Turing Post频路最近颁布了一期与MiniMax高级钻研员Olive Song的深度对话，这也是西方媒体初次对MiniMax钻研团队的一对一访谈 。对话录造于1月底一个周日晚上九点，其时Olive在期待新一轮模型尝试的了局 。两周后，MiniMax在马年春节档投下沉磅炸弹 。
统一个晚上，智谱GLM-5以“Pony Alpha”的匿名身份在OpenRouter走红数日后正式揭面，744亿参数对标Claude Opus 4.5 。除夕当天（2月16日），阿里千问Qwen 3.5-Plus压轴登场，3970亿总参数、170亿激活参数，API价值仅为Gemini 3 Pro的十八分之一 。
不外，去年引发春节AI风暴的DeepSeek，V4版本则没有正式录 。固然2月11日用户发现DeepSeek悄然将高低文窗口从128K升级至1M，但回复风格骤变引发“变淡薄”热搜，被以为只是V4的灰度测试，截至今天官方仍未正式官宣 。
M2.5开源后，迅快被社区明星项目OpenClaw选为推荐模型 。OpenClaw早在1月30日就通过OAuth（盛开授权和谈）插件接入了MiniMax的模型服务，M2.5颁布后开发者能够零配置切换，在Telegram、WhatsApp上跑起自己的AI副手，每幼时成本仅1美元 。
1月9日才以165港元刊行价登陆港交所的MiniMax，在M2.5颁布前后股价一度大涨超过20%，到春节前最后一个买卖日（2月16日）收于847港元，上市仅39天累计涨幅超过413%，市值突破2656亿港元 �；赝吩偬獬《曰�，会发现Olive在访谈中提到的险些每一个技术难题，都精准预言了M2.5最终要解决的方向：环境适配、长程工作、Agent对齐、推理效能 。
她其时把即将颁布的版本称为“2.2”，说“约莫1个月到1个半月发一个版本” 。从2025年10月底的M2到2026年2月中旬的M2.5，108天三个重要版本，MiniMax的迭代快率比她自己的预期还快 。
Olive用了一个MiniMax内部盛行的段子来形容她的日常 。“一天之内不会满是好日子或满是坏日子 。我们恶作剧说，早上ICU，晚上KTV——有时辰反过来也行 。”意思是早上可能还在急救崩掉的尝试（ICU，沉症监护室），晚上就拿到好了局起头庆祝了（KTV，卡拉OK）；也可能早上了局很好，晚上又塌了 。了局在一天之内剧烈摆动，是这个工作的常态 。
她做的是强化进建（reinforcement learning，简称RL，一种让模型通过试错和嘉奖信号来改进自身行为的训练步骤）和模型评估，这两个领域是模型开发中最不留情面的环节 。她也比大无数美国大型AI尝试室面对更多资源约束 。
强化进建训练中，模型会想尽所有法子“hack”（黑掉）系统来获取高分 。“它会疯狂挪用bash号令（操作系统的号令行指令），有时辰做出极度不安全的行为 。”Olive说 。专家开发者对模型行为有自己的预期，但不加约束的模型齐全不按套路出牌 。
这种发现“新行为”的过程，在她看来反而是最兴奋的时刻 。“即便这些行为可能不安全，可能不切合预期，发现它们自身就很刺激 。”至于坏新闻 ？“看到糟糕了局的那一瞬间的确不好受，但一旦起头拆解问题、定位原因，又造成了好时光 。”
MiniMax的研发节拍要求团队随时在线 。有人彻夜工作白日睡觉，有人随着尝试周期走 。“尝试跑一成天，中央能够休息，但若是我们对了局很好奇，底子等不了 。我们对了局充斥周到 。”Olive说 。这种弹性造度听起来自由，现实上靠的是对了局的高度投入 。2、逐层排查：FP32精度的故事
其时强化进建训练的正确率怎么都上不去 。团队逐层查抄log probabilities（对数概率，模型对每个词的预测相信度的数学暗示），发现理论上应该收敛的算法存在一个荫蔽的误差，最终定位到问题本原是LM head（说话模型头，模型最后一层，掌管将内部暗示转换为对每个词的概率预测）的数值精度 。把它从低精度切换到FP32（32位浮点数，一种更高精度的数值体式）之后，训练复原正常 。
“理论上算法必须work，那肯定是实现层面有什么gap 。”Olive说 。她的思路是：先确认理论算法的正确性，而后分析理论与实现之间的差距，逐层排查 。她把这叫做钻营“理论极限”——每一个实现细节都要尽可能逼近理论算法的最优状态 。“我们发现精度问题是阻止我们靠近那个极限的成分之一，而后我们解决了它 。”
