可以说，场景的本质具有极高的保真度。实际的游戏《GTA》中并没有这么多非玩家角色（NPC）。今天，我们将测试 MiniMax M3 模型，这也是频道观众强烈要求评测的内容。在我最近发布的其他模型视频中，大量评论都在讨论这一点。因此，许多人包括我自己都非常期待看到这款模型的评测结果。
目前我还没有亲自使用过它，但我非常兴奋能和大家一起首次进行这项测试。在我看来，MiniMax M3 在能力和性能方面似乎带来了显著的提升。正如我们在此处所见，它在编程和智能体工作领域处于前沿地位。它拥有 100 万字的上下文窗口，并且原生支持多模态功能。
它也被宣传为第一款具备这三种前沿能力的开源权重模型。现在，许多人会立刻感到好奇：什么是“开放权重”？目前的状态如何？我们将在浏览一些介绍性公告内容时对此进行探讨。简而言之，研究论文以及权重将在大约 10 天内发布。鉴于该模型几天前才刚刚发布，这意味着从现在起可能还有七天左右的时间，甚至更短。
在进入正题之前，有几件事想说明一下。第一，请随意订阅频道，因为我希望获得那个十万播放量的奖牌，并且我很享受制作这些视频的过程。第二，MiniMax 很慷慨地赞助了本频道。感谢 MiniMax 对本视频的支持。不过请放心，这是一次完全有机的模型测试。
我仅通过编程计划使用其 API，大家可以在此查看 MiniMax 的 Token 计划。考虑到每天使用的 Token 数量以十亿计，这看起来性价比很高（类似于 Open Router 上显示的数据）。在 Ultra 计划中，每月可获得高达 125 亿的 Token 用于 M3 模型的使用。
该计划明确指出了最高层级、高性能的 Max Plan 或 Plus Plan。因此，请大家随时查看 MiniMax Token 计划，因为今天视频中的部分测试也将通过该计划进行。现在我想说的第三点是，我之所以将画面如此聚焦于此页面，是因为我希望完整展示这里的基准测试截图。
我们看到该模型的表现非常有竞争力，图表中列出的其他所有模型均为闭源的最先进（SOTA）模型。诚然，Gemini 3.1 Pro 在此时点略显过时并即将被取代。然而，GPT-5（此处原文似为 GPT55 或指代某版本）在 SWE-bench（软件工程师基准测试）中与 M3 互有胜负，表现相当接近且较为近期。
因此，我非常兴奋能看到其在编程方面的具体能力，特别是针对一些 3JS 游戏（这是我的最爱之一）。此外，在 BrowseComp（本质上是通过搜索网络来查找难以获取的信息）方面，它似乎甚至超越了 Opus 4.7。看到这一点令人欣喜。
所有这些模型本质上都处于同一层级，与这些闭源的高端模型相当，这确实令人兴奋。关于右侧的其他标签页，它们简要介绍了架构技术报告将与权重一同发布，但目前尚未公开。因此关于此架构可说的不多，除了这张图表。
我从教育角度解读这张图表时取得了不同程度的成功。基本上来说，它拥有很长的上下文窗口，由于这种架构设计，它能够处理长上下文而无需大幅膨胀用于 KV 缓存的显存（VRAM），或者类似的情况。更非科学的详细分析将在研究报告真正发布后补充。
他们还提到了其处理任务的能力，目前许多智能体倾向于使用“目标”或类似的方式：你输入特定任务，然后离开电脑让它自行运行数小时。这正是“长视界稳定性”所指的方面。我想特别提及发布帖子中包含的几个示例，因为它们主要展示了模型在与模型训练相关的任务中表现良好。
无论是训练较小的模型还是尝试自我改进，这些示例都说明了这一点。这基本上展示了模型性能：通过处理整个后训练管道来实际接管一个小模型。也就是说，它将获取一个基础模型并构思出所有将其转化为指令微调模型所需的步骤或类似内容。
这些其实是我个人在身后的系统中实际做过的事情（我有一张 6000 Pro 显卡，频道里有相关视频）。但这非常酷，因为它展示了这些模型实际上能够处理整个过程。凭我的个人经验来看，这项工作涉及大量努力，特别是在数据合成方面。
你需要去查找数百万、数亿甚至有时数十亿的 Token（对于这个特定基准测试可能不是万亿，但数量巨大）。这也解释了 BrowseComp 得分的原因：你需要搜索大量网络数据。你需要找到优质数据，并进行清洗和准备。这些都是海量的数据量。
我之所以在这个特定的展示上花费过多时间，是因为这确实让我感到兴奋。这份公告帖的结论部分为我们提供了一些关于 Token 计划的重要信息，如果你打算使用的话。它提供了通过 API 与各种平台和编码代理集成 MiniMax API 的方法，以及特定的 MiniMax 代码选项。
如果你只想使用他们原生的功能，可以选择后者。最后一点是许多人感兴趣的内容：第四点表明他们完全致力于回馈社区。该模型很快将在 HuggingFace 和 GitHub 上全面开源，支持私有集群部署和微调。我个人不知道这个模型有多大，虽然看到过一些猜测。
