不少人看衰 MiniMax , 因为它的 Coding 能力掉队了
但最近我让通用 agent 做一些识图的任务,搭配 M3 真心表现不错。
其他的多模态模型要么价格贵,要么能力不行,比 M3 便宜的模型又不是原生多模态。只有 M3 兼顾了价格、能力、多模态。
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团队 Thinking Machines 发布了第一个开源模型 Inkling。原生多模态,975B 参数,MoE 架构,推理激活 41B。 Meta 转闭源之后,美国这边能用的开源基座一直空缺,Inkling 刚好填补了开源空档。

, SpaceXAI 现在开源了 Grok Build CLI ,并重置了周额度。 GitHub: https://github.com/xai-org/grok-build

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。
