{"id":36828,"topic":"ai","source":"新浪财经","title":"率先破解大模型“不可能三角”，上海AI企业推出自研架构，计算成本大幅降低 - 新浪财经","url":"https://finance.sina.cn/stock/jdts/2026-07-15/detail-inihvumq1078216.d.html?oid=800&vt=4&cid=76993&node_id=76993","url_hash":"bfa46f82fc3456770a95a9dc1d06bf88e7496b17","author":"","summary":"率先破解大模型“不可能三角”，上海AI企业推出自研架构，计算成本大幅降低 新浪财经","content":"率先破解大模型“不可能三角”，上海AI企业推出自研架构，计算成本大幅降低\n（来源：上观新闻）\n“如果把训练大模型比作烹饪满汉全席，算法就是那本决定上限的菜谱。”稀宇科技（MiniMax）研发工程师、开发者关系负责人李元如此定义算法在AI时代的地位。但在上海这片AI高地上，单纯的“厨艺”比拼已远远不够，如何通过底层架构的原创性突破，破解算力与成本的困局，才是高质量发展的关键。\n7月17日至20日，2026世界人工智能大会（WAIC）暨人工智能全球治理高级别会议将在上海召开。在这场全球AI风向标盛会前夕，MiniMax披露了其最新技术进展：通过自研稀疏注意力（MSA）架构，成功将百万字长文本的单位词元（Token）计算成本降至传统全注意力机制的约1/20，试图在全球大模型竞赛中走出一条降本增效的突围之路。\n稀宇科技（MiniMax）研发工程师、开发者关系负责人李元。\n聚焦“根技术”，破解“不可能三角”\n当前，大模型行业普遍面临一个“不可能三角”。在有限的算力下，既要高性能、又要低成本、还要支持长上下文。特别是在上海这样金融、贸易、制造场景密集的城市，企业对大模型落地的性价比有着近乎苛刻的要求。\n“这就倒逼我们必须回到‘根技术’上做文章。”李元表示。MiniMax是国内最早一批探索混合专家（MoE）架构的初创公司，此次披露的自研MSA架构，正是针对传统算法模型“算力吞噬”特性的反击。\n传统算法的计算量随序列长度呈平方级增长，处理长文本或高清视频时成本极高。而MSA的思路类似于“精准派单”，不再激活全部模型，而是只调动最相关的几个专家模块。\n“这就像把全员上岗变成了专家会诊，效率自然大幅提升。”李元表示。据悉，该架构已在MiniMax新一代文本模型M3上落地。在同样的计算资源下，MiniMax M3模型可以处理更长的上下文，推理速度也更快，极大地提升了Token的经济性。\n算法和算力、数据是支撑大模型的三驾马车，缺一不可。“我们之所以能做到国内第一梯队，核心就是在算法和技术路线上持续创新。”李元说。\nMiniMax亮相2025年世界人工智能大会。\n多模态“纠错”，攻克“六指”难题\n在深耕文本大模型的同时，多模态构成了MiniMax技术版图的“第二增长极”。\n“AI生成视频最大的痛点，在于它不懂物理世界。”李元说，在早期的生成式模型中，由于缺乏对现实世界的认知，模型往往会产生“幻觉”，比如人物的手穿过咖啡杯，或者出现六根手指。\n为此，MiniMax在算法层面引入了对抗性反馈机制。简单来说，就是赏罚分明：AI生成结果符合常识就奖励“小红花”，出现违背物理规律的错误则重罚。\n此前，MiniMax在视频模型的研发中，创新性地引入了多模态理解模型作为“裁判”。这是一种“用魔法打败魔法”的策略：利用一个强大的判别模型，去监督视频生成模型。\n“这就像盖房子，我们不仅提供了图纸，还加固了每一根梁柱。”李元说。这种对细节的把控，使得海螺AI生成的视频在AI短剧、影视创作等领域得到了广泛应用，甚至让许多观众难以分辨真假。\n并且，得益于算法革新，海螺02系列视频生成模型在同等参数量级下，训练和推理效率提升了2.5倍。目前，MiniMax视频模型支持首尾帧输入、主体参考、镜头控制等功能，保证了长镜头中人物、服饰的一致性。\n李元透露，MiniMax的新一代视频模型H3将于近期正式发布。“H3将在理解能力和生成质量上进一步突破。”他表示，“我们的目标是让AI不仅能生成视频，更能理解视频背后的逻辑，真正成为创作者的得力助手”。\n随着多模态技术的不断成熟，MiniMax正试图打破文本与视觉的界限，让大模型从单纯的文字工作者进化为全能的内容创作者。\nMiniMax上海办公室。\n基金矩阵落地，构筑“最强后盾”\n作为全国人工智能发展的高地，上海正在成为AI企业啃下“硬骨头”的首选之地。\n最新数据显示，2025年，全市394家规上人工智能企业产业规模超6370亿元，同比增长39.5%。