开场暴击：1分钟建好旅游网站，AI智能体已进化成“超级员工”

在小某书，某旅游博主用MiniMax Agent生成了一份《上海出发环太湖4日自驾游》，指令发出后——

• 自动爬取当地最新门票政策
• 实时生成带地图导航的HTML网页（含酒店比价插件）
• 具体显示每一天的形成

整个过程仅耗时47秒，而人类策划师平均需要8小时。这就是最新MiniMax Agent所能实现的功能。当然它不仅仅能够帮助你实现旅游攻略的制定，也可以帮助你从零开发游戏、PPT生成等，基本上涵盖了所有目前常见的项目实现，你只需要一句话，它就能够自动化帮助你跑项目。

当然，在其官网还有更多有趣的东西，比如它能够直接生成一个儿童绘本， 只要给定一句话，即可以直接帮你搞掂一本 20 页的图本：

创建一本由狐狸主演的20页的儿童图画书。使用您的图像生成能力以温暖而明亮的样式生成20个插图，将它们与故事文本结合在一起，并将整个内容作为网页呈现给我。

那么，支撑其能力的背后的 大模型到底是什么样的呢？其能力是来自于MiniMax自研的大模型，来使得其 Agent 能力突飞猛进。

技术核爆：4560亿参数+400万Token，国产大模型的“技术奇点”

支撑Agent逆天能力的，是MiniMax自研的“三重核武器”：

1. 全球最长上下文：400万Token容量=同时处理500本《三体》，彻底解决AI“金鱼记忆”
2. 线性注意力架构：推理成本比Transformer低90%，企业调用成本仅0.8元/百万Token
3. 超强的推理大模型 M1：世界上第一个开源的大规模混合架构的推理模型

M1在面向生产力的复杂场景中能力是开源模型中的最好一档，超过国内的闭源模型，接近海外的最领先模型，同时又有业内最高的性价比。

M1有一个显著的优势是支持目前业内最高的100万上下文的输入，跟闭源模型里面的 Google Gemini 2.5 Pro 一样，是 DeepSeek R1 的 8 倍，以及业内最长的8万Token的推理输出。

除此之外，它还使用了更快的强化学习算法CISPO，通过裁剪重要性采样权重（而非传统token更新）提升强化学习效率。在AIME 的实验中，这种新的强化学习算法比包括字节近期提出的 DAPO 等强化学习算法收敛性能快了一倍，显著的优于 DeepSeek 早期使用的 GRPO。

得益于上述两个技术创新，最终强化训练过程非常高效，超出预期。实际上整个强化学习阶段只用到512块H800三周的时间，租赁成本只有53.47万美金。这比一开始的预期少了一个数量级。

实战案例分享

参考某网站的风格，重新设计

这个案例相当于可以直接仿照现有的网站风格，直接让它帮我们生成

Prompt：参考 https://wope.com/ 的交互设计，比如聚光灯式的悬停效果和可操作的复制表格。使用Linear设计风格：在大面积暗色背景下，巧妙地运用渐变、模糊、动态流光、极细描边、微噪点、外发光以及庄重的无衬线字体，并结合流畅克制的微动效来组织和修饰界面元素。

Agent 对这个网站的视觉效果的理解是：高级暗黑主题元素，聚光灯悬停效果，可复制表格，微噪点纹理，精致的字体排版：

识别完各种风格效果后，Agent 开始执行大量的更新任务，并给出了一份非常详细的更新任务列表：

现在这页面跟外面网站比，在文字显示上还是有点差别，不过照着人家改了几版后，设计感确实强了不少。

特别是文字颜色和动画效果，看着更有冲击力了。

十部黑白影史经典影展网站

MiniMax这个Agent挺牛的，往指定地方塞各种图片视频啥的完全没问题，挑电影海报的眼光也挺毒的。

接下来我打算试试能不能让它更厉害点，整点复杂的交互设计，搞个「经典黑白电影画廊」出来。

Prompt：制作一个电影海报单页面，主要内容为世界十大著名黑白电影，包含以下功能： 1.顶部全屏海报图。 2.滚动触发海报逐步显现动态文本、渐变蒙版或微交互效果。 3.在滚动过程中使用视差或简单 3D 转场使海报画面层次感增强。 4.动态排版：标题、副标题、上映日期等元素随滚动逐步出现或移动。 5.性能优化 & 响应式布局，兼容移动端。

这对MiniMax Agent来说可太难了，得考验它好多本事：得会深度搜信息，还得会整合，文字和图片得配得恰到好处，交互设计也得玩得转。

结果你猜怎么着？第一轮测试效果一出来，我当场就被圈粉了！

我截了张《公民凯恩》的电影海报图来给大家看看。

这版设计真的超有格调，颜值爆表！电影名字、故事梗概、历史地位这些常规内容全都有，连那些让人印象深刻的经典台词都给安排上了。

还有就是，这网页做得很到位。你看下面这个重叠效果，颜值超高，层次感安排得明明白白，组件之间叠在一起特别自然，完全没啥显示问题。

写在最后

当然，这一切的背后，不仅仅是技术力的堆叠，更是AI生产力范式的转变。过去我们总在讲「AI辅助人类完成任务」，但现在，MiniMax Agent 们正逐步展现出“自主完成任务”的能力。这种从“工具”到“伙伴”的跃迁，正在重新定义知识工作者的角色边界。