她回绝泄漏在进行的类似发现 。“我们但愿公开颁发的结论是经过深度验证的，不是半制品 。若是有突破，我们肯定会颁发 。”后来M2.5颁布时，MiniMax在技术博客中写路，M2系列进取的关键驱动力之一正是“强化进建的规�；�，共同自研的RL框架Forge、算法优化、嘉奖信号设计和基础设施工程 。Olive访谈中反复强调的“工程极其沉要”，在这里得到了最直接的验证 。
“模型必须在高效和安全之间获得平衡 。它不能为了达成最终指标就自行成长、做出危险行为 。”她说 。对齐的主题在于三件事：若何界说人类对齐，若何界说专家的进展，以及若何现实训练模型来满足这些进展 。
这里的“专家”是指和钻研员坐在一路工作的开发者 。MiniMax的组织方式是钻研员和分歧领域的开发者混合办公，每资质享尝试了局 。“我们坐在一路看模型的行为，开发者能马上发现问题，而后我们一路想出建复规划或者构建新的训练数据 。”
颁布前一到两周，团队会进行大规模评估和对齐调优 。内部有多维度的安全基准，涵盖敏感性安全（sensitive safety）和对齐安全（alignment safety）等分歧方面 。但Olive也坦承，一旦模型以盛开权沉（open weights，公开模型参数，允许用户自行部署和微调）颁布，用户能够做的事件超出了他们的节造领域 。“说真话，我不知路我们怎么处置这个问题 。司法和律例在那里，人们也认同某些路德尺度 。”
访谈中，主持人提到了MiniMax Her的颁布——这款角色表演产品在Twitter上引发了宽泛会商 。Olive坦言自己不是这方面的专家，MiniMax有一个专门团队掌管角色表演有关工作 。
但她补充了团队的共识：“我们的确相信，角色表演，或者说AI陪同人类、与人互动，在将来AI融入社会生涯的过程中极度沉要 。这代表了一种极度卓越的能力，由于这是humanlike的——它有感情，它理解你的感情，而不只是解几路考试题 。这是AI能力的另一面 。”
MiniMax的理想标语是“Intelligence with Everyone”（智能与每幼我） 。对Olive幼我而言，这意味着AI若何切实扭转了她的生涯 。“以前有好多极度专业的问题我无法理解，好比专业的编程问题或优化问题，此刻借助AI我能做到了 。这样我就能和更多人互换，互换更多设法 。”另一方面，AI也援手了她的日常生涯，工作、日常事务、自我治理 。“它扭转了我的生涯，我但愿它也能扭转每幼我的生涯——当然是往好的方向 。”
主持人问到了一个现实问题：有没有在基准测试中没有露出、但在真实Agent使用中才显露的强化进建失败模式 ？MiniMax若何网络反馈来改进下一代模型 ？
Olive描述了一个两阶段的流程 。第一阶段是内部，开发者使用模型并指出问题，团队据此建复，但这还不够 。第二阶段在模型正式颁布之后，来自表部的大量反馈会涌入 。“我们系统地网络这些反馈，分析每一个问题 。有些是基础性的，有些只是我们遗漏的幼问题，能够很快建复 。”
MiniMax的团队按能力� ？榉止� 。网络到必要改进的问题后，分歧的人认领各自掌管的部门 。“他们会说‘我感触我能解决这个问题，我会鄙人一代模型中解决它’，这就是我们网络反馈并改进模型的方式 。”
随后，主持人问了一个敏感的问题：盛开模型在真实出产环境中，最先出问题的处所是什么 ？推理、工具挪用、状态追踪、评估——哪个环节最先崩溃 ？
“好比好多人用Claude在分歧的编码环境里工作，他们以为模型在所有环境里都阐发一样好 。但我不觉切当前的盛开模型能达到那种正确度，或者说对分歧环境、分歧工具界说的理解深度 。”
她认可这是一个能够解决的问题，MiniMax在为此致力 。“我们在2.2里改进了这个问题，但还没有达到Opus的水平 。2.5的时辰可能能够 。我们的确有一些系统性的钻研在进行，已经展示了一些成就，但还不是最终结论，所以我不会说出来 。”
这段话在M2.5颁布后得到了印证 。MiniMax在M2.5的技术文档中强调，模型在“齐全没见过的环境”甚至“齐全超出散布的环境”（out of distribution，训练时从未接触过的场景）中都展示出了比M2.1更高的得分 。他们把“数十万个真实复杂环境中的大规模强化进建训练”列为主题技术蹊径 。
