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minimax这家企业怎么样

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MiniMax 成立于 2021 年 12 月，是通用人工智能时代基础设施建设者和内容应用创造者。作为国内唯一一家拥有文本、语音、视觉多种模态融合的通用大模型引擎能力并打通产品全链路的科技创业公司，团队致力于用领先的通用人工智能（AGI）引擎技术，通过多场景和多维度应用及交互，推动通用人工智能技术新范式变革，重塑人工智能商业模式。

其核心技术研发成员均来自全球知名高校和全球顶尖科技公司，拥有世界顶尖自然语言处理，语音，计算机视觉，计算机图形学等工业界和学术界经验，拥有多项全球领先的人工智能领域研究成果，具有上百个全球发明专利，1/3 的团队成员拥有世界顶尖技术实验室的博士学位，团队核心成员皆亲历了海内外人工智能 1.0 时代的发展变化。

创始人闫俊杰，是 MiniMax 联合创始人，前商汤科技副总裁、通用智能技术负责人，也曾担任商汤研究院副院长。2015 年博士毕业于中科院自动化所，此前在商汤科技负责搭建深度学习的工具链和底层算法，以及通用智能的技术发展。此外，他还搭建了商汤的人脸识别和智慧城市相关的技术体系。在深度学习和计算机视觉领域，闫俊杰发表顶级会议和期刊论文 100 余篇，Google Scholar 引用超过 10000 次。

技术合伙人杨斌，曾于 2014 年在中科院自动化所读硕士，在加拿大读完博士后，先后在 Uber AI 研究院、以及自动驾驶卡车领域有多年研发经验，对基于数据驱动的端到端无人卡车运输问题颇有研究。

MiniMax 推出了 MoE 架构的新模型，和“星野”这个目前国内最成功的 AI 陪聊 APP 。

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中国AI 生态2023上半年投资地图

lUxyaZscd6VBnsc</qa>|公司名|创始人|介绍|标签|网站|附件|团队组成||-|-|-|-|-|-|-||MiniMax|创始人：闫俊杰|成立于2021年12月，MiniMax是通用人工智能时代基础设施建设者和内容应用创造者。作为国内唯一一家拥有文本、语音、视觉多种模态融合的通用大模型引擎能力并打通产品全链路的科技创业公司，团队致力于用领先的通用人工智能（AGI）引擎技术，通过多场景和多维度应用及交互，推动通用人工智能技术新范式变革，重塑人工智能商业模式。<br><br>以技术和产品为核心驱动力，MiniMax自研了整套端到端AGI引擎系统。核心技术研发成员均来自全球知名高校和全球顶尖科技公司，拥有世界顶尖自然语言处理，语音，计算机视觉，计算机图形学等工业界和学术界经验，拥有多项全球领先的人工智能领域研究成果，具有上百个全球发明专利，1/3的团队成员拥有世界顶尖技术实验室的博士学位，团队核心成员皆亲历了海内外人工智能1.0时代的发展变化，对全球人工智能行业有着深刻的|大模型,内容应用|[https://www.geekpark.net/news/315081](https://www.geekpark.net/news/315081)||闫俊杰，MiniMax联合创始人，前商汤科技副总裁、通用智能技术负责人，也曾担任商汤研究院副院长。2015年博士毕业于中科院自动化所，此前在商汤科技负责搭建深度学习的工具链和底层算法，以及通用智能的技术发展。此外，他还搭建了商汤的人脸识别和智慧城市相关的技术体系。在深度学习和计算机视觉领域，闫俊杰发表顶级会议和期刊论文100余篇,Google Scholar引用超过10000次。<br><br>杨斌，技术合伙人，曾于2014年在中科院自动化所读硕士，在加拿大读完博士后，先后在Uber AI研究院、以及自动驾驶卡车领域有多年研发经验，对基于数据驱动的端到端无人卡车运输问题颇有研究。|其它投资：宋亚宸

