중국의 AI 기업 미니맥스(MiniMax)가 공개한 비디오 생성 모델 'H3'가 오픈소스 모델 최초로 글로벌 AI 비디오 평가 순위 정상을 차지했습니다. 이 모델은 텍스트, 이미지, 오디오를 동시에 처리하여 입체 음향이 포함된 짧은 영상을 생성하며, 자체 데이터로 파인튜닝(미세조정)이 가능해 실무 적용 가치가 높습니다. 단, 고해상도 모듈 등 일부 핵심 기능은 비공개이며 연 매출 2,000만 달러 이하 기업에만 상업적 이용이 허용되는 라이선스 제약이 있습니다.
중국의 AI 스타트업 미니맥스(MiniMax)는 올해 하반기에 2.7조 개의 매개변수(parameters)를 갖춘 대규모 언어 모델(M3 Pro)을 오픈소스로 공개할 계획입니다. 이는 복잡한 추론 능력이 필요한 작업의 성능을 높이기 위한 것으로, 현재 중국 시장에서 가장 큰 규모의 AI 모델이 될 전망입니다.
미니맥스(MiniMax)가 최신 AI 모델인 '미니맥스 M3'를 발표했습니다. 이 모델은 미니맥스 스파스 어텐션(MiniMax Sparse Attention, MSA) 아키텍처를 채택하여 최대 100만 토큰의 긴 문맥을 처리할 수 있습니다. 특히 이미지와 비디오 등의 원시 멀티모달리티(Native Multimodality)를 기본 지원하며, 에이전틱 코딩(Agentic Coding)과 컴퓨터 사용(Computer Use) 기능까지 통합된 것이 핵심 강점입니다.
중국의 AI 기업 미니맥스(MiniMax)가 최고 수준의 코딩 성능, 100만 토큰의 컨텍스트 윈도우, 네이티브 멀티모달을 결합한 새로운 오픈 웨이트 모델 M3를 발표했습니다. 새로운 '희소 어텐션(Sparse Attention)' 아키텍처를 도입하여 연산량을 20분의 1로 줄이고 입력 처리 속도를 9배 이상 높였으며, 벤치마크 및 자율 테스트에서 최상위 폐쇄형 모델들과 맞먹는 성능을 입증했습니다.
미니맥스(MiniMax)가 새로운 AI 모델 'MiniMax-M2.7'을 개발하여 깃허브(GitHub)에 라이선스 및 프롬프트 템플릿 코드를 업데이트했습니다. 이번 코드 업데이트를 통해 해당 모델이 외부 도구(Tool calling) 사용과 복잡한 추론(Reasoning) 기능을 지원하는 것으로 확인되었습니다.
미니맥스(Minimax)의 최신 모델 M2.7을 통해 단일 웹페이지에서 구동되는 3D GTA 스타일 게임을 생성하는 테스트가 진행되었습니다. 별도의 에이전트 프레임워크 없이도 모델이 자동차 운전과 보행 등의 기능을 구현해내며 뛰어난 코딩 능력을 입증했습니다. 방향 감각에 대한 AI의 직관적 한계는 있었으나, Boids 알고리즘을 적용한 새 떼와 나무 추가 등 피드백을 수용하는 디테일 처리 능력이 우수하게 나타났습니다.
미니맥스(MiniMax)는 개발자와 AI 에이전트가 터미널 환경에서 이미지, 비디오, 음성 등 미디어를 직접 생성할 수 있도록 돕는 Node.js 기반 CLI 도구인 MMX-CLI를 출시했습니다. 이 도구는 복잡한 통합 작업(MCP 등) 없이 7가지 모달리티(텍스트, 이미지, 비디오, 음성, 음악, 비전, 검색) 기능을 쉘 명령어로 호출할 수 있게 해줍니다. 결과적으로 Cursor나 Claude Code와 같은 코딩 에이전트가 외부 API 연동 없이도 네이티브 형태로 풍부한 미디어 생성 능력을 갖추게 되는 혁신적인 변화를 제공합니다.
미니맥스(MiniMax)가 자사의 가장 강력한 오픈소스 혼합 전문가(MoE) 모델인 '미니맥스 M2.7'의 가중치를 허깅페이스(Hugging Face)에 공개했습니다. 이 모델은 SWE-Pro(56.22%) 및 Terminal Bench 2(57.0%) 등 실무 중심의 코딩 벤치마크에서 GPT-5.3-Codex와 Opus 4.6에 필적하는 최고 수준(SOTA)의 성능을 기록했습니다. 특히 실제 프로덕션 환경의 장애 복구 시간을 3분 미만으로 단축시키는 강력한 디버깅 능력과, 모델 스스로 반복적인 코드 개선 및 최적화를 수행하는 독자적인 '자가진화(Self-Evolution)' 아키텍처가 핵심 차별점입니다.
미니맥스(MiniMax)에서 새로운 AI 모델인 M2.7을 공개했습니다. 이 템플릿 코드는 해당 모델의 시스템 메시지 처리와 도구(Tool) 호출을 위한 프롬프트 렌더링 방식을 보여줍니다. 모델이 사용자의 요청을 분석하고 사고(Reasoning) 과정을 거쳐 도구를 사용하는 일련의 논리적 구조를 담고 있습니다.
2시간 전 업데이트된 이 게시물은 커뮤니티의 많은 관심을 받고 있는 미니맥스(Minimax) 2.7 모델의 출시 소식을 다루고 있습니다. Yuanhe134의 명확한 설명 덕분에 해당 모델의 중요성이 다시 한번 강조되었습니다. 실무자들은 이번 업데이트가 커뮤니티 생태계에 미칠 영향과 성능 개선에 주목하고 있습니다.