被问到是不是算力差距造成的，Olive的回覆很有分寸：“算力是一个方面，但我们怎么构建问题、怎么靠近问题，是另一个方面 。我们对后者更有信念，相信我们能解决这个问题 。”
MiniMax的M2系列主打编码能力，但这并不料味着他们烧毁了通用模型的方向 。Olive澄清说，他们在走向通用化，只是在编码上投入了更多精力 。“BB电子模型也能够放进任何通用Agent scaffold（Agent框架/脚手架，为AI提供工具挪用、影象治理等基础能力的软件架构）里，蕴含我们自己的Agent产品，那是通用主张的 。我们也在做钻延注汇报写作、PPT之类的通用工作 。”
她给出了一个很幼我化的理由来诠释为什么编码如此沉要：“我感触通过编码，你能够结构化整个世界，用工程的方式建模好多器材 。对我来说，它背后是对人类能力的放大（scaled up humanity） 。它自身蕴含了大量的智能和大量的工作 。”
长程工作（long horizon，指必要模型在好多步骤中持续规划和执行的复杂工作）是Agent模型的主题挑战 。Olive把Agentic RL（面向智能体场景的强化进建）与传统RL的区别拆成了三个层面 。
第一，界说 。“首先你必要界说Agent是什么，界说Agent模型的工作方式 。你必要界说工作，界说模型的指标 。尤其在长程工作中，指标必须足够难题和多样 。”
第三，基础设施 。“你必要卓越的RL基础设施，让模型真正能在很长的horizon上rollout（在RL中手印型在环境中执行一系列齐全作为的过程），同时保障GPU使用效能、训练与rollout之间的高效衔接、训练不变性 。”
MiniMax有一个专门的团队掌管推算效能优化 。“他们的指标是最幼化推算使用量，同时训练更多 。”但被问到这是一个独立的团队还是她自己必要参加的工作时，Olive笑了：“我们其实是统一个团队，由于我们就是强化进建团队 。我们从分歧视角看统一个问题——能够从实现角度看，能够从数据角度看，但指标是一样的 。”
她还泄漏，团队在做一些”新的Agentic RL工作“，不会随当前版本颁布 。」剽取决于BB电子功夫，我还不是很有信念，但我们在专一地做这件事 。“
“我们钻研团队从第一天就想做开源 � ？瓷缜袅�，我入职第一天就学到了这一点 。”但她也坦言公司层面有分歧思考 。“作为公司，各人会关切这能不能赢利，这是不是一门生意 � ？慈ǔ恋幕�，用API的人可能会削减 。”
MiniMax自己也大量使用开源工具 。推理框架方面，他们和vLLM、SGLang（两个主流的大模型推理和服务框架，专一于高效部署和推理加快）深度合作 。Olive说团队会钻研各类开源Agent框架的代码和设计逻辑，“看他们的代码，看他们若何设计scaffold和引擎，而后反思我们自己对问题的思虑方式，看是不是在统一个方向上 。我们相互进建 。”
M2.5颁布时，MiniMax选择在Hugging Face（全球最大的开源模型托管平台）上以批改版MIT和谈开源全数权沉 。OpenClaw在1月30日的更新中就已经参与了MiniMax OAuth插件，让开发者零配置接入MiniMax模型 。尔后，OpenClaw社区起头涌现大量基于M2.5的Agent利用，从Telegram机械人到全自动化办公流程 。有博主实测，三个M2.5 Agent通过Telegram全天候运行，成本仅为使用关源前沿模型的5% 。
主持人追问了一个开发者关切的问题：团队是否低估了盛开模型相比关源API所必要的工程投入 ？终于使用盛开模型意味着自行部署、治理算力、调试兼容性，这必要齐全分歧的工程能力 。
Olive说她幼我没有这个困扰 。“若是有其他开源模型颁布，我就下载下来部署到BB电子机械上使用 。”但她理解表部幼我开发者的处境：“尤其是当他们没有自己的算力时，通过OpenRouter（一个聚合多个AI模型API的服务平台）之类的服务衔接到模型会更容易 。”
“从专业评估的角度，五个问题远远不够 。”她说 。要做公正的模型对比，必要在每个领域有足够数量的测试题，并且通常必要屡次测试，由于“模型自身不够不变” 。
她指出了评估中的多个隐患：有些问题自身不正确，有些问题的答案不惟一，有些测试环境不固定，好比gold pattern（尺度答案/参考模式）自身就通不外 。“若是做专业评估，必须确保评估集是正确的、多样的、达到肯定数量阈值的，这样测试才有相信度 。”
