🚥 本周的「十字路口」在 MiniMax Dev Meetup 现场录制，Koji 对谈MiniMax CEO 闫俊杰（IO）、Multica 创始人张佳圆、DeerFlow 核心负责人何涛，以及上市公司金融行业 AI 负责人虞扬。
我们围绕 AI Coding、Agent 与工程化落地的下一阶段展开。这期重点是闫俊杰 IO 的分享——也是他最近少有的公开露面：
M3 的关键突破和评价
对训练 10T 规模大模型的决心与路径
中美模型差距的真实尺度
模型的数据观转向，与推出 10X 专家合作项目的缘由
AI Coding 迎来拐点：工程体系 vs 次抛代码
“基模 vs Agent”到底是什么关系？
MiniMax 下一阶段如何下注与取舍？
其他三位嘉宾也从各自视角分享了很有趣的观点：张佳圆分享了多模型/多 Agent 的组合思路来平衡成本与质量；何涛强调工程的核心是长期维护与交付体系，而不是一次性把任务做完；虞扬补充了金融等垂直行业里 AI 的价值更多在“把信息变成可执行的决策路径”，以及在高频变化中降低门槛、提供辅助与陪伴。
这期内容更像 2026 年中的一个时代切片：大模型公司、开发者、开源项目与垂直应用的一线代表同台，分享当下真实的观察、故事与认知——也因此更值得被反复回听。
🎬 我们的视频播客已同步上线于 @Koji杨远骋 的视频号、抖音、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台。
📒 文字版已经发布于 @十字路口Crossing 公众号。
🟢 01:41 M3 的关键突破和评价
衡量一代模型到底行不行，IO 盯一个"比较客观的指标"——不是分数，那是什么？
去年五一假期，团队第一次在 M1 跑通某件事——有点像"瘫坐在椅子上、后背发凉"的感觉
本来 M2.5 一天烧 1 万亿 token 就满意了，结果一路冲到 10 万亿，超目标 10 倍
🟢 12:09 基模 vs Agent，到底是什么关系？
"去年这个时候，我想不到现在的模型是什么样"
没有 Claude Code，某个模型可能也火不起来；没有 GPT-5.5，Codex 也起不来。
模型越来越强，但 IO 坚持一个"前提"。
🟢 14:12 训 10T 大模型的决心
10T 大模型必须训成，最大的卡点是什么？
"AI 已经是个很大的产业了，就跟半导体一样。"
为什么这件事只能"一代一代往上做"，急不得？
外推一旦失效，模型就成了开盲盒。
🟢 15:54 中美差距：10 倍，就是整整两代
美国模型"基本上大 10 倍"，而 10 倍意味着整整两代。
国内每家都得先把 3T 做好、再做 10T——但一个 10T 模型需要 200T 数据，"全世界都没有这么多"。
一边"我们进步速度最快"，一边又"比较忐忑"——为什么？
🟢 17:53 AI Coding 拐点：是工程，还是"次抛代码"
"从来没人说 vibe engineering，但写代码从来都是 engineering。"
人人都能 vibe coding 之后，每个人都成了"产品经理"。
何涛一句暴论：最讨厌别人说"这是 agent 做的，别怪我"——用你的账号提交，背后是谁的责任？
一个人改十几个仓库、提个巨大 PR，"看起来对，但没人敢上线"——问题出在哪？
🟢 27:12 数据观转向：他们开始招核物理学家
一年前以为数据就是标注，现在 MiniMax 在找经济学家、哲学家，甚至核物理学家。
做 coding 时他们就发现：开发工程师比算法同学更懂"什么叫好代码"——这推出了一个什么结论？
Anthropic 为什么要养核物理学家？
MiniMax 推出 10X 专家合作，想补上哪一环？
🟢 30:30 MiniMax 下一阶段，下注什么？
AI 是个黑盒，连做模型的人都不懂它
IO 最关心的，是什么时候能"用 AI 帮人类理解 AI"。
大脑里的海马体，居然和模型训练里的某个机制惊人地像。
一年前我们还不理解"对齐"为什么重要，现在越来越确定——为什么？
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🚦 十字路口是乔布斯对苹果公司的一个比喻，形容它站在科技与人文的十字路口，伟大的产品往往诞生在这里。AI 正在给各行各业带来改变，我们寻找、访谈和凝聚新一代 AI 创业者和 AI 时代的积极行动者，和他们一起，探索和拥抱新变化，新的可能性。
👦🏻 本期主播 Koji：我创办了十字路口，发起了 AI Hacker House 这个新一代 AI 创业者的社群空间，在真格基金担任 Venture Partner 投资合伙人。我相信科技尤其是 AI 是我们这一代人最大的价值创造机遇。Koji 的即刻，Koji 的网站
