🚥本周的「十字路口」在 MiniMax Dev Meetup 现场录制,Koji 对谈MiniMax CEO 闫俊杰(IO)、Multica 创始人张佳圆、DeerFlow 核心负责人何涛,以及上市公司金融行业 AI 负责人虞扬。
我们围绕 AI Coding、Agent 与工程化落地的下一阶段展开。这期重点是闫俊杰 IO 的分享——也是他最近少有的公开露面:
M3 的关键突破和评价
对训练 10T 规模大模型的决心与路径
中美模型差距的真实尺度
模型的数据观转向,与推出 10X 专家合作项目的缘由
AI Coding 迎来拐点:工程体系 vs 次抛代码
“基模 vs Agent”到底是什么关系?
MiniMax 下一阶段如何下注与取舍?
其他三位嘉宾也从各自视角分享了很有趣的观点:张佳圆分享了多模型/多 Agent 的组合思路来平衡成本与质量;何涛强调工程的核心是长期维护与交付体系,而不是一次性把任务做完;虞扬补充了金融等垂直行业里 AI 的价值更多在“把信息变成可执行的决策路径”,以及在高频变化中降低门槛、提供辅助与陪伴。
这期内容更像 2026 年中的一个时代切片:大模型公司、开发者、开源项目与垂直应用的一线代表同台,分享当下真实的观察、故事与认知——也因此更值得被反复回听。
🎬 我们的视频播客已同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、抖音、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。
📒 文字版已经发布于 @十字路口Crossing 公众号。
🟢 01:41 M3 的关键突破和评价
衡量一代模型到底行不行,IO 盯一个"比较客观的指标"——不是分数,那是什么?
去年五一假期,团队第一次在 M1 跑通某件事——有点像"瘫坐在椅子上、后背发凉"的感觉
本来 M2.5 一天烧 1 万亿 token 就满意了,结果一路冲到 10 万亿,超目标 10 倍
🟢 12:09 基模 vs Agent,到底是什么关系?
"去年这个时候,我想不到现在的模型是什么样"
没有 Claude Code,某个模型可能也火不起来;没有 GPT-5.5,Codex 也起不来。
模型越来越强,但 IO 坚持一个"前提"。
🟢 14:12 训 10T 大模型的决心
10T 大模型必须训成,最大的卡点是什么?
"AI 已经是个很大的产业了,就跟半导体一样。"
为什么这件事只能"一代一代往上做",急不得?
外推一旦失效,模型就成了开盲盒。
🟢 15:54 中美差距:10 倍,就是整整两代
美国模型"基本上大 10 倍",而 10 倍意味着整整两代。
国内每家都得先把 3T 做好、再做 10T——但一个 10T 模型需要 200T 数据,"全世界都没有这么多"。
一边"我们进步速度最快",一边又"比较忐忑"——为什么?
🟢 17:53 AI Coding 拐点:是工程,还是"次抛代码"
"从来没人说 vibe engineering,但写代码从来都是 engineering。"
人人都能 vibe coding 之后,每个人都成了"产品经理"。
何涛一句暴论:最讨厌别人说"这是 agent 做的,别怪我"——用你的账号提交,背后是谁的责任?
一个人改十几个仓库、提个巨大 PR,"看起来对,但没人敢上线"——问题出在哪?
🟢 27:12 数据观转向:他们开始招核物理学家
一年前以为数据就是标注,现在 MiniMax 在找经济学家、哲学家,甚至核物理学家。
做 coding 时他们就发现:开发工程师比算法同学更懂"什么叫好代码"——这推出了一个什么结论?
Anthropic 为什么要养核物理学家?
MiniMax 推出 10X 专家合作,想补上哪一环?
🟢 30:30 MiniMax 下一阶段,下注什么?
AI 是个黑盒,连做模型的人都不懂它
IO 最关心的,是什么时候能"用 AI 帮人类理解 AI"。
大脑里的海马体,居然和模型训练里的某个机制惊人地像。
一年前我们还不理解"对齐"为什么重要,现在越来越确定——为什么?
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👦🏻 本期主播 Koji:我创办了十字路口,发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间,在真格基金担任 Venture Partner 投资合伙人。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。Koji 的即刻,Koji 的网站
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