静默颠覆者：MiniMax通向AGI的非传统路径

在这个痴迷于参数规模和日活跃用户(DAU)的行业里，MiniMax创始人闫俊杰以其近乎科学化的AGI研究方法独树一帜。在这场罕见的媒体访谈中，这位温和的技术专家明确表示："我们不是来讨论改变世界的，我们在探讨科学方法。"

关于思维的另类思考

MiniMax方法的核心是闫俊杰所称的"交叉思维"——这种技术让AI模型能够真正反思自身的思考过程。通过在处理过程中插入"自省标记"，他们的模型可以实时捕捉并纠正逻辑错误。

这不仅是学术理论。该方法已被多个海外主流推理框架采用，并在开源社区流行。更重要的是它带来了可量化的成果：数学竞赛问题准确率提升12%，长文档分析中的幻觉现象减少18%。

以少博多

当竞争对手追逐单模态突破再试图拼凑时，MiniMax坚持从头构建统一架构，同步处理文本、语音、图像和视频。"初期更难，"闫俊杰承认，"但你只需要做对一次。"

回报是什么？仅需10秒的语音克隆能力或生成60fps流畅视频——这些特性已吸引来自200多个国家的用户，海外采用率达65%。值得注意的是，他们通过基于使用量的定价（而非不可持续的补贴），在月活1亿时仍保持正向现金流。

急躁行业中的投资者耐心

获得米哈游、腾讯和IDG等巨头投资后（估值25亿美元），MiniMax本可轻易追逐热点周期。但他们坚持18个月融资一次的节奏，闫俊杰称之为"适可而止"。不同于竞品吹捧DAU数据，他们向投资者聚焦模型性能指标。

他们的北极星目标？在2027年前交付可解释的AGI原型，优先考虑可验证的推理能力而非单纯扩大参数规模。"AI不是魔法，"闫俊杰强调，"这是可以用第一性原理分析的工程问题。"

公司用不足300人的精干团队践行这一理念——所有开发均为内部完成，拒绝外包。他们的哲学摒弃科技圈常见的"天才论"，证明系统化方法可以超越原始的个人才华。

未来方向

展望未来，MiniMax正在开发交叉思维2.0技术，同时探索AGI的边缘计算应用——这些举措可能将先进AI能力直接部署到终端设备，而非禁锢在数据中心里。

在充斥炒作与傲慢的AI领域，MiniMax的静默自信带来清新之风。他们不做中国的某某对标者——只是有条不紊地逐个攻克工程难题，迈向真正的机器智能。

关键要点：

• 交叉思维技术通过让模型在处理过程中自我修正来提高准确率
• 统一多模态架构同步处理文本、语音、图像和视频
• 可持续增长模式采用基于使用量的定价保持正向现金流
• 2027年实现可解释AGI优先于单纯扩大模型规模
• 不足300人的精干团队所有开发均为内部完成不依赖外包