中国AI 生态2023上半年投资地图

|公司名|创始人|介绍|标签|网站|附件|团队组成||-|-|-|-|-|-|-||西湖心辰|创始人：蓝振忠|西湖大模型是西湖心辰开发的多模态大模型，西湖大模型既具备通过跨领域的知识解决问题的超高智商，也具备通过情感感知、长期记忆形成的超高情商。|大模型|[https://www.xinchenai.com/](https://www.xinchenai.com/)||闫俊杰，MiniMax联合创始人，前商汤科技副总裁、通用智能技术负责人，也曾担任商汤研究院副院长。2015年博士毕业于中科院自动化所，此前在商汤科技负责搭建深度学习的工具链和底层算法，以及通用智能的技术发展。此外，他还搭建了商汤的人脸识别和智慧城市相关的技术体系。在深度学习和计算机视觉领域，闫俊杰发表顶级会议和期刊论文100余篇,Google Scholar引用超过10000次。<br><br>杨斌，技术合伙人，曾于2014年在中科院自动化所读硕士，在加拿大读完博士后，先后在Uber AI研究院、以及自动驾驶卡车领域有多年研发经验，对基于数据驱动的端到端无人卡车运输问题颇有研究。||即时设计|李国锐|AI生成式设计工具，可以根据指令生成网站|企业服务|[https://js.design/ai](https://js.design/ai)||||松狐科技|雷淦政|Fox AI是一款具有强大功能、全面性、灵活性和易用性的集合式AI应用||[https://www.foxyear.com/](https://www.foxyear.com/)||||Fabarta|高雪峰|Fabarta的图智能产品矩阵可以帮助企业快速高效地构建丰富的图智能领域应用|Infra|[https://www.fabarta.com/](https://www.fabarta.com/)|||

AGI万字长文（上）| 2023回顾与反思

智谱：一年间推出了4代GLM，一直是国内能力最好的模型之一MiniMax：推出了MoE架构的新模型，和”星野“这个目前国内最成功的AI陪聊APP月之暗面：专注长Token能力，在记忆力和长Token能力上可圈可点其他的我暂时不列了，在2023年官宣AI大模型的公司非常多，其中免不了很多是蹭流量的。以及，大模型确实有门槛，融了资的公司还有些钱花，我们可以多给一些时间看2024年的结果。（判断的方式并不客观，欢迎讨论）从产品层面上，2C端唯一真正出圈的是“妙鸭相机”，不过也只是昙花一现。大多数消费者对于AI产品的态度是“猎奇”，而非刚需。在2B行业中，大模型目前还是“纯技术投入”，对于收入撬动非常有限；而卖AI的大厂们实际上的目的是为了卖云……最后，硬件层上的卡脖子并没有缓解。目前国内仍然没有芯片可以胜任大模型训练。不过在推理上已经开始有Nvidia的替代产品逐渐出现。备受瞩目的华为昇腾在单卡指标上距离不远，但因为稳定性不足和缺乏Cuda（硬件编译库）生态，仍然需要时间打磨。美国对于国内的芯片禁运在未来还会进一步加深；因此，除了卷模型之外，基于昇腾生态的软-硬件创业是一个机会，而且是更确定的机会。

