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MiniMax
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MiniMax 또는 미니맥스는 중화인민공화국 상하이시에 본사를 둔 인공지능 회사이다. 2024년 현재 투자자들로부터 중국의 'AI 타이거' 기업 중 하나로 불리고 있다.
배경
미니맥스는 2021년 12월 센스타임 출신의 여러 컴퓨터 비전 전문가들이 설립했다. 처음 시작할 때 미호요로부터 자금을 지원받았다.[1][2][3][4]
2024년 3월, 알리바바 그룹이 미니맥스에 6억 달러의 자금 조달을 주도하여 25억 달러의 기업 가치를 부여했다. 미니맥스의 다른 투자자로는 힐하우스 인베스트먼트, 홍산, IDG 캐피탈 및 텐센트가 있다.[1][5]
2024년 10월, 중국 휴대폰 제조업체들이 자사의 기반 AI 대형 모델과 관련하여 미니맥스를 선택했다는 보도가 있었다.[6]
제품
요약
관점
Talkie
미니맥스의 첫 번째 제품은 2022년 10월에 출시된 Glow였다. 이 앱은 사용자가 가상 캐릭터를 만들고 배경 스토리를 부여한 다음 다양한 주제에 대해 채팅할 수 있도록 했다. 출시 4개월 만에 이 앱은 500만 명 이상의 사용자를 확보했다. 서류 문제로 인해 Glow는 2023년 3월에 종료되었다.[3][4]
Glow는 2023년 6월 국제 시장을 위해 출시된 Talkie와 2023년 9월 중국 시장을 위해 출시된 Xing Ye (星野)라는 두 개의 새로운 브랜드로 재출시되었다.[4][5]
Talkie는 2024년 7월 월스트리트 저널에 소개되었다. 2024년 6월 Talkie는 미국에서 가장 많이 다운로드된 무료 엔터테인먼트 앱 중 5위를 차지했다. Talkie의 월간 활성 사용자 1,100만 명 중 절반 이상이 미국에 있었다. 다른 인기 시장으로는 필리핀, 영국, 캐나다가 포함되었다. Talkie는 도널드 트럼프, 테일러 스위프트, 일론 머스크, 르브론 제임스와 같은 사람들과 AI가 생성한 대화를 제공했다.[7]
Hailuo AI
A hoodie man walking forward in the rainy cyberpunk street, carrying an umbrella2024년 3월, 미니맥스는 AI 텍스트 및 음악 생성 기능을 제공하는 멀티모달 대형 언어 모델 소비자 플랫폼인 Hailuo AI를 출시했다.[2][4]
2024년 9월, 미니맥스는 Hailuo AI 산하에 텍스트-비디오 모델인 video-01을 출시했다.[2] 톰스 가이드의 리뷰에 따르면 이 모델은 Luma Labs 드림 머신과 거의 동등하지만 런웨이 Gen-3만큼 좋지는 않다고 한다.[8]
2024년 12월, 브로드캐스트는 Hailuo AI가 AI 생성 비디오에서 영국 TV 채널 채널 4, 채널 5, ITV의 로고를 재현할 수 있다고 보도했다.[9]
2025년 1월 20일, 미니맥스는 Hailuo AI를 위한 오디오 기능을 출시했다.[10]
2025년 1월 28일, 미니맥스는 Model T2V-01-Director 및 I2V-01-Director를 출시했는데, 이는 Hailuo AI Video-01 모델 제품군의 최신 추가 모델로, 전문가 수준의 영화 제작 도구를 손끝에서 사용할 수 있게 하여 비디오 제작에 혁명을 일으키도록 설계되었다.[11] T2V-01-Director 및 I2V-01-Director는 움직임 무작위성을 크게 줄여 모든 프레임이 창의적 의도에 엄격하게 부합하도록 한다. 이러한 향상된 제어 수준은 더 정확하고 미묘한 스토리텔링을 가능하게 한다.[12]
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기술
2024년 4월 17일, 미니맥스는 전문가 혼합 언어 모델인 ABAB 6.5 시리즈를 공식 출시했다.[4]
2025년 1월, 미니맥스는 일반적인 목적의 파운데이션 모델인 MiniMax-Text-01과 시각적 기능을 갖춘 멀티모달 MiniMax-VL-01을 포함하는 MiniMax-01 대형 언어 모델(LLM) 제품군을 공개했다.[13]
2025년 4월, 미니맥스는 새로운 음성 합성 모델인 Speech-02를 출시했다. 이 모델은 30개 이상의 언어를 지원하며 한 번에 최대 20만 자를 처리할 수 있다.[14]
2025년 6월, 미니맥스는 세계 최초의 오픈 가중치, 대규모 하이브리드 어텐션 추론 모델인 MiniMax-M1을 출시했다. 이 모델은 100만 토큰의 컨텍스트 길이를 지원하며, MiniMax-M1의 라이트닝 어텐션 메커니즘은 테스트 시간 컴퓨팅을 효율적으로 확장할 수 있도록 한다. 예를 들어, 딥시크 R1과 비교하여 M1은 10만 토큰 생성 길이에서 FLOPs의 25%를 소비한다.[15]
같이 보기
각주
외부 링크
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