MiniMax 发布多模态生成模型 H3,支持 2K 原生立体声视频并计划开源权重
MiniMax 发布通用多模态生成模型 H3,可统一理解文本、图像、视频和音频上下文,生成最长 15 秒的 2K 分辨率视频并带原生立体声。官方称早期测试显示其已可胜任广告、电商、游戏等商业内容创作,2K 下每秒价格不到主流模型的三分之一,并计划在符合法规的前提下于近日开源模型权重。
推荐理由:原文给出与主流模型的价格对比和开源权重计划,读者可以据此评估它在商业视频内容生产中的成本空间。
MiniMax 发布通用多模态生成模型 H3,可统一理解文本、图像、视频和音频上下文,生成最长 15 秒的 2K 分辨率视频并带原生立体声。官方称早期测试显示其已可胜任广告、电商、游戏等商业内容创作,2K 下每秒价格不到主流模型的三分之一,并计划在符合法规的前提下于近日开源模型权重。
推荐理由:原文给出与主流模型的价格对比和开源权重计划,读者可以据此评估它在商业视频内容生产中的成本空间。
月之暗面(MoonshotAI)在 GitHub 开源 Kimi-K3 模型仓库,以 Open Frontier Intelligence(开放前沿智能)为定位。
Moonshot AI 发布 2.8T 参数模型 Kimi K3,基于 Kimi Delta Attention 与 Attention Residuals,具备原生视觉能力和 100 万 token 上下文窗口。
推荐理由:原文同时给出基准对比、架构细节、API 定价与权重开放时间,读者可据此评估这款 2.8T 开源模型在编码与智能体工作里的可用性。
Meta Superintelligence Labs 于 7 月 9 日发布 Muse Spark 1.1,定位为面向智能体任务的多模态推理模型,在工具与计算机使用、编码和多模态理解上较 Muse Spark 有明显提升,支持 100 万 token 上下文管理和多智能体编排。
推荐理由:官方发布给出了智能体、编码、多模态能力要点,百万 token 上下文和 Meta Model API 公测入口对评估可用性有直接参考。
Meta 发布图像生成模型 Muse Image 并预览视频生成模型 Muse Video,二者是 Meta Superintelligence Labs 开发的首批媒体生成模型。
推荐理由:图像模型以智能体方式调用搜索和代码工具,并用测试时算力换质量,读者可据此对比现有图像生成产品的技术路线差异。
Thinking Machines Lab 宣布交互模型研究预览,从零训练出 TML-Interaction-Small(276B 参数 MoE、激活 12B),可实时接收音频、视频和文本并即时回应。
推荐理由:原文说明交互模型如何把实时互动内建到模型本身而非外部脚手架,并给出与主流实时模型在智能与响应上的基准对比。
PKU-YuanGroup 在 GitHub 上发布 Helios,一个定位“真正实时”的长视频生成模型,相关论文入选 TPAMI 2026。原文信息有限,模型的具体参数、性能数据和可用方式未在资料中给出。
Moonshot AI(MoonshotAI)在 GitHub 发布 Kimi-K2.5 模型,定位为「Open Visual Agentic Intelligence」(开放视觉智能体智能)。仓库地址为 https://github.com/MoonshotAI/Kimi-K2.5,当前正文仅一句口号,未提供权重、基准或能力细节。