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至 2026-05-09 10:40,MINIMAX-W 00100.HK (MINIMAX) 股票報價為 $0,總市值為 --,本益比為 0.00,股息率為 0.00%。 當日股票價格在 $0 至 $0 之間波動,當前價格較日內低點高 0.00%,較日內高點低 0.00%,成交量為 --。 過去 52 週,MINIMAX 股票價格區間為 $0 至 $0,當前價格距 52 週高點 0.00%。

MINIMAX 關鍵數據

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MINIMAX-W 00100.HK (MINIMAX) FAQ

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MINIMAX-W 00100.HK (MINIMAX) 當前報價 $0,24 小時變動 0.00%。52 週交易區間為 $0–$0。

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MINIMAX-W 00100.HK (MINIMAX) 的本益比 (P/E) 是多少?說明了什麽?

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MINIMAX-W 00100.HK (MINIMAX) 今日新聞

2026-05-09 07:41MiniMax 掃描 20 萬個代幣,發現 M2 系列模型出現 4.9% 的退化根據 MiniMax 的技術部落格,公司透過完整詞彙掃描,在其 M2 系列模型中發現顯著的代幣退化。約有 4.9% 的 200,000 個代幣顯示出明顯的效能下降,其中日文代幣受到的打擊最嚴重,為 29.7%,而韓文為 3.3%、俄文為 3.7%、中文為 3.9%、英文為 3.5%。這種退化源於在後訓練階段,低頻代幣被推向錯誤的向量空間方向;而像 tool_call 標記這類高頻代幣會持續更新周圍的參數。 MiniMax 使用簡單的代幣重複任務實作了合成資料修復,以穩定整個詞彙。結果立刻顯現:混入日文回覆中的俄文字元比例從 47% 降至 1%,而向量穩定性(餘弦相似度)也從最低的 0.329 提升到所有代幣皆超過 0.97。2026-05-07 12:16B.AI API 推出四款新模型,包括在 OpenAI 發布後 48 小時內推出的 GPT-5.5 InstantB.AI API 已推出四款新模型:GPT-5.5 Instant、DeepSeek-v3.2、MiniMax-M2.7 和 GLM-5.1。GPT-5.5 Instant 在 OpenAI 發布後 48 小時內完成底層適配與介面整合,實現零延遲存取最新運算能力。與 GPT-5.3 Instant 相比,新模型在醫療、法律與金融等高精度情境下幻覺率降低 52.5%,同時大幅提升邏輯清晰度與輸出精煉度。2026-05-05 08:11香港恒生指數今日下跌 0.76%;AI、晶片股走跌香港恒生指數今(5 月 5 日)收跌 0.76%,恆生科技指數下跌 0.94%。大型語言模型與半導體類股領跌,智譜 AI 下跌超過 3%,Minimax 下跌逾 2%,中芯國際下跌 1.87%,華虹半導體下跌 1.65%。2026-05-04 05:11TradFi 上漲提醒:MINIMAX(MINIMAX-W 00100.HK)上漲超 12%Gate News 消息,據 [Gate TradFi](https://www.gate.com/zh-tw/tradfi) 最新數據,MINIMAX(MINIMAX-W 00100.HK)瞬時上漲 12%,當前波動幅度明顯高於近期平均水平,市場活躍度上升。2026-05-04 01:31TradFi 上漲提醒:MINIMAX(MINIMAX-W 00100.HK)上漲超 8%Gate News 消息,據 [Gate TradFi](https://www.gate.com/zh-tw/tradfi) 最新數據,MINIMAX(MINIMAX-W 00100.HK)瞬時上漲 8%,當前波動幅度明顯高於近期平均水平,市場活躍度上升。