累计169款大模型通过备案，多款基础模型达到国际领先水平，为金融、医疗、制造等行业的AI+落地提供了超级大脑。仅2026年一季度，上海AI制造业产值就增长19.2%，超过三大先导产业的平均增速。\n更为实在的支持来自资金与算力。上海升级“模塑申城”行动方案，聚焦算力、语料、资金三个核心基本要素，降低创新门槛。在资金方面，每年发放10亿元算力券、模型券、语料券，实行“先用后付、免申即享”，惠及更多AI创新企业和创业者；落地总规模600亿元的国家人工智能基金，成立总规模225亿元的市级人工智能先导产业基金。\n“过去，AI产品研发往往被视为科技巨头的专属游戏。如今，随着AI大模型调用成本的下降，即便是两三个人的初创团队，只要善于利用大模型开放的技术接口，也能快速打磨出具备市场竞争力的AI产品。”李元观察到，在上海，AI应用层正迎来前所未有的爆发期。\n据透露，MiniMax内部目前90%的代码已由大模型生成，行政、人力资源等工作也运行在自家的AI智能体上，人机协作已从口号变为工位实景。\n在WAIC 2026召开之际，李元认为，上海扎实的软件人才基础与丰富的应用场景，为算法驱动提供了最佳土壤。“留在上海啃‘根技术’的团队，接下来的牌还会更多”。\n原标题：《率先破解大模型“不可能三角”，上海AI企业推出自研架构，计算成本大幅降低》","image_url":"https://n.sinaimg.cn/spider20260715/300/w660h440/20260715/49d5-a7bdf0d5f2ef977ab342c8f5d5424d43.jpg","lang":"zh","published_at":"2026-07-15T00:09:50+00:00","fetched_at":"2026-07-15T01:15:07+00:00","status":"read","starred":0,"extract_state":"ok","summary_auto":"率先破解大模型“不可能三角”，上海AI企业推出自研架构，计算成本大幅降低\n（来源：上观新闻）\n“如果把训练大模型比作烹饪满汉全席，算法就是那本决定上限的菜谱。”稀宇科技（MiniMax）研发工程师、开发者关系负责人李元如此定义算法在AI时代的地位。但在上海这片AI高地上，单纯的“厨艺”比拼已远远不够，如何通过底层架构的原创性突破，破解算力与成本的困局，才是高质量发展的关键。\n7月17日至20日，2026世界人工智能大会（WAIC）暨人工智能全球治理高级别会议将在上海召开。在这场全球AI风向标盛会前夕，MiniMax披露了其最新技术进展：通过自研稀疏注意力（MSA）架构，成功将百万字长文本的单位词元（Token）计算成本降至传统全注意力机制的约1/20，试图在全球大模型竞赛中走出一条降本增效的突围之路。\n稀宇科技（MiniMax）研发工程师、开发者关系负责人李元。\n聚焦“根技术”，破解“不可能三角”\n当前，大模型行业普遍面临一个“不可能三角”。在有限的算力下，既要高性能、又要低成本、还要支持长上下文。特别是在上海这样金融、贸易、制造场景密集的城市，企业对大模型落地的性价比有着近乎苛刻的要求。\n“这就倒逼我们必须回到‘根技术’上做文章。”李元表示。MiniMax是国内最早一批探索混合专家（MoE）架构的初创公司，此次披露的自研MSA架构，正是针对传统算法模型“算力吞噬”特性的反击。\n传统算法的计算量随序列长度呈平方级增长，处理长文本或高清视频时成本极高。而MSA的思路类似于“精准派单”，不再激活全部模型，而是只调动最相关的几个专家模块。\n“这就像把全员上岗变成了专家会诊，效率自然大幅提升。”李元表示。据悉，该架构已在MiniMax新一代文本模型M3上落地。在同样的计算资源下，MiniMax 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2026召开之际，李元认为，上海扎实的软件人才基础与丰富的应用场景，为算法驱动提供了最佳土壤。“留在上海啃‘根技术’的团队，接下来的牌还会更多”。\n原标题：《率先破解大模型“不可能三角”，上海AI企业推出自研架构，计算成本大幅降低》","cluster_id":1754388,"extract_retries":0,"extract_error":null,"contract_version":"news_item.v1","format_contract_version":"news_item_formats.v1","dedup_url":"https://finance.sina.cn/stock/jdts/2026-07-15/detail-inihvumq1078216.d.html?oid=800&vt=4&cid=76993&node_id=76993","quality_profile":{"profile_version":"extraction_quality.v2","bucket":"high","confidence":0.9,"failure_kind":"none","retryable":false,"retry_after_attempts":0,"reason":"High