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MiniMax于9月27日上线Flash级别模型M3.1-Flash-Preview，本文通过试衣间项目改造、机器人视频拆解、北京夜光可视化和A股市场观测台四个实测任务，将其与DeepSeek V4.1 Flash和GLM-5.3-Flash对比，结果显示M3.1速度仅次于DeepSeek但成本最低，成为Flash赛道上DeepSeek的新对手。
RunningHub基于MiniMax H3开源基座发布增强版H3 RH Enhanced，2000组实测显示其多镜头长时叙事能力显著优于Seedance 2.0，16镜以上角色崩坏率降低超60%，生成成本低至0.1元/秒。
匿名AI模型Space Bunny Alpha（太空兔）近期凭借草图转网页、长上下文与Agent编程能力在OpenRouter和OpenCode平台刷屏并冲上日调用量第一，其分词特征与MiniMax M3.1系列高度吻合但尚无厂商官方认领。
Mind Lab（马卡龙）正式发布面向企业的模型后训练与推理平台 Mint Recursive，将其从 Macaron V1.1 训练实践中沉淀的 MinT 底层系统、自动化训练与迭代管线以托管服务形式开放给企业，支持 GLM、Qwen、DeepSeek、Kimi、MiniMax 等开源基座及监督微调、强化学习、全参数训练和 LoRA。
最近几个月，AI 视频赛道开始热起来了： Seedance2.0 发布后，AI 视频进入可用阶段，MiniMax H3 发布后，以 1/4 的价格，把 Seedance 2.0 的成本打了下去，AI 视频成本进入平价时代。
前几天，著名外宾AI应用 Genspark 干了一件以前不太像它会干的事。
MiniMax H3 的服务是一个系统问题。一个请求要经过一个庞大的 Qwen3-VL 编码器、一个长序列的音视频 DiT、相互独立的视频与音频 VAE、设备与进程的边界，最后还要完成 H.264/AAC 的封装。只优化 DiT，其余环节的时延依然留在那里。
Genspark 发布基于 MiniMax M3 后训练的自有品牌 PPT 模型 Gen-1 Slides，标志着这家曾被比作"AI Costco"的应用公司开始从组合外部模型转向在开源基座上训练专用模型。
RunningHub推出开源的H3 Lightning加速方案，在保留BF16满血精度的前提下使MiniMax H3视频生成速度提升约12倍，依托RH后训练加速模型、SageAttention2等工程优化并针对无NVLink的PCIe多卡环境调优，目前已全部开源至GitHub，支持创作者本地部署。
MiniMax H3 的开源，可能比外界看到得更仓促。