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minimax侧重在哪些方面
MiniMax 侧重在以下几个方面： 1. 语音技术： 快速克隆：仅需 10 秒音频即可克隆语音，智能情感系统精准捕捉细腻情感变化。 多维预置语音：提供 300+语音选项，支持 17 种语言（不断扩展），涵盖口音、性别、年龄、风格等。 专业音效：支持房间音效、电话滤镜，输出接近录音室级别。 2. 通用人工智能： 成立于 2021 年 12 月，是通用人工智能时代基础设施建设者和内容应用创造者。 拥有文本、语音、视觉多种模态融合的通用大模型引擎能力并打通产品全链路。 自研了整套端到端 AGI 引擎系统。 3. 团队组成：核心技术研发成员均来自全球知名高校和全球顶尖科技公司，拥有世界顶尖自然语言处理、语音、计算机视觉、计算机图形学等工业界和学术界经验，拥有多项全球领先的人工智能领域研究成果，具有上百个全球发明专利，1/3 的团队成员拥有世界顶尖技术实验室的博士学位。 相关链接： 免费试用： API 平台：
2025-03-28
minimax的大模型算法热点
以下是关于 MiniMax 的大模型算法热点的相关内容： 1. MiniMax 有两个适合特定任务的大模型：MiniMaxText01 支持 400 万 token 的上下文，能应对超长文章；T2A v2（speech01turbo）拥有最好的声音复刻效果。可以通过其开放平台（https://platform.minimaxi.com/login ）进行注册登录及实名认证。首次注册会赠送 15 元，API 消耗会消耗余额，生成一条 3 分钟的语音，文本模型消耗 1 分钱，语音模型消耗 5 毛钱，克隆音色有额外费用，现优惠 9.9 元。接着创建 API Key 并保存好，以及 groupid。还可以克隆声音，相关链接为 https://platform.minimaxi.com/examinationcenter/voiceexperiencecenter/voiceCloning ，有创建 voice id、上传复刻音频及音频 prompt、试听文本等操作，勾选用户协议点击“克隆”选项一段时间后完成克隆，使用填写的 voice id 生成声音。 2. MiniMax 推出了 MoE 架构的新模型，其“星野”是目前国内最成功的 AI 陪聊 APP。 3. MiniMax 近日发布新模型 MiniMax01，采用线性注意力机制和 MoE 架构，显著提升上下文处理能力，支持超长上下文（400 万 Token），在多项学术基准上表现优异，超越许多国际顶尖模型。其开源旨在促进长上下文研究和应用，加速 Agent 时代的到来，通过精细架构设计和训练策略，在处理长输入时实现接近线性的计算效率。
2025-03-28
MINIMAX怎么样
MiniMax 相关信息如下： 推出了 Hailuo Audio HD，具有以下特点： 快速克隆：仅需 10 秒音频即可克隆语音，智能情感系统能精准捕捉细腻情感变化。 多维预置语音：提供 300+语音选项，支持 17 种语言（不断扩展），涵盖口音、性别、年龄、风格等。 专业音效：支持房间音效、电话滤镜，输出接近录音室级别。 相关链接： 免费试用： API 平台： 其视频模型团队规模较小，约 10 人，于今年 8 月底发布了视频生成模型。 旗下的 Talkie 加星野的总日活约有 500 万，其中星野 9 月日活为 94 万，30 日留存率达到 60%。
2025-03-28
Minimax是出自那家的产品
MiniMax 是一家通用人工智能时代基础设施建设者和内容应用创造者，成立于 2021 年 12 月。作为国内唯一一家拥有文本、语音、视觉多种模态融合的通用大模型引擎能力并打通产品全链路的科技创业公司，MiniMax 致力于用领先的通用人工智能（AGI）引擎技术，通过多场景和多维度应用及交互，推动通用人工智能技术新范式变革，重塑人工智能商业模式。 以技术和产品为核心驱动力，MiniMax 自研了整套端到端 AGI 引擎系统。核心技术研发成员均来自全球知名高校和全球顶尖科技公司，拥有世界顶尖自然语言处理，语音，计算机视觉，计算机图形学等工业界和学术界经验，拥有多项全球领先的人工智能领域研究成果，具有上百个全球发明专利，1/3 的团队成员拥有世界顶尖技术实验室的博士学位，团队核心成员皆亲历了海内外人工智能 1.0 时代的发展变化，对全球人工智能行业有着深刻的理解。 2023 年 8 月，MiniMax 的 ABAB 大模型正式上线，这是一款基于 Transformer 架构的预训练语言模型，具有很高的语言理解和生成能力。该模型在大规模语料库上进行训练，能够生成自然流畅的文本，并且在多个自然语言处理任务上取得了优秀的性能。
