MiniMax H3 是 MiniMax 推出的通用全模态生成模型， 让模型从「理解内容」进一步走向「统一生成」。**它能够同时处理文本、图片、视频和音频等复杂输入，并根据多模态上下文直接生成视频，**最高支持 2K 分辨率、24 FPS 和 15 秒时长。与传统视频生成模型侧重单一任务不同，H3 将文生视频、图生视频、参考生视频和视频编辑等能力统一在同一模型中，并采用音画联合生成机制，一次性生成画面、语音、音效与音乐。在实际应用中，模型还强化了复杂指令遵循、画面文字与品牌 Logo 渲染、视频运动迁移等能力，为广告营销、品牌内容和多模态创作提供了更完整的生成方案。
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公共教程精选
1. MiniMax H3：全模态视频生成模型
MiniMax H3 是 MiniMax 于 2026 年 7 月发布的通用全模态生成模型，可联合理解文本、图像、视频和音频等复杂多模态上下文，并直接生成最高 2K、24 FPS、15 秒的视频。模型具备全模态理解、音画一体生成、任务统一设计、商业级输出质量四大特点，支持文生视频、图生视频、参考生视频及视频编辑等任务，并可一次性生成视频画面、32kHz 立体声音频、语音、音效与音乐。
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2. Ornith-1.5-35B-A3B 自进化 MoE 推理模型
Ornith-1.5-35B-A3B-GGUF 是 ornith-ai 于 2026 年 2 月发布的自进化 MoE 推理模型 GGUF 量化版本。模型基于 Qwen3.5/Gemma4 架构，采用持续预训练、中期训练和后训练的完整训练流程，并构建了端到端的自我改进闭环，通过「任务生成 → Scaffold 构建 → Rollout 联合优化」不断提升模型能力。与依赖固定人工任务集的传统训练方式不同，Ornith-1.5-35B-A3B 能够自主生成训练任务并迭代优化，为推理模型的自进化训练提供了一种新的技术路径。
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社区文章解读
1. 27B AI 科学家论文复现能力超越 GPT-5.5/Claude Opus 4.8，Faraday 探索长程科学创新
论文可复现性面临信息不完备、开放式探索和缺乏明确奖励函数三大挑战。Inherent Labs 团队推出 AI 科学家智能体 Faraday，基于 LLM 驱动论文复现，在多项任务中表现优于 Claude Opus 4.8 和 GPT-5.5。仅 270 亿参数的 Faraday 还能有效指导 5 万亿参数模型，展现出更强的科学研究能力。
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2. 覆盖 11 个学科/60 项科研任务，清华/MIT/哈佛等提出 ASI-Bench 测试 AI 自主科研能力
随着大语言模型与智能体技术快速发展，AI 正从辅助科研逐步走向自主科研，但现有基准多聚焦知识问答或执行既定流程，难以判断 AI 是否真正具备独立设计研究方案的能力。为此，清华大学、MIT、哈佛大学、CMU、微软研究院等十余家机构联合推出 ASI-Bench，由40余位专家累计投入超 31,000 小时构建。该基准通过逐级减少人类提供的方法信息，评估 AI 从明确指导到完全自主条件下的科研表现，重点衡量其自主探索、方案设计与解决开放式科学问题的能力。
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