confidence: full text extraction produced 2216 characters.","operator_guidance":{"severity":"ok","recommended_action":"trust_full_text","next_step":"Use the extracted full text as the primary article source.","operator_label":"Ready","can_retry":false,"can_use_summary":false,"diagnostics_required":false},"content_depth":{"contract_version":"content_depth.v1","category":"full_text","label":"Full 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M3模型可以处理更长的上下文，推理速度也更快，极大地提升了Token的经济性。\n算法和算力、数据是支撑大模型的三驾马车，缺一不可。“我们之所以能做到国内第一梯队，核心就是在算法和技术路线上持续创新。”李元说。\nMiniMax亮相2025年世界人工智能大会。\n多模态“纠错”，攻克“六指”难题\n在深耕文本大模型的同时，多模态构成了MiniMax技术版图的“第二增长极”。\n“AI生成视频最大的痛点，在于它不懂物理世界。”李元说，在早期的生成式模型中，由于缺乏对现实世界的认知，模型往往会产生“幻觉”，比如人物的手穿过咖啡杯，或者出现六根手指。\n为此，MiniMax在算法层面引入了对抗性反馈机制。简单来说，就是赏罚分明：AI生成结果符合常识就奖励“小红花”，出现违背物理规律的错误则重罚。\n此前，MiniMax在视频模型的研发中，创新性地引入了多模态理解模型作为“裁判”。这是一种“用魔法打败魔法”的策略：利用一个强大的判别模型，去监督视频生成模型。\n“这就像盖房子，我们不仅提供了图纸，还加固了每一根梁柱。”李元说。这种对细节的把控，使得海螺AI生成的视频在AI短剧、影视创作等领域得到了广泛应用，甚至让许多观众难以分辨真假。\n并且，得益于算法革新，海螺02系列视频生成模型在同等参数量级下，训练和推理效率提升了2.5倍。目前，MiniMax视频模型支持首尾帧输入、主体参考、镜头控制等功能，保证了长镜头中人物、服饰的一致性。\n李元透露，MiniMax的新一代视频模型H3将于近期正式发布。“H3将在理解能力和生成质量上进一步突破。”他表示，“我们的目标是让AI不仅能生成视频，更能理解视频背后的逻辑，真正成为创作者的得力助手”。\n随着多模态技术的不断成熟，MiniMax正试图打破文本与视觉的界限，让大模型从单纯的文字工作者进化为全能的内容创作者。\nMiniMax上海办公室。\n基金矩阵落地，构筑“最强后盾”\n作为全国人工智能发展的高地，上海正在成为AI企业啃下“硬骨头”的首选之地。\n最新数据显示，2025年，全市394家规上人工智能企业产业规模超6370亿元，同比增长39.5%。累计169款大模型通过备案，多款基础模型达到国际领先水平，为金融、医疗、制造等行业的AI+落地提供了超级大脑。仅2026年一季度，上海AI制造业产值就增长19.2%，超过三大先导产业的平均增速。\n更为实在的支持来自资金与算力。上海升级“模塑申城”行动方案，聚焦算力、语料、资金三个核心基本要素，降低创新门槛。在资金方面，每年发放10亿元算力券、模型券、语料券，实行“先用后付、免申即享”，惠及更多AI创新企业和创业者；落地总规模600亿元的国家人工智能基金，成立总规模225亿元的市级人工智能先导产业基金。\n“过去，AI产品研发往往被视为科技巨头的专属游戏。如今，随着AI大模型调用成本的下降，即便是两三个人的初创团队，只要善于利用大模型开放的技术接口，也能快速打磨出具备市场竞争力的AI产品。”李元观察到，在上海，AI应用层正迎来前所未有的爆发期。\n据透露，MiniMax内部目前90%的代码已由大模型生成，行政、人力资源等工作也运行在自家的AI智能体上，人机协作已从口号变为工位实景。\n在WAIC 2026召开之际，李元认为，上海扎实的软件人才基础与丰富的应用场景，为算法驱动提供了最佳土壤。