2024-05-28
想要做一节讲如何用智能体做企业数字化转型的课程，如何设计
以下是关于如何设计用智能体做企业数字化转型课程的建议： 一、参考案例 1. 李国宝的相关经验 具有丰富的从业经验，包括通信工程、数据通信网络培训、创业、网络安全解决方案及培训、AI 课程开发与培训等。 开发过面向不同群体的 AI 课程，如《数字化转型实践》面向传统企业数字化、AI 赋能转型。 2. 90 分钟从 0 开始打造你的第一个 Coze 应用课程 从零开始教学做应用界面，先基础教学，再涉及特定应用。 介绍当前承接业务，包括辅导、培训、定制及企业 AI 落地等。 挖掘用户对 AI 应用的功能需求，如对交互界面的需求。 二、课程设计要点 1. 对于企业管理者 AI 辅助决策：在小规模决策中使用 AI 分析工具，以其分析结果作为决策参考。 员工培训计划：制定 AI 工具使用的培训计划，帮助团队成员了解日常工作中如何有效利用 AI。 流程优化：识别公司中可能受益于 AI 自动化的重复性任务，从小流程开始测试 AI 解决方案的效果。 AI 伦理和政策：制定公司的 AI 使用政策，确保 AI 应用符合伦理标准和法律要求。 2. 对于教育工作者 AI 辅助教案设计：尝试使用 AI 帮助设计课程大纲或生成教学材料 ideas，为课程带来新视角。 个性化学习路径：探索使用 AI 分析学生学习数据，为不同学生制定个性化学习计划。 创新教学方法：考虑将 AI 工具整合到课堂活动中，如使用 AI 生成的案例研究或模拟场景。 AI 素养教育：开发简单的课程模块，教导学生了解 AI 基础知识、应用领域及其对社会的影响。 三、注意事项 无论面向哪个群体，都应记住：与 AI 协作是一个学习过程。从小处着手，保持好奇心和开放态度，会发现 AI 不仅能提高工作效率，还能激发创造力，开拓新的可能性。最重要的是，始终保持批判性思维，将 AI 视为强大的工具，而不是完全依赖的解决方案。
2025-04-18
如何利用 AI 赋能【数据分析在企业自媒体营销中的应用综述（以抖音、小红书平台为例）】
利用 AI 赋能【数据分析在企业自媒体营销中的应用综述（以抖音、小红书平台为例）】可以参考以下方法： 1. 市场分析：利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况，处理大量数据以快速识别关键信息，如受欢迎的产品、价格区间和销量等。 2. 关键词优化：借助 AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词，优化产品标题和描述，提高搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计：使用 AI 设计工具根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成：利用 AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案，提高转化率。 5. 图像识别和优化：通过 AI 图像识别技术选择或生成高质量的产品图片，更好地展示产品特点。 6. 价格策略：依靠 AI 分析不同价格点对销量的影响，制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析：利用 AI 分析客户评价和反馈，了解客户需求，优化产品和服务。 8. 个性化推荐：借助 AI 根据用户的购买历史和偏好提供个性化的产品推荐，增加销售额。 9. 聊天机器人：采用 AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 的客户服务，解答疑问，提高客户满意度。 10. 营销活动分析：使用 AI 分析不同营销活动的效果，了解哪些活动更能吸引顾客并产生销售。 11. 库存管理：依靠 AI 预测需求，优化库存管理，减少积压和缺货情况。 12. 支付和交易优化：利用 AI 分析不同支付方式对交易成功率的影响，优化支付流程。 13. 社交媒体营销：借助 AI 在社交媒体上找到目标客户群体，通过精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销：利用 AI 分析观众行为，优化直播和视频内容，提高观众参与度和转化率。 