2025年AI风云技术挑战、价格博弈与AGI梦想的纠葛

为了稳固基础，我们不能采取捷径。在当前大模型“撞墙论”频繁出现的背景下，整个行业比以往任何时候都更加迫切地需要和创新。进入2025年，仅仅一个月的时间里，全球大模型领域的参与者似乎都在努力提升业绩，OpenAI、谷歌、DeepSeek等公司纷纷密集发布了一系列新产品。

然而，观察整个大模型行业，我们几乎见证了历史上的首次大规模分歧和非共识现象

1. 应用与技术——基础模型的更新是否已经基本停滞？行业创新的重点是否转移到应用上？

2. 价格战与价值战——“价格战”是否应该打？如何打？创业公司能否应对？

3. 单模态与多模态——对于通用人工智能（AGI）来说，多模态究竟有多重要？

在这个十字路口，每家大模型企业，无论是自愿还是被迫，都选择了自己的立场。例如，OpenAI的GPT-o1试图通过强化学习为“缩放定律”续命，谷歌的Titans开始全新的模型记忆力架构；同时，也有更多玩家开始关注应用优化、功能更新和用户留存。

作为国内“大模型六小龙”之一，MiniMax以其强大的产品力在业内闻名。在这个关键时刻，MiniMax通过开源和一系列更新表达了自己的立场。自2025年1月以来，MiniMax在短短十天里发布了四个AI模型，包括基础语言大模型MiniMax-Text-01和视觉多模态大模型MiniMax-VL-01，以及视频模型S2V-01和语音模型T2A-01。其中，MiniMax-01系列模型是公司历史上首次开源。

创始人近期在接受媒体采访时表示“如果重新选择，第一天就应该开源。”从开源走向闭源是商业公司常见的做法，但由闭源转向开源却不多见。

从MiniMax的这一系列更新中可以看出，这家公司正试图通过开源、创新和技术驱动的路径，改变市场对其“只有产品强”的印象。创始人表示“技术品牌之所以重要，本质是因为这个行业的最大驱动力是技术进步。”

同时，面对当前大模型行业的三大“非共识”，MiniMax也试图通过这一系列模型更新，给出自己的答案。

卷应用与卷技术

行业再次迎来“Transformer时刻”。

自去年以来，大模型行业内部的一个显著趋势是底层技术突破开始放缓。OpenAI的GPT-5多次跳票，至今仍未亮相。AI的三大要素——算力、算法和数据——均出现了不同程度的发展停滞，2024年的模型能力似乎停止增长。

与此相对应的是，大模型应用领域的“投流大战”爆发。根据AppGrowing的数据，自从月之暗面（Kimi）在国内发起大模型“投流大战”以来，国内前十款大模型产品合计投放广告超过625万条，按市场价折算，金额达到了15亿元人民币。

以至于坊间戏称“大模型行业里唯一赚到钱的是B站、抖音、小红书”；“共享单车补贴战至少还能惠及用户，现在赚钱的只有广告平台。”

在应用层面，许多企业选择了专注于APP产品、定制合作项目、为政企定制小模型等方案；而在模型技术层面，无论是国内还是海外，大部分公司都选择了相对安全的“对标GPT”方案，在技术路径上全面跟随OpenAI。而当OpenAI似乎“撞墙”后，整个行业似乎都放慢了脚步。

1月15日，MiniMax发布了最新一代MiniMax-01系列模型，包括基础语言大模型MiniMax-Text-01和视觉多模态大模型MiniMax-VL-01。同时公开的一份68页技术论文《MiniMax-01: Scaling Foundation Models with Lightning Attention》在AI技术圈引起了广泛讨论。