“留在上海啃‘根技术’的团队，接下来的牌还会更多”。\n原标题：《率先破解大模型“不可能三角”，上海AI企业推出自研架构，计算成本大幅降低》","excerpt":"率先破解大模型“不可能三角”，上海AI企业推出自研架构，计算成本大幅降低\n（来源：上观新闻）\n“如果把训练大模型比作烹饪满汉全席，算法就是那本决定上限的菜谱。”稀宇科技（MiniMax）研发工程师、开发者关系负责人李元如此定义算法在AI时代的地位。但在上海这片AI高地上，单纯的“厨艺”比拼已远远不够，如何通过底层架构的原创性突破，破解算力与成本的困局，才是高质量发展的关键。\n7月17日至20日，2026世界人工智能大会（WAIC）暨人工智能全球治理高级别会议将在上海召开。在这场全球AI风向标盛会前夕，MiniMax披露了其最新技术进展：通过自研稀疏注意力（MSA）架构，成功将百万字长文本的单位词元（Token）计算成本降至传统全注意力机制的约1/20，试图在全球大模型竞赛中走出一条降本增效的突围之路。\n稀宇科技（MiniMax）研发工程师、开发者关系负责人李元。\n聚焦“根技术”，破解“不可能三角”\n当前，大模型行业普遍面临一个“不可能三角”。在有限的算力下，既要高性能、又要低成本、还要支持长上下文。特别是在上海这样金融、贸易、制造场景密集的城市，企业对大模型落地的性价比有着近乎苛刻的要求。\n“这就倒逼我们必须回到‘根技术’上做文章。”李元表示。MiniMax是国内最早一批探索混合专家（MoE）架构的初创公司，此次披露的自研MSA架构，正是针对传统算法模型“算力吞噬”特性的反击。\n传统算法的计算量随序列长度呈平方级增长，处理长文本或高清视频时成本极高。而MSA的思路类似于“精准派单”，不再激活全部模型，而是只调动最相关的几个专家模块。\n“这就像把全员上岗变成了专家会诊，效率自然大幅提升。”李元表示。据悉，该架构已在MiniMax新一代文本模型M3上落地。在同样的计算资源下，MiniMax M3模型可以处理更长的上下文，推理速度也更快，极大地提升了Token的经济性。\n算法和算力、数据是支撑大模型的三驾马车，缺一不可。“我们之所以能做到国内第一梯队，核心就是在算法和技术路线上持续创新。”李元说。\nMiniMax亮相2025年世界人工智能大会。\n多模态“纠错”，攻克“六指”难题\n在深耕文本大模型的同时，多模态构成了MiniMax技术版图的“第二增长极”。\n“AI生成视频最大的痛点，在于它不懂物理世界。”李元说，在早期的生成式模型中，由于缺乏对现实世界的认知，模型往往会产生“幻觉”，比如人物的手穿过咖啡杯，或者出现六根手指。\n为此，MiniMax在算法层面引入了对抗性反馈机制。简单来说，就是赏罚分明：AI生成结果符合常识就奖励“小红花”，出现违背物理规律的错误则重罚。\n此前，MiniMax在视频模型的研发中，创新性地引入了多模态理解模型作为“裁判”。这是一种“用魔法打败魔法”的策略：利用一个强大的判别模型，去监督视频生成模型。\n“这就像盖房子，我们不仅提供了图纸，还加固了每一根梁柱。”李元说。这种对细节的把控，使得海螺AI生成的视频在AI短剧、影视创作等领域得到了广泛应用，甚至让许多观众难以分辨真假。\n并且，得益于算法革新，海螺02系列视频生成模型在同等参数量级下，训练和推理效率提升了2.5倍。目前，MiniMax视频模型支持首尾帧输入、主体参考、镜头控制等功能，保证了长镜头中人物、服饰的一致性。\n李元透露，MiniMax的新一代视频模型H3将于近期正式发布。“H3将在理解能力和生成质量上进一步突破。”他表示，“我们的目标是让AI不仅能生成视频，更能理解视频背后的逻辑，真正成为创作者的得力助手”。\n随着多模态技术的不断成熟，MiniMax正试图打破文本与视觉的界限，让大模型从单纯的文字工作者进化为全能的内容创作者。\nMiniMax上海办公室。\n基金矩阵落地，构筑“最强后盾”\n作为全国人工智能发展的高地，上海正在成为AI企业啃下“硬骨头”的首选之地。\n最新数据显示，2025年，全市394家规上人工智能企业产业规模超6370亿元，同比增长39.5%。累计169款大模型通过备案，多款基础模型达到国际领先水平，为金融、医疗、制造等行业的AI+落地提供了超级大脑。仅2026年一季度，上海AI制造业产值就增长19.2%，超过三大先导产业的平均增速。\n更为实在的支持来自资金与算力。上海升级“模塑申城”行动方案，聚焦算力、语料、资金三个核心基本要素，降低创新门槛。在资金方面，每年发放10亿元算力券、模型券、语料券，实行“先用后付、免申即享”，惠及更多AI创新企业和创业者；落地总规模600亿元的国家人工智能基金，成立总规模225亿元的市级人工智能先导产业基金。\n“过去，AI产品研发往往被视为科技巨头的专属游戏。