此外，还可以参考以下具体案例： 赛博发型师：基于 AI 技术为用户提供个性化的发型设计服务，通过分析用户面部特征、个人风格和偏好，自动生成发型设计方案，用户可上传照片，系统分析后生成详细报告和效果图，报告可存档至飞书文档供专业发型师复核评估。 营销文案创作专家深度版：专为企业营销团队等设计，提供从文案框架创作到生成的一站式服务，通过分析产品信息等挖掘痛点和卖点，生成营销文案，并提供营销数据分析服务以优化策略和提高协作效率。 抖音商家客服（C 端用户）/抖音带货知识库工具（B 端商家）：作为 AI 客服系统建设助手，帮助企业实现一站式 AI 客服解决方案。 在实际操作中，还可以参考以下经验： 飞书、多维表格、扣子相关应用优化及自媒体账号分析演示分享：包括直播课程相关内容，优化社区文档问题，介绍技术栈选择，强调扣子、多维表格及 AI 字段捷径结合做数据分析的优势，现场演示账号分析效果，展示同步数据的自动化流程。 高效数据分析应用搭建实操讲解：先介绍数据在多维表格执行无二次请求的优势，接着进行技术实操，从新建“数据 AI 高效数据分析”应用开始，讲解抓数据、同步数据前设置变量等步骤，包括搭建界面、做工作流、保存变量等操作，可在市场选插件。 高雁讲解数据处理及多维表格操作过程：进行操作演示与讲解，包括将用户信息发送到多维表格、调整界面显示、处理按钮点击事件等操作，还讲解了批处理、代码节点等内容。
2025-04-13
AI在企业落地
企业落地 AI 可以参考以下内容： Anthropic 在 AI Engineer Summit 2025 上分享了相关最佳实践，并总结了常见错误。核心挑战包括如何入手、如何评估效果、技术选择困惑（如是否需要微调）。关键经验是评估先行，明确“智能度、成本、延迟”之间的平衡，避免过早微调，先进行基础优化。例如 Intercom 通过评估优化 AI Agent Fin，使其处理 86%的客服请求，其中 51%无需人工介入。相关链接： 影刀 RPA+AI Power 方面：大模型有输入和输出限制，AI Power 集成丰富组件及技能组件可拓展 AI 服务能力边界，打造 AI Agent，如搜索引擎组件可让 AI 接入互联网获取实时信息，RPA 组件可直接调用影刀 RPA 客户端应用实现自动化操作。其具有无缝多样的使用方式，如嵌入方式包括网页分享、对话助理、API 集成等。企业系统分散，AI Power 提供多种调用方式方便企业灵活选择接入方式。此外，影刀 AI Power 为企业提供教学培训、技术答疑、场景共创等贴身服务支持，帮助企业把 AI 落地。 此外，相关知识库还介绍了面向学习者、创作者和企业的不同服务： 面向学习者：社区提供清晰学习路径，学习者通过丰富课程、活动和竞赛提升自己，积累能力成为高素质 AI 人才。 面向创作者：创作者掌握 AI 技术利用社区资源创作，满足企业需求，为社区发展注入活力。 面向企业：链接 AI 产品和传统企业，通过与社区合作获得优质内容与服务，从学习者中获取潜在流量。社区合作实践为学习者和创作者提供应用场景和技术经验。
2025-04-12
请问DeepSeek如何与生产型企业进行结合创造效益 ？
DeepSeek 与生产型企业的结合可以从以下几个方面创造效益： 1. 模型优化与性能提升：英伟达基于 FP4 优化的 DeepSeekR1 检查点现已在 Hugging Face 上开源。这种优化将模型Transformer 模块内的线性算子的权重和激活量化到了 FP4，适用于 TensorRTLLM 推理。每个参数从 8 位减少到 4 位，使磁盘空间和 GPU 显存的需求减少约 1.6 倍。使用 TensorRTLLM 部署时，需要支持 TensorRTLLM 的英伟达 GPU（如 B200），并且需要 8 个 GPU 来实现 tensor_parallel_size=8 的张量并行。代码利用 FP4 量化、TensorRT 引擎和并行计算，实现高效、低成本的推理，适合生产环境或高吞吐量应用。 2. 部署指南：社区伙伴 Hua 投稿的《在 Azure AI Foundry 部署 DeepSeek 大模型全指南》，手把手指导在微软 Azure AI Foundry 平台上完成 DeepSeek R1（671B）模型的完整部署流程，包含环境准备、资源管理、模型测试及 API 调用说明。 3. 为企业带来实质提升：DeepSeek 的强化学习和联网搜索能力改变了信息获取方式，从“检索—阅读—摘要”转变为“提问—获得答案”，大幅提升工作效率。其开源策略打破了技术垄断，让国内大模型能力迅速提升。在企业级部署方面，通过行业知识蒸馏和领域自适应训练，实现对企业非结构化数据的深度解析能力。特别是在实时决策支持、多模态交互及复杂知识图谱构建方面，为企业打造具备持续进化能力的数字神经中枢。这种“AI 即服务”的部署模式，重构了传统工作流效率，并通过预测性分析和认知自动化开启企业智能化的第二增长曲线。同时，还可以考虑垂直场景强化学习机制的增加，如在智能制造场景中嵌入设备故障模式自发现的奖惩机制；以及可信计算架构的升级，针对金融、医疗等高合规需求场景。
