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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

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“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。

7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。


稀宇科技(MiniMax)研发工程师、开发者关系负责人李元。

聚焦“根技术”,破解“不可能三角”

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。

“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。

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。

“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。

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。


MiniMax亮相2025年世界人工智能大会。

多模态“纠错”,攻克“六指”难题

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”。

“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。

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。

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。

“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。

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。

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”。

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。


MiniMax上海办公室。

基金矩阵落地,构筑“最强后盾”

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。

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。

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。

“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。

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。

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”。

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》

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