核心观点 - 公司认为AI行业的核心驱动力是技术迭代而非用户增长，智能水平的提升不依赖大量用户反馈[8][17][19] - 公司明确自身定位为技术驱动型企业，在技术路线与产品需求冲突时优先选择技术突破[22][23] - 行业存在方法论误区，多数企业仍用移动互联网推荐系统思维开发AI产品[12][20][97] - 开源是加速技术进化的有效路径，公司首个开源模型MiniMax-01采用创新线性注意力机制架构[9][14][15] 技术路线 - MiniMax-01系列模型突破性采用线性注意力机制新架构，可高效处理400万token长上下文[9][45] - 模型参数规模超4000亿，是全球首个在此量级实现线性注意力机制的大模型[76] - 技术目标聚焦Agent能力提升，重点突破长上下文记忆、多Agent协同等方向[40][44] - 明确不跟风o系列模型开发，认为蒸馏技术虽可行但非核心创新路径[53][54][58] 产品策略 - 旗下海螺视频生成模型月访问量已达全球第一梯队水平[77] - AI社区产品"星野"用户留存率优于字节等大厂竞品[7][92] - 放弃移动互联网式增长目标，2025年核心KPI转为技术研发指标[106][129] - 测试中的信息获取产品尝试重构推荐逻辑，实现精准学术内容推送[62][63] 行业认知 - 中美AI差距在于中国缺乏原创性技术benchmark，过度依赖对齐国外模型输出[72] - 大模型与推荐系统存在本质差异：前者依赖预设能力分级，后者依赖AB测试[21][66] - 行业已从"Scaling Law信仰"转向寻求算法、组织等层面的持续创新[33][34] - 竞争格局不应区分创业公司与大公司，关键在于技术进化速度[98][114] 组织管理 - 团队结构保持三级扁平化管理，强调客观技术评估文化[79][81] - 人才策略承认字节跳动的人才密度优势，但认为创业公司更利技术人才成长[82][130] - 决策机制建立在共同技术认知基座上，弱化明确分工边界[125][126] - 主动优化团队结构，淘汰非技术驱动型人员[115][116] 创始人反思 - 复盘早期失误包括过度关注用户指标、未及时开源、产品定位摇摆[13][15][24] - 认知升级关键点在于明确技术迭代优先于商业化目标[132][133] - 创业方法论强调简单专注，拒绝"天选之子"叙事[30][140] - 自我定位非技术天才型创始人，重视团队协作价值[96][136]