如今，随着AI大模型调用成本的下降，即便是两三个人的初创团队，只要善于利用大模型开放的技术接口，也能快速打磨出具备市场竞争力的AI产品。”李元观察到，在上海，AI应用层正迎来前所未有的爆发期。\n据透露，MiniMax内部目前90%的代码已由大模型生成，行政、人力资源等工作也运行在自家的AI智能体上，人机协作已从口号变为工位实景。\n在WAIC 2026召开之际，李元认为，上海扎实的软件人才基础与丰富的应用场景，为算法驱动提供了最佳土壤。“留在上海啃‘根技术’的团队，接下来的牌还会更多”。\n原标题：《率先破解大模型“不可能三角”，上海AI企业推出自研架构，计算成本大幅降低》","extraction":{"state":"ok","confidence":0.9,"error":null,"explanation":"High confidence: full text extraction produced 2216 characters.","diagnostics_url":"/api/diagnose?url=https%3A//finance.sina.cn/stock/jdts/2026-07-15/detail-inihvumq1078216.d.html%3Foid%3D800%26vt%3D4%26cid%3D76993%26node_id%3D76993","quality_profile":{"profile_version":"extraction_quality.v2","bucket":"high","confidence":0.9,"failure_kind":"none","retryable":false,"retry_after_attempts":0,"reason":"High confidence: full text extraction produced 2216 characters.","operator_guidance":{"severity":"ok","recommended_action":"trust_full_text","next_step":"Use the extracted full text as the primary article source.","operator_label":"Ready","can_retry":false,"can_use_summary":false,"diagnostics_required":false},"content_depth":{"contract_version":"content_depth.v1","category":"full_text","label":"Full 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M3模型可以处理更长的上下文，推理速度也更快，极大地提升了Token的经济性。\n算法和算力、数据是支撑大模型的三驾马车，缺一不可。“我们之所以能做到国内第一梯队，核心就是在算法和技术路线上持续创新。”李元说。\nMiniMax亮相2025年世界人工智能大会。\n多模态“纠错”，攻克“六指”难题\n在深耕文本大模型的同时，多模态构成了MiniMax技术版图的“第二增长极”。\n“AI生成视频最大的痛点，在于它不懂物理世界。”李元说，在早期的生成式模型中，由于缺乏对现实世界的认知，模型往往会产生“幻觉”，比如人物的手穿过咖啡杯，或者出现六根手指。\n为此，MiniMax在算法层面引入了对抗性反馈机制。简单来说，就是赏罚分明：AI生成结果符合常识就奖励“小红花”，出现违背物理规律的错误则重罚。\n此前，MiniMax在视频模型的研发中，创新性地引入了多模态理解模型作为“裁判”。这是一种“用魔法打败魔法”的策略：利用一个强大的判别模型，去监督视频生成模型。\n“这就像盖房子，我们不仅提供了图纸，还加固了每一根梁柱。”李元说。这种对细节的把控，使得海螺AI生成的视频在AI短剧、影视创作等领域得到了广泛应用，甚至让许多观众难以分辨真假。\n并且，得益于算法革新，海螺02系列视频生成模型在同等参数量级下，训练和推理效率提升了2.5倍。目前，MiniMax视频模型支持首尾帧输入、主体参考、镜头控制等功能，保证了长镜头中人物、服饰的一致性。\n李元透露，MiniMax的新一代视频模型H3将于近期正式发布。“H3将在理解能力和生成质量上进一步突破。”他表示，“我们的目标是让AI不仅能生成视频，更能理解视频背后的逻辑，真正成为创作者的得力助手”。\n随着多模态技术的不断成熟，MiniMax正试图打破文本与视觉的界限，让大模型从单纯的文字工作者进化为全能的内容创作者。\nMiniMax上海办公室。