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用 MiniMax M3,给无声视频,补上声音

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MiniMax

先看一段视频

点击播放:14 秒,建议看完再往下翻

这段视频没有声音,来猜猜这是啥曲子?

揭晓答案

这是《小星星》,你猜对了吗?

我把这段无声视频丢给了 MiniMax M3,它给出了正确的判定:《小星星》


M3 的分析结果

然后,我追加了一个要求:

把这段的视频,做成一个有声的、能跟着弹的网页游戏


几分钟后,出来了这个东西:


跟弹《小星星》

视频嵌在上面当教学画面,键盘 A 到 H 对应 do re mi fa sol la,按对了电脑发出钢琴声,视频自动跳到下一个音的位置,等你按下一个键,错了则会提醒

在电脑上实际跟弹

整个过程就是:它拿到了一段的手指视频,给到了一个能发声、能互动、能教我弹琴的游戏

背后发生了什么

MiniMax M3 主打三大能力:原生多模态、百万级长上下文、前沿 Coding,而刚才的这个小星星任务,其实也正把这三个展示了出来

多模态。模型会逐帧分析手指和琴键的相对位置,标注每一帧按下的是哪个白键,然后翻译成位置信号,通过这种方法,在没有音频信号的前提下,推断出旋律

M3 思考过程

用 videos_understand 工具逐帧分析视频
音序列:C C G G A A G | F F E E D D C

判定:《小星星》前两句


长上下文。任务过程中,模型需要记录和分析每次手指移动的情况,并且不断推断音符的时间戳,然后对视频进行切片处理和打标,并在最后进行完整的交付

Coding。这个任务虽然看上去很小,但实际有着多种 tool call,还要通过如 Web Audio API 对工具进行实时音色合成、视频播放控制,按键判定,UI 动效。这里的所有声音,是 AI 控制震动频率合成的

M3 思考过程

用 Web Audio API 生成正弦波 + 三角波合成音色
A=C(do) S=D(re) D=E(mi) F=F(fa) G=G(sol) H=A(la)
按对推进,按错提示,做完打包


M3 在 MiniMax Code 里的工作过程,右边是产出的文件

讲道理,M3 能处理完这些,是超过我的预期的

MiniMax M3

昨天,6月1日,我在给酒吧开业的时候,看到了 MiniMax 发布了 M3,是国内第一个同时做到百万级上下文、前沿 Coding 和原生多模态开源模型,详细的信息如下:


官方 benchmark 对比

上下文

新架构MSA,把每个 token 的计算量压到上代模型的1/20。一百万 token 的上下文窗口,预填充快 9 倍,解码快 15 倍

直观理解:能一次读完一本 300 页的书,或者像小星星这样,把整段视频的逐帧分析 + 完整代码 + 调试日志全部放在一个对话里

Coding

SWE-Bench Pro59.0%,超 GPT-5.5 和 Gemini 3.1 Pro,接近 Opus 4.7

评测之外,M3 独立复现一篇 ICLR 2025 最佳论文,12 小时,18 次提交,23 张图表。另一个是优化 CUDA kernel,连续 24 小时,147次提交,性能提升 9.4 倍。中间卡壳了还知道换条路试

多模态

从训练第一步就混合了文字、图片、视频。能看图、看视频、操作电脑桌面。小星星那个「看无声视频识别旋律」就是这个能力的直接体现

MiniMax Code

桌面 Agent 产品,类似 Claude Code。支持多阶段并发执行,带 Computer Use。M3 在里面可以调用 MiniMax 全家的 API:文字、语音、视频分析,一个工具箱全装下

定价

Token Plan 三档:Plus49元/月 6 亿 token,Max119元/月 18 亿 token,Ultra469元/月 55 亿 token

M3 发布后,Token Plan 从时长制切换到了 token 计量制,部分老用户觉得权益缩水,反馈集中。MiniMax 当天发了补偿方案:3.22 前的老用户继续无周限额,其他老用户周限额加赠 50%,前 7 天额度翻倍,退款通道搭建中


官方权益调整说明

M3 API 上线 5 折,限时 7 天。技术报告和开源权重 10 天内发布

以及:这个模型还是不错的,可以试试

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