不外若是只是为了好玩，她建议用那些你幼我感兴致的问题就好 。她自己维持着一套个人测试集 。“我从入职以来一向在网络各类问题，涵盖逻辑推理、数学证明、汇报写作、Agent工作等等，好多好多 。每出一个新模型我就拿这些问题跑一遍，看分歧模型怎么靠近这些问题，怎么反映 。分歧的模型有分歧的个性 。”
“一个通用模型应该占有所有脾气，或者说应该能表演所有角色 。它可能有一个默认脾气，但若是用户想让它造成分歧的角色，它应该做到 。若是通过system prompt（系统提醒词，预先设定模型行为和身份的指令）注入新角色，它应该能切换 。”
她以为分歧模型脾气差距的原因很可能是“训练数据的分歧模式，以及分歧团队可能有自己的constitution（行为准则/宪法度规范，界说模型默认行为的内部规定集）” 。
“每天都有大量新文章、博客、论文颁布 。BB电子处置方式是，我们有一个内部Agent，它追踪所有新的文章、博客和论文，而后按主题分发，做提要，做分析 。”她管它接装内部钻研员”（internal researcher） 。这个Agent先做第一轮过滤，把筛选后的了局推送给人类钻研员 。“若是我们感触它过滤得不好，我们还能够改进它 。”
在这之后，团队会用编程Agent来急剧上手新的代码仓库，“这样我们能够更快地理解新器材、更快地尝试 。我们用Agent和我们自己的模型来加快跟进所有的进展 。”
“参与公司工作几个月后，你就已经站在这个领域的最前沿了，或者说站在行业的顶端 。你必须想出真正新的器材，或者面对底子不知路怎么解决的问题 。这不是读一堆论文而后在论文基础上堆集思虑就行的 。你必要从最基础的层面理解问题，从最基础的层面去思虑，能力找到正确的解决规划 。”
另一个巨大的落差是工程 。“Engineering is very, very, very important 。我在学堂不知路这一点 。”学堂和尝试室里的尝试更像是toys（玩具），规模有限 。但一旦真正scale up数据、算力和人员，就会遇到必须美丽地解决的工程问题 。“这是和我设想中分歧的第二点 �８暇驼饬降� 。”
MiniMax在公司层面有一个meta goal（元指标）：“好比我们想提升AI在改善出产力方面的能力，由于这是人们看沉的价值 。”在这个公司使命下，每个钻研员设定自己的指标 。
Olive的幼我指标是什么 ？“对于下一代模型，我真的想让模型可能和专家优雅地合作，更好地与专家和开发者合作 。”她估计这个指标约莫必要两个版本的迭代，也就是三个月左右 。
Olive在AI Engineer峰会上谈到过一个概想：模型不是执行单一作为，而是持续在循环中提问和尝试 。主持人问她这是否属于持续进建（continual learning，手印型在部署后仍能从新经验中不休进建和改进） 。
她具体描述了她在峰会上分享的内容：“好比模型在一个新环境中接管到环境反馈，它必要知路该索求什么，该查看哪些环境信息，由于这是一个部门可观测的环境（partially observed environment，指Agent无法一次看到所有信息，必要自动索求能力获取全貌） 。它必要知路采取什么行动来获得更好的信息，而后做出更好的反映，而后在环境中执行更难题、更复杂的工作 。」剽是第一阶段，“根基上此刻所有Agent模型在某种水平上都能做到，也许不美满，但能做到一些 。”
之后的阶段涉及模型自己界说指标 。“那会是一个分歧的界说，和我刚才说的分歧 。模型自身会界说自己的指标 。”她说团队在这个方向上已经看到了一些分歧大局的模型自我改进，但还没有最终结论 。“也许在2.5的时辰我们会有 。”
“我说，人们会商AGI，也会商ASI（超等人为智能），每天都在会商 。人们有分歧的界说，并且界说每天都在变，进展太快了，人们有分歧的见解 。但我以为更沉要的是，我们现实去朝着自己的界说致力 。当我们搞明显的时辰，它就成真了 。”
她提到了一本关于创造力的书，是她在本科时读的 。她记不清确切的书名了，或许接装The Art of Creativity”之类的 。“它打开了我对自己思想的意识，扭转了我对待世界和对待问题解决的方式 。”
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