2025-04-10
企业场景下最常用的工作流
在企业场景下，工作流是一种灵活的智能体编排方式，将业务过程中的任务按规则和顺序组织执行，降低任务复杂度和不确定性，减少对提示词工程和模型推理能力的依赖，提高大语言模型应用面向复杂任务的性能、稳定性和可解释性。工作流是智能体平台最核心强大的部分，衡量一个 AI 智能体的含金量，除大模型能力外，大部分业务价值体现在工作流设计里。 工作流的典型场景包括： 入门场景： 仅添加一个节点构建简单工作流，如通过插件节点内的插件能力自定义工作流，使用获取新闻插件构建获取新闻列表的工作流，详细配置教程可参见。 使用大语言模型（LLM）节点接收并处理用户问题，详细配置教程可参见。 使用 Code 节点生成随机数，详细配置教程可参见。 进阶场景： 通过多节点组合构建逻辑较复杂的工作流，如先通过插件能力进行关键词搜索、然后通过 Code 节点过滤指定信息、最后通过插件能力获取信息详情，详细配置教程可参见。 通过条件判断识别用户意图，例如通过 LLM 节点处理用户消息，将消息分为不同类型，然后通过 Condition 节点分别处理不同类型的用户消息，详细配置教程可参见。 常见的 AI Workflow 开发平台有： Coze：新一代 AI Bot 开发平台，集成了丰富的插件工具，国际版和国内版均有。 Dify：开源平台，支持自定义和插件。 腾讯元器。 FastGPT：国内知名，支持自定义流程。 影刀&zapier。 Leap。 Betteryeah：立足 RPA 场景，用 AI 将用户需求生成工作流，并通过 RPA 自动化，产品形态与 Coze 相似，是企业级的 AI 应用开发平台，无论团队编程技能如何，都能快速创建由 AI 驱动的 Agents、知识库、工作流和任务。 Flowise：快速实现智能体搭建。 BISHENG：主攻 tob 场景的开源 LLM 搭建平台，与 fastgpt 功能类似，但面向的客户不同，整体功能和部署成本更重。 Agent 构建平台有豆包、文心一言、星火助手、kimi.ai 等。由于 Coze 具有拓展强、好上手、不用出国等优点，本教程的工作流以 Coze 为主。
2025-04-09
AI workflow在企业中是否比Agent应用价值和场景更多
AI workflow 和 Agent 在企业中的应用价值和场景各有特点。 Agentic Workflows 具有以下优势： 1. 灵活性、适应性和可定制性：能够根据任务难度进行调整和演变，通过组合不同模式实现定制，在需求和复杂性增长时进行迭代升级。 2. 在复杂任务上的性能提升：将复杂任务分解为更小、可管理的步骤，显著优于确定性的零样本方法。 3. 自我纠正和持续学习：能够评估自身行为，完善策略，从过去经验中学习，在每次迭代中变得更有效和个性化。 4. 操作效率和可扩展性：可以高精度自动化重复任务，减少人工操作和运营成本，还能轻松扩展。 Agentic Workflow 的应用场景包括原子设计模式的组合、与人类反馈循环集成等。例如，Agentic RAG 在检索增强生成流程中引入了一个或多个 AI Agents，在规划阶段可进行查询分解等操作，还能评估数据和响应的相关性和准确性。 一般来说，Workflow 是一系列旨在完成特定任务或目标的相互连接的步骤。最简单的工作流是确定性的，遵循预定义步骤序列。有些工作流利用大模型或其他 AI 技术，分为 Agentic 和非 Agentic 两类。非 Agentic 工作流中，大模型根据指令生成输出。Agentic Workflow 是由单个或几个 AI Agents 动态执行的一系列连接步骤，被授予权限收集数据、执行任务并做出决策，利用 Agents 的核心组件将传统工作流转变为响应式、自适应和自我进化的过程。 综上所述，不能简单地说 AI workflow 在企业中比 Agent 应用价值和场景更多，这取决于企业的具体需求和任务特点。
2025-04-09