MiniMax 推出 Music 3.0，這是一款開放權重音樂生成模型，能從創意概念與可選歌詞出發，單次生成即可作曲、編曲並製作長達五分鐘的完整歌曲。此流程將一個由 Qwen3.5-8B 初始化的 8B Global LLM 與一個 0.6B Local LLM 配對，融合兩者的連續隱藏狀態，用以調控一個 2.4B flow-matching 模組與一個 123M Flow-VAE，並採用八層 RVQ 以及隨時間描述情緒、樂器編制與演唱方式的 Structured Captions。MiniMax 表示，這能更準確地詮釋創作意圖、編曲更飽滿，人聲也更清晰自然。
推薦理由：MiniMax 的架構拆解顯示，一個 8B 全域 LLM 搭配一個 0.6B 本地模型與 flow-matching 堆疊，如何針對長歌曲的連貫性問題。
MiniMax 推出 H3，這是一款通用多模態生成模型，能將文字、圖像、影片與音訊理解為統一的上下文，並生成最高 15 秒、2K 解析度且帶原生立體聲的影片。該公司表示，2K 輸出的每秒成本不到主流模型的三分之一，並計劃在未來幾天內依適用法規開放模型權重。H3 建構於 Contextual Omni Representation、H3-VAE、H3-Omni Transformer 與 In-Context Regeneration 之上，MiniMax 表示完整技術報告即將發布。
推薦理由：MiniMax 的 H3 將文字、圖像、影片與音訊生成統一到一個模型中，並聲稱 2K 定價低於主流模型的三分之一，權重也承諾很快開放。
Thinking Machines 發布了 Inkling，這是一個通用多模態模型，可接收文字、圖像和音訊輸入並輸出文字，而 Modal 從第一天起就以基於 token 的定價，透過受管端點（Managed Endpoint）提供該模型。Inkling 是一個混合專家（MoE）Transformer，總參數 975B，活躍參數 41B，上下文視窗 1M token，原生支援音訊與視覺，每五層滑動視窗注意力層搭配一層完整注意力層。在配備 8 張 B200 的代理式工作負載上，Modal 自訂的 DFlash 推測器在每 GPU 吞吐量 2.5M TPM 時，達到每位使用者每秒 250 個 token，在相同吞吐量下，互動速度比模型內建的推測路徑快 67%。
推薦理由：Modal 為 Thinking Machines 的 975B 參數 Inkling 提供首日端點，展示了自訂 DFlash 推測器如何將互動速度提升至比模型內建推測路徑快 67%。
MiniMax 發布 M3，這是一款開放權重模型，該公司稱其為首個結合前沿編碼與代理能力、1M token 上下文窗口，以及原生圖像與影片輸入的模型。M3 採用 MiniMax 新的 MSA 稀疏注意力架構，該公司報告稱，此架構在 1M 上下文下將每 token 計算量降至前一代的 1/20，並將預填充速度提升逾 9 倍、解碼速度提升逾 15 倍。它在 SWE-Bench Pro 上得分 59.0%、在 Terminal-Bench 2.1 上得分 66.0%、在 MCP Atlas 上得分 74.2%，並可透過 MiniMax Code、Token Plan 與 API 使用，權重與技術報告承諾在 10 天內發布。
推薦理由：MiniMax M3 將 1M token 上下文、前沿編碼與代理得分，以及原生圖像與影片輸入結合於一個開放權重模型中，並以 MSA 在長上下文下降低每 token 計算量。
Modal 對 SGLang 的排程器在多模態工作負載上進行了效能剖析，並以簡單的 Python 字典快取取代重複的 CUDA IPC handle 記錄作業，在 H100 上執行 Qwen2.5-VL-3B-Instruct 時，吞吐量提升 16.2%，平均 TTFT 降低 13.2%，TPOT 降低 17.2%。此修正已合併至 SGLang v0.5.10。
Narakeet 可將書面講稿轉換為逼真的旁白，提供橫跨 70 多種語言的 600 多種語音，並支援 140 多種語言和方言。該平台能讓旁白與 PowerPoint、Google Slides 和 Markdown 檔案同步，生成字幕和說明文字，並提供具備批次處理功能的開發者 API。方案每月約 5 美元起，並提供免費方案。
一個示範應用程式利用時間戳、地理位置資料，以及來自 Clay v1 基礎模型的衛星影像嵌入，對加州全境進行混合搜尋。Modal 負責統籌每日的 Sentinel API 查詢、MongoDB Atlas 儲存，以及在 A10 GPU 上進行 GPU 嵌入推論，並透過 FastAPI 提供一個小型 Alpine JS 前端。