MiniMax-H3-MAX 是大厂依托通用全模态视频生成基座 MiniMax H3，针对性优化迭代的私有化极速视频生成模型。模型基于原生 H3 基座完成专项后训练轻量化优化，支持480P、720P、768P多分辨率视频生成，在保留核心生成质感的前提下，大幅提升生成效率、降低算力消耗。聚焦内容快速迭代、批量草稿产出、高频试错创作等核心业务场景，能够高效满足企业规模化、高效率的视频内容生产需求，兼顾部署私密性与生成极速性，适配工业化批量创作落地。

GLM-5.3-Flash 是智谱（Z.ai / BigModel 开放平台）GLM-5 系列中首个原生多模态模型，总参数量 320B、激活参数量 18B，采用稀疏/线性注意力混合架构，在大幅降低单 Token 计算量与 KV 缓存占用的同时，实现超越 GLM-5.2 的编码与智能体（Agent）能力，可原生理解图片、视频、文件等输入并生成可交互代码。模型支持 1M 上下文窗口、最大输出 128K Tokens，强制启用深度思考并可通过 reasoning_effort（low/high/max）调节推理强度，同时支持 Function Calling、结构化 JSON 输出、上下文缓存与流式输出。定价约为 GLM-5.3 的 1/10（限时折扣期内为 1/20），主打“前沿智能、Flash 成本”的高性价比定位，权重以 MIT 协议开源。

2.4万亿参数MoE旗舰，编程与办公能力全面跃升，可自主编程十数天交付完整项目。胜任法律、金融、设计等数百种专业任务，一次对话端到端交付生产级成果。原生视觉理解贯穿规划、执行与验证全流程，支持超长文档与长视频的深度语义解析。长程任务中自主规划与闭环迭代，持续进化。

通过多模态 content 数组输入（文本 / 图片 / 视频 / 音频），支持文生视频、图生视频（首尾帧）、多模态参考生视频，2K 直出。

GLM-5 是智谱（Z.ai / BigModel 开放平台）于 2026 年 2 月发布的基座大模型，面向 Agentic Engineering（智能体工程）打造，能够在复杂系统工程与长程 Agent 任务中提供可靠生产力，在 Coding 与 Agent 能力上取得开源 SOTA 表现。官方文档标称上下文窗口 200K、最大输出 128K，输入输出模态均为文本，支持思考模式、流式输出、Function Calling（工具调用）与上下文缓存。API 按输入长度阶梯计费（国内站，元/百万 Tokens），2026 年 2 月起国内 0–32K 档输入 4 元、输出 18 元每百万 Tokens。

Kimi K2.7 Code 是月之暗面（Moonshot AI）推出的面向代码场景的开源编程智能体模型，基于 Kimi K2.6 构建，采用 1 万亿总参数、320 亿激活参数的 MoE 架构，支持 256K（262,144）tokens 上下文窗口。该模型在长上下文中更可靠地遵循指令，能以更高的成功率完成编程任务，同时支持文本、图片与视频输入，仅支持思考模式，支持多步工具调用与推理，思考 token 消耗较 K2.6 平均降低约 30%。

MiniMax M2.7 是 MiniMax 推出的新一代 Agent 文本大模型，官方定位为“开启模型的自我迭代”，强调模型自我进化与复杂 Agent 能力，可面向编程、推理、工具调用和长文本任务等生产力场景。

MiniMax-M2.5 是 MiniMax 于2026年2月发布的开源大语言模型，在数十万个复杂真实环境中经过大规模强化学习训练，在编程、智能体工具调用与搜索、办公等真实生产力场景中达到或刷新 SOTA 水平（SWE-Bench Verified 80.2%）。模型为 MoE 架构（约230B总参数、10B激活参数），支持工具调用与交错思维链，上下文窗口 204,800 tokens，面向智能体与真实世界生产力任务提供极致性价比。

Qwen3.7原生视觉语言系列Flash模型，相较3.6-Flash全面提升多模态理解与Agent执行能力。重点强化多模态基础能力、万物识别能力更强，真实世界感知与空间智能进一步提升，Search Agent、CI Agent等多模态Agent场景能力显著升级、端到端任务执行更稳定，多模态Coding能力优化、vibe coding 体验更加流畅。