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MiniMax 发布并开源了 M2 模型，主打低成本高效率（宣称 8% 成本、2 倍速度于 Sonnet）。 🔹 架构：采用 MoE (混合专家)，类似“团队分工”。总参数量大 (约 230B)，但每次只激活一小部分 (约 10B)，平衡性能与速度。 🔹 擅长：复杂 Agent 工作流，支持 Python、Shell、浏览器等长链条工具调用与任务规划。 🔹 场景：适合端到端开发，能处理多文件代码生成、编译-运行-修复的循环。 1️⃣ 普通用户：官网 MiniMax Agent 产品已接入 M2，目前限时免费体验。 2️⃣ 开发者：API 同样限时免费。本地部署权重已开源（商用许可建议核实官方仓库 License），推荐使用 vLLM 或 SGLang 框架。 参考：https://minimaxi.com/news/minimax-m2
沙特 AI 公司 Humain 推出了 Humain 1，一个语音控制的 AI 操作系统，核心是让AI执行你的"意图"而不只是"指令"。 🔹 价值：实测将 4 人 30 小时的工资单处理缩短到 30 分钟。财务部由 1 人 + AI 代理运行。 🔹 原理：不再是点图标，而是直接用自然语言指挥，系统跨应用执行。 🔹 低成本：兼容 Windows 和 macOS，迁移门槛低，不强制绑定新硬件。 🔹 核心：由 ALLAM 34B（34B 阿拉伯语优先 LLM）驱动。 目前已推出配套的 Horizon Pro 笔记本。 官网：http://humain.ai
1.6T 总参、激活约 48B，原生多模态，主推长程智能体，全程国产算力训练。 图像量化成多级离散 token，Visual Coding 与 3D 受益。 大规模长程 RL，把失败轨迹转成可验证训练任务。 W4A4 推理，prefill 吞吐提升 43%。 官方自测介于 Claude-Opus-4.8 与 Opus-5 之间。
它不堆参数，堆"层数"。32 层解码器，中间 4–27 层同权重跑两遍 → 前向 56 层计算，只存 9B。 自测 BIRD-Dev 71.38、AutomationBench 13.72，超 Qwen3.5-27B；Terminal Bench依旧落后。
