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偏偏MiniMax一个月发一个模型版本,国内可能唯一做到这个频率的,全球只有OpenAI保持类似节奏。算一笔账:Agentic RL训练时,GPU集群等沙箱启动的每一秒都在空转烧钱。十万个并发沙箱,启动要几分钟,累积等待可能吞掉数小时甚至数天的GPU算力。,✅ 原生调用,告别 MCP Server:MMX-CLI 简化了 Agent 与大模型的交互逻辑,实现零适配门槛。,利用创意工作台,NOVA AI完成了一次从「效率工具」向「资产平台」的跃升。它让每一次项目的进行,都变成了企业数字资产的复利积累。对于追求长期主义的AI短剧公司来说,这几乎是无法抗拒的解决方案。,说到这里,你应该能理解Meshy的“克制”意味着什么了。他们从最细分的落地场景开始,一步步渗入工作流,没有迈大步子。,其中有个设计细节:图像提示词和视频提示词是分开生成的。平台对画面生成和视频生成分阶段处理,先生成静态关键帧确认画面,再依靠关键帧生成动态视频片段。
2026年3月18日,双方宣布合作:基于腾讯云Agent Runtime沙箱产品,MiniMax部署了百万级吞吐、十万级并发的Agent RL沙箱,测试环境全量平稳运行。阿岛说:「据我们所知,这是国内最大的训练沙箱系统之一。」Gary说,规模比同行高出至少一个数量级。,MiniMax的实践印证了这一点。MiniMax M2.7正式开启模型的自我进化,AI深度参与了模型的训练,强化学习中50%-70%的工作由Agent自主完成。人类研究员的角色变了,变成跟Agent聊实验idea。,NOVA AI内有一个资产库的概念:项目A中生成的角色定妆照、场景参考图、道具设定图,可以导入到项目B中直接使用。企业在使用平台的过程中,会逐渐积累起一个可复用的数字资产库,角色IP、场景模板、道具素材,这些都不会随着项目结束而消失,而是持续沉淀为企业的长期数字资产。,回到AI短剧,治理侵权的解法逐渐清晰了。权益保护的能力需要前移,嵌入到创作过程当中。