实测 MiniMax-M2.1,编码真的强 Minimax M2.1 终于发布了,这期视频我没有只看榜单,而是直接把它接入 Cursor 的 Plan 模式,当成「全职 AI 搭档」,从 0 开始做完一个完整的全栈应用:输入一大段文字,AI 自动切分成多页幻灯片、生成配图,还支持风格管理和批量出图。 视频前半部分,我会快速带你过一遍官方给出的能力指标:SWE-bench Verified 国产第一、多语言编程能力接近 Claude Opus 4.5,在 Web / 安卓 / iOS / 后端多个子任务上的 VIBE 基准表现;然后演示如何在 Cursor 里配置 MiniMax API、打开 Plan 模式,让它自己梳理任务、规划文件结构、持续检查 TypeScript 和 lint 报错并自动修复。 中间部分,是一大堆好玩的创意实验:黑金配色理发店着陆页、催眠数学动画、奥德赛号主控面板 UI、Minecraft 春晚 3D 场景、绵羊理发店、兵马俑跳街舞、数字书画应用……能看到 M2.1 在 UI 审美、交互设计和对中国文化元素上的理解到底到什么程度。 后半部分,我会详细拆解这个全栈项目的完整链路:从 PRD 到 Plan、从自动切分文案、提示词生成、风格系统、图片比例适配,到批量生成、版本管理、前端调试,再到用 Chrome DevTools MCP 让模型自己点页面、看 Network / Console 定位 Bug。 时间戳 00:00 M2.1 正式发布&能力总览 01:18 M2.1 在 Cursor Plan 模式里的配置 02:00 Web 端创意 05:10 全栈项目拆解 07:40 自动调试体验 #独立开发 #AI #AIAgent #AI编程 #MiniMax
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李偏胖3周前
智谱和 MiniMax: 故事时代结束,财报时代开始 智谱:像 “国有大电厂”,稳字当头 智谱是清华系的,核心团队全是清华计算机系的老师、博士,早年一直研究 “让电脑听懂人话”。它从一开始就不想做爆红的 App,而是先造 “AI 发动机”—— 通用大模型,就像先建发电厂,再考虑电装在哪辆车上。 它的客户主要是政府、央企、大银行这些 “不能出错” 的主儿,做的是 “私有化部署”:把 AI 系统直接装到客户自己的服务器里,强调安全、可控、国产替代。就像电力公司给工厂铺专线,一单合同金额大、周期长,虽然赚钱慢,但客户一旦用上就很难换。 简单说:智谱不想当 “网红”,想当 AI 行业的 “基础设施供应商”—— 你用 AI,就得用我提供的 “电”(算力 / 模型)。 MiniMax:像 “做网红电器的公司”,快准狠 MiniMax 的团队技术也很强,但思路完全不一样:先做普通人愿意天天用的产品,再谈模型。它瞄准的是海外普通用户,做的是聊天、陪伴、创作类 App,比如 Talkie、海螺 AI,就像用 AI 做 “抖音”“iPhone” 这种爆款消费产品。 它的逻辑和互联网公司一样:先免费吸引大量用户,再靠付费功能赚钱(比如高级聊天角色、创作工具)。哪怕 “电”(算力)是别人提供的,它也只想把 “电器”(应用)做得最好玩、最让人离不开。 简单说:MiniMax 不想当 “电厂”,想当 “用 AI 做爆款产品的公司”—— 用户爱用我的 App,我就能赚钱。 核心问题:AI 到底怎么赚钱?(三层大白话模型) 我把 AI 拆成三层,一看就懂: 底层:算力 + 大模型 = 发电厂(烧钱巨多) 中层:怎么用这个 “电”?—— 是卖给工厂(ToB),还是自己做电器(ToC) 上层:谁买单?—— 政府 / 企业付钱,还是普通用户付钱 智谱和 MiniMax,刚好选了完全相反的路: 智谱:占住 “底层 + 中层 ToB”,赚企业的稳定钱 MiniMax:占住 “中层 ToC + 上层”,赚用户的流量钱 为啥这次上市像 “大考”? 两家几乎同时 IPO,市场把它们当成 “两种 AI 路线谁能赚钱” 的对照实验 ——不是比谁亏得少,是比 “烧的钱能不能换来回本的希望”:
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