\n基金矩阵落地，构筑“最强后盾”\n作为全国人工智能发展的高地，上海正在成为AI企业啃下“硬骨头”的首选之地。\n最新数据显示，2025年，全市394家规上人工智能企业产业规模超6370亿元，同比增长39.5%。累计169款大模型通过备案，多款基础模型达到国际领先水平，为金融、医疗、制造等行业的AI+落地提供了超级大脑。仅2026年一季度，上海AI制造业产值就增长19.2%，超过三大先导产业的平均增速。\n更为实在的支持来自资金与算力。上海升级“模塑申城”行动方案，聚焦算力、语料、资金三个核心基本要素，降低创新门槛。在资金方面，每年发放10亿元算力券、模型券、语料券，实行“先用后付、免申即享”，惠及更多AI创新企业和创业者；落地总规模600亿元的国家人工智能基金，成立总规模225亿元的市级人工智能先导产业基金。\n“过去，AI产品研发往往被视为科技巨头的专属游戏。如今，随着AI大模型调用成本的下降，即便是两三个人的初创团队，只要善于利用大模型开放的技术接口，也能快速打磨出具备市场竞争力的AI产品。”李元观察到，在上海，AI应用层正迎来前所未有的爆发期。\n据透露，MiniMax内部目前90%的代码已由大模型生成，行政、人力资源等工作也运行在自家的AI智能体上，人机协作已从口号变为工位实景。\n在WAIC 2026召开之际，李元认为，上海扎实的软件人才基础与丰富的应用场景，为算法驱动提供了最佳土壤。“留在上海啃‘根技术’的团队，接下来的牌还会更多”。\n原标题：《率先破解大模型“不可能三角”，上海AI企业推出自研架构，计算成本大幅降低》","source":"新浪财经","date":"2026-07-15T00:09:50+00:00","content":"率先破解大模型“不可能三角”，上海AI企业推出自研架构，计算成本大幅降低\n（来源：上观新闻）\n“如果把训练大模型比作烹饪满汉全席，算法就是那本决定上限的菜谱。”稀宇科技（MiniMax）研发工程师、开发者关系负责人李元如此定义算法在AI时代的地位。但在上海这片AI高地上，单纯的“厨艺”比拼已远远不够，如何通过底层架构的原创性突破，破解算力与成本的困局，才是高质量发展的关键。\n7月17日至20日，2026世界人工智能大会（WAIC）暨人工智能全球治理高级别会议将在上海召开。在这场全球AI风向标盛会前夕，MiniMax披露了其最新技术进展：通过自研稀疏注意力（MSA）架构，成功将百万字长文本的单位词元（Token）计算成本降至传统全注意力机制的约1/20，试图在全球大模型竞赛中走出一条降本增效的突围之路。\n稀宇科技（MiniMax）研发工程师、开发者关系负责人李元。\n聚焦“根技术”，破解“不可能三角”\n当前，大模型行业普遍面临一个“不可能三角”。在有限的算力下，既要高性能、又要低成本、还要支持长上下文。特别是在上海这样金融、贸易、制造场景密集的城市，企业对大模型落地的性价比有着近乎苛刻的要求。\n“这就倒逼我们必须回到‘根技术’上做文章。”李元表示。MiniMax是国内最早一批探索混合专家（MoE）架构的初创公司，此次披露的自研MSA架构，正是针对传统算法模型“算力吞噬”特性的反击。\n传统算法的计算量随序列长度呈平方级增长，处理长文本或高清视频时成本极高。而MSA的思路类似于“精准派单”，不再激活全部模型，而是只调动最相关的几个专家模块。\n“这就像把全员上岗变成了专家会诊，效率自然大幅提升。”李元表示。据悉，该架构已在MiniMax新一代文本模型M3上落地。在同样的计算资源下，MiniMax 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M3模型可以处理更长的上下文，推理速度也更快，极大地提升了Token的经济性。\n算法和算力、数据是支撑大模型的三驾马车，缺一不可。“我们之所以能做到国内第一梯队，核心就是在算法和技术路线上持续创新。”李元说。\nMiniMax亮相2025年世界人工智能大会。\n多模态“纠错”，攻克“六指”难题\n在深耕文本大模型的同时，多模态构成了MiniMax技术版图的“第二增长极”。\n“AI生成视频最大的痛点，在于它不懂物理世界。”李元说，在早期的生成式模型中，由于缺乏对现实世界的认知，模型往往会产生“幻觉”，比如人物的手穿过咖啡杯，或者出现六根手指。\n为此，MiniMax在算法层面引入了对抗性反馈机制。简单来说，就是赏罚分明：AI生成结果符合常识就奖励“小红花”，出现违背物理规律的错误则重罚。\n此前，MiniMax在视频模型的研发中，创新性地引入了多模态理解模型作为“裁判”。这是一种“用魔法打败魔法”的策略：利用一个强大的判别模型，去监督视频生成模型。\n“这就像盖房子，我们不仅提供了图纸，还加固了每一根梁柱。”李元说。