MINIMAX-W 00100.HK (MINIMAX) 熱門動態

空投黑洞

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1小時前
根據東查貝廷的監測,MiniMax 發布了一篇技術博客,披露其 M2 系列大型模型無法輸出“馬嘉祺”這個名字的根本原因調查。調查從一個具體案例開始,最終揭示了一個影響整個詞彙表的系統性退化問題。根本原因被確定為分詞器(將文本切分為模型處理單元的組件)在訓練過程中將“嘉祺”合併為一個獨立的標記。在預訓練階段,模型遇到大量的網絡文本並學習了這個標記;然而,在後訓練的對話數據中,包含“嘉祺”的樣本不到5個。在後訓練階段,高頻率的標記如工具調用標記和代碼符號不斷更新周圍的向量空間,推動低頻率標記如“嘉祺”朝錯誤的方向移動。模型仍然“識別”馬嘉祺,並能準確回應相關信息;它僅僅失去了輸出這個標記的能力。團隊隨後對完整詞彙表中的約20萬個標記進行了全面掃描,發現約4.9%的標記出現了顯著退化。退化最嚴重的是日語:29.7%的日語標記顯示出明顯退化,遠高於韓語(3.3%)、俄語(3.7%)、漢語(3.9%)和英語(3.5%)。其他明顯退化的標記還包括像“傳奇私服”和“無痛流產”這樣的網絡SEO垃圾詞,這些詞的機制與“嘉祺”相同。日語的嚴重退化也解開了一個古老的謎團。此前,模型偶爾會在日語對話中混入俄語或韓語字符,但原因未知。這一分析表明,在日語標記的參數漂移後,它們與向量空間中其他語言的標記混淆,導致日語標記的激活錯誤(語言混合)並推動相鄰的低頻漢語標記偏離正常概率範圍(標記遺忘)。解決方案是構建一個涵蓋整個詞彙表的合成數據集,讓模型通過簡單的重複任務練習每個標記。結果立竿見影:混入日語回應中的俄語字符比例從47%下降到1%,整個詞彙表輸出參數的穩定性(餘弦相似度)從最低的0.329提升到全部超過0.97。
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MarsBit News

MarsBit News

2小時前
據 動察 Beating 監測,MiniMax 發布技術博客,披露其 M2 系列大模型無法輸出人名「馬嘉祺」的根因排查過程。排查從一個個例出發,最終揭示了一個波及整個詞表的系統性退化問題。 根因是分詞器(tokenizer,將文字切分為模型處理單元的組件)在訓練時將「嘉祺」合併成了一個獨立 token。預訓練階段模型見過大量互聯網文本,學會了這個 token;但後訓練的對話數據中,包含「嘉祺」的樣本不到 5 條。後訓練過程中,tool\_call 標記、代碼符號等高頻 token 持續更新周圍的向量空間,把「嘉祺」這類低頻 token 挤到了錯誤的方向。模型仍然「認識」馬嘉祺,能準確回答相關資訊,丟失的只是輸出這個 token 的能力。 團隊隨後對約 20 萬 token 的完整詞表做了全量掃描,發現約 4.9% 的 token 發生了顯著退化。退化最嚴重的是日語:29.7% 的日語 token 顯著退化,遠超韓語 3.3%、俄語 3.7%、中文 3.9% 和英文 3.5%。退化排名靠前的還有「傳奇私服」「無痛人流」等互聯網 SEO 垃圾詞,機制與「嘉祺」完全相同。 日語的嚴重退化還解開了一個舊謎。此前模型在日語對話中偶爾混入俄語或韓語字符,一直找不到原因。這次分析表明,日語 token 參數漂移後與其他語言的 token 在向量空間中混淆,既導致日語 token 被錯誤激活(語言混雜),也把相鄰的低頻中文 token 挤出正常概率範圍(token 遺忘)。 修復方案是構造一份覆蓋全詞表的合成數據,讓模型用簡單的復讀任務練到每個 token。效果立竿見影:日語回答中混入俄文字符的比例從 47% 降至 1%,全詞表輸出參數穩定度(餘弦相似度)從最低 0.329 升至全部高於 0.97。
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