种"高性价比"优势正在成为MiniMax在国际竞争中的独 特"护城河"。 商业化落地：在"付费赛道"验证价值 如果说大模型竞争是一场马拉松，MiniMax给自己设定的"配速"并不是追逐每一次榜单波动，而是 ...