这种对细节的把控，使得海螺AI生成的视频在AI短剧、影视创作等领域得到了广泛应用，甚至让许多观众难以分辨真假。\n并且，得益于算法革新，海螺02系列视频生成模型在同等参数量级下，训练和推理效率提升了2.5倍。目前，MiniMax视频模型支持首尾帧输入、主体参考、镜头控制等功能，保证了长镜头中人物、服饰的一致性。\n李元透露，MiniMax的新一代视频模型H3将于近期正式发布。“H3将在理解能力和生成质量上进一步突破。”他表示，“我们的目标是让AI不仅能生成视频，更能理解视频背后的逻辑，真正成为创作者的得力助手”。\n随着多模态技术的不断成熟，MiniMax正试图打破文本与视觉的界限，让大模型从单纯的文字工作者进化为全能的内容创作者。\nMiniMax上海办公室。\n基金矩阵落地，构筑“最强后盾”\n作为全国人工智能发展的高地，上海正在成为AI企业啃下“硬骨头”的首选之地。\n最新数据显示，2025年，全市394家规上人工智能企业产业规模超6370亿元，同比增长39.5%。累计169款大模型通过备案，多款基础模型达到国际领先水平，为金融、医疗、制造等行业的AI+落地提供了超级大脑。仅2026年一季度，上海AI制造业产值就增长19.2%，超过三大先导产业的平均增速。\n更为实在的支持来自资金与算力。上海升级“模塑申城”行动方案，聚焦算力、语料、资金三个核心基本要素，降低创新门槛。在资金方面，每年发放10亿元算力券、模型券、语料券，实行“先用后付、免申即享”，惠及更多AI创新企业和创业者；落地总规模600亿元的国家人工智能基金，成立总规模225亿元的市级人工智能先导产业基金。\n“过去，AI产品研发往往被视为科技巨头的专属游戏。如今，随着AI大模型调用成本的下降，即便是两三个人的初创团队，只要善于利用大模型开放的技术接口，也能快速打磨出具备市场竞争力的AI产品。”李元观察到，在上海，AI应用层正迎来前所未有的爆发期。\n据透露，MiniMax内部目前90%的代码已由大模型生成，行政、人力资源等工作也运行在自家的AI智能体上，人机协作已从口号变为工位实景。\n在WAIC 2026召开之际，李元认为，上海扎实的软件人才基础与丰富的应用场景，为算法驱动提供了最佳土壤。“留在上海啃‘根技术’的团队，接下来的牌还会更多”。\n原标题：《率先破解大模型“不可能三角”，上海AI企业推出自研架构，计算成本大幅降低》","source":"新浪财经","date":"2026-07-15T00:09:50+00:00","content":"率先破解大模型“不可能三角”，上海AI企业推出自研架构，计算成本大幅降低\n（来源：上观新闻）\n“如果把训练大模型比作烹饪满汉全席，算法就是那本决定上限的菜谱。”稀宇科技（MiniMax）研发工程师、开发者关系负责人李元如此定义算法在AI时代的地位。但在上海这片AI高地上，单纯的“厨艺”比拼已远远不够，如何通过底层架构的原创性突破，破解算力与成本的困局，才是高质量发展的关键。\n7月17日至20日，2026世界人工智能大会（WAIC）暨人工智能全球治理高级别会议将在上海召开。在这场全球AI风向标盛会前夕，MiniMax披露了其最新技术进展：通过自研稀疏注意力（MSA）架构，成功将百万字长文本的单位词元（Token）计算成本降至传统全注意力机制的约1/20，试图在全球大模型竞赛中走出一条降本增效的突围之路。\n稀宇科技（MiniMax）研发工程师、开发者关系负责人李元。\n聚焦“根技术”，破解“不可能三角”\n当前，大模型行业普遍面临一个“不可能三角”。在有限的算力下，既要高性能、又要低成本、还要支持长上下文。特别是在上海这样金融、贸易、制造场景密集的城市，企业对大模型落地的性价比有着近乎苛刻的要求。\n“这就倒逼我们必须回到‘根技术’上做文章。”李元表示。MiniMax是国内最早一批探索混合专家（MoE）架构的初创公司，此次披露的自研MSA架构，正是针对传统算法模型“算力吞噬”特性的反击。\n传统算法的计算量随序列长度呈平方级增长，处理长文本或高清视频时成本极高。而MSA的思路类似于“精准派单”，不再激活全部模型，而是只调动最相关的几个专家模块。\n“这就像把全员上岗变成了专家会诊，效率自然大幅提升。”李元表示。据悉，该架构已在MiniMax新一代文本模型M3上落地。在同样的计算资源下，MiniMax M3模型可以处理更长的上下文，推理速度也更快，极大地提升了Token的经济性。\n算法和算力、数据是支撑大模型的三驾马车，缺一不可。“我们之所以能做到国内第一梯队，核心就是在算法和技术路线上持续创新。”李元说。\nMiniMax亮相2025年世界人工智能大会。\n多模态“纠错”，攻克“六指”难题\n在深耕文本大模型的同时，多模态构成了MiniMax技术版图的“第二增长极”。\n“AI生成视频最大的痛点，在于它不懂物理世界。”李元说，在早期的生成式模型中，由于缺乏对现实世界的认知，模型往往会产生“幻觉”，比如人物的手穿过咖啡杯，或者出现六根手指。\n为此，MiniMax在算法层面引入了对抗性反馈机制。简单来说，就是赏罚分明：AI生成结果符合常识就奖励“小红花”，出现违背物理规律的错误则重罚。\n此前，MiniMax在视频模型的研发中，创新性地引入了多模态理解模型作为“裁判”。这是一种“用魔法打败魔法”的策略：利用一个强大的判别模型，去监督视频生成模型。\n“这就像盖房子，我们不仅提供了图纸，还加固了每一根梁柱。”李元说。这种对细节的把控，使得海螺AI生成的视频在AI短剧、影视创作等领域得到了广泛应用，甚至让许多观众难以分辨真假。\n并且，得益于算法革新，海螺02系列视频生成模型在同等参数量级下，训练和推理效率提升了2.5倍。目前，MiniMax视频模型支持首尾帧输入、主体参考、镜头控制等功能，保证了长镜头中人物、服饰的一致性。\n李元透露，MiniMax的新一代视频模型H3将于近期正式发布。“H3将在理解能力和生成质量上进一步突破。”他表示，“我们的目标是让AI不仅能生成视频，更能理解视频背后的逻辑，真正成为创作者的得力助手”。\n随着多模态技术的不断成熟，MiniMax正试图打破文本与视觉的界限，让大模型从单纯的文字工作者进化为全能的内容创作者。\nMiniMax上海办公室。\n基金矩阵落地，构筑“最强后盾”\n作为全国人工智能发展的高地，上海正在成为AI企业啃下“硬骨头”的首选之地。\n最新数据显示，2025年，全市394家规上人工智能企业产业规模超6370亿元，同比增长39.5%。累计169款大模型通过备案，多款基础模型达到国际领先水平，为金融、医疗、制造等行业的AI+落地提供了超级大脑。仅2026年一季度，上海AI制造业产值就增长19.2%，超过三大先导产业的平均增速。\n更为实在的支持来自资金与算力。上海升级“模塑申城”行动方案，聚焦算力、语料、资金三个核心基本要素，降低创新门槛。在资金方面，每年发放10亿元算力券、模型券、语料券，实行“先用后付、免申即享”，惠及更多AI创新企业和创业者；落地总规模600亿元的国家人工智能基金，成立总规模225亿元的市级人工智能先导产业基金。\n“过去，AI产品研发往往被视为科技巨头的专属游戏。如今，随着AI大模型调用成本的下降，即便是两三个人的初创团队，只要善于利用大模型开放的技术接口，也能快速打磨出具备市场竞争力的AI产品。”李元观察到，在上海，AI应用层正迎来前所未有的爆发期。\n据透露，MiniMax内部目前90%的代码已由大模型生成，行政、人力资源等工作也运行在自家的AI智能体上，人机协作已从口号变为工位实景。\n在WAIC 2026召开之际，李元认为，上海扎实的软件人才基础与丰富的应用场景，为算法驱动提供了最佳土壤。“留在上海啃‘根技术’的团队，接下来的牌还会更多”。\n原标题：《率先破解大模型“不可能三角”，上海AI企业推出自研架构，计算成本大幅降低》","confidence":0.9,"diagnostics_url":"/api/diagnose?url=https%3A//finance.sina.cn/stock/jdts/2026-07-15/detail-inihvumq1078216.d.html%3Foid%3D800%26vt%3D4%26cid%3D76993%26node_id%3D76993","quality_bucket":"high","failure_kind":"none","retryable":false,"quality_reason":"High confidence: full text extraction produced 2216 characters.","quality_profile":{"profile_version":"extraction_quality.v2","bucket":"high","confidence":0.9,"failure_kind":"none","retryable":false,"retry_after_attempts":0,"reason":"High confidence: full text extraction produced 2216 characters.","operator_guidance":{"severity":"ok","recommended_action":"trust_full_text","next_step":"Use the extracted full text as the primary article 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