为了保持谨慎，在官方数据发布之前仅做猜测。接下来，我做了一些不同的尝试：代码仍然是开源的，但我从“构建模式”而非“规划模式”启动它。这项任务要求创建一个细节丰富的静态地铁站场景，随后将其转化为某种有趣的FPS（第一人称射击）或格斗游戏的地图。它启动了一个测试服务器来检查文件，我尚未查看具体内容，直接点击了该服务器。结果令人惊叹：场景的保真度极高，仿佛完全沉浸在地铁主题中。材质处理得当，还有行人模型。亮度滑块虽然有效，但77%的亮度看起来更好。
我们有了地铁车厢和人物模型（开玩笑说有没有右键）。列车确实有连接结构，这是一个大型车站，人群密集。Shift键冲刺，空格键跳跃。“本周五折促销”的广告语出现在这里很有趣——它把广告放进了地铁站。列车前部写着“Far Rockaway”（法拉盛-洛克威公园站）。漂浮粒子、标志牌等地铁元素非常逼真，还有标注的柱子。鉴于有人物模型，我决定将其转化为FPS游戏。我指示它增加趣味性和打磨细节（全大写输入），目前文件验证似乎已完成，虽然可能未完全结束，但已足够用于我们的计划。
我关闭了旧服务器并点击“激活”。扬声器电量低，需充电，但暂时还能听到声音。脚步声响起……列车似乎在移动？不，是我在动，抱歉。调高亮度后场景显得更阴森。必须按R键换弹，子弹能打入环境物体中，这太棒了（笑声）。我沉浸在游戏中没多说。它似乎还添加了轨道地图。换弹有计时器，操作很激进。我们可以射击地铁车厢本身吗？可以，但很难（鼻音）。我为自己的兴奋道歉，需要给扬声器充电。这就像是“地铁最后一站”（笑声）。
接下来的测试我直接在构建模式下开始，因为之前的地铁游戏效果很好。这次任务位于特定文件夹中，包含我自制复古笔记本电脑的多张照片。要求是：基于这些图片创建一个自包含的高级Three.js渲染模型，屏幕需显示终端界面以便按键功能与屏幕互动。即通过点击键盘输入文字并实时显示在屏幕上。这将是对它视觉能力及将所见转化为3D空间（世界坐标）能力的重度测试。文件夹中有设备不同角度的照片，包括打开和关闭状态，以检验其捕捉细节的能力。这也是对其3D能力的测试，从地铁结果看它似乎具备相当的实力。
经过一段时间的处理，系统不断尝试改进，我想看看最终成果（虽然还没看）。评论区的朋友教育了我：这种视觉伪影叫“Z-fighting”（深度冲突）。按键的自发光属性可能太亮了。首先注意到的是屏幕效果很棒，但笔记本电脑没有鼠标？它怎么知道要使用命令行界面（CLI）的？这很真实，因为我确实做过这款设备，架子上还有一台。我在Etsy出售预装版本时特意说明过，因为有些买家不看说明书。它极力模拟3D打印效果，让我几乎感到被冒犯（太逼真了）。背面正确，铰链位置在照片中是偏心的。我不确定那些小部件是什么，先忽略它们。键盘布局似乎反了（Q和Enter键位置不对）。
这是一个糟糕的模型表现，但也是进行多模态测试的好时机——基于截图反馈进行“氛围编码”。它确实看了我们提供的图片，我也发现了问题：按键下沉到甲板中导致Z-fighting；法线贴图层线条过强；键盘行序反转。感谢评论区的朋友，我现在知道了这些术语。让我们看看它如何修正这些问题（笑声）。我喜欢这个测试，因为它能展示……
像天才般的设计创造力，这也是因为它是基于我构建的一个实体模型。好的，让我们看看根据我们提供的照片做了哪些更改。嗯，它修复了键盘的问题，把它向上移动了一些。Z轴冲突（Zfighting）也停止了。所以，它确实解决我们提到的主要问题。按键的自发光属性可能只是与材质有关的问题。不过，我还是非常喜欢这个结果。接下来，我把它放入了平面模式（Plan mode）。我们当然仍然在使用 Open Code。这是一个我非常少运行的测试，旨在创建一个四分卫模拟器游戏。基本上，你可以扮演四分卫或接球手。如果你是四分卫，你有能力把球扔给接球手，反之亦然。
如果是接球手，你需要从四分卫那里接住球。这必须是 3D 的。这是一个有趣的测试。好的，它正在询问关于摄像机风格、多人模式（否，绝对不行）、路线多样性的一些后续问题。让我们只做简单的音频合成音效。好吧，既然你坚持这么做。好的，它仍在检查各项内容，但我迫不及待地想看到游戏效果。这实际上是一个非常、非常好的场景结果。我之前只用了几次这个测试，当时使用的是大约三到四个月前最先进的前沿模型（Frontier models），而这次的结果与它们绝对相似。好的，我们来看看屏幕说明：按空格键发球，点击并按住蓄力，松开投掷。这太棒了，这是一个非常、非常扎实的结果。
说真的，我对这个结果很满意。不过有两点我不太满意：一是橄榄球场通常是绿色的；二是这些模型玩起来总是有点困难。好的，我们必须按空格键发球，然后才能移动。哦，看那里！我想我们只能像那样跑到争球线（line of scrimmage）。完成。10 分，21 码。这做得很好。哦，你这个笨蛋为什么要跑回去？好的，不错。他就像……[笑声] 他接到了球。好吧，我想做的是：按 Escape 键实际上会给你更多选项。“接球手开始游戏”、“准备好”、“跑你的路线”、“等待传球”、“空格键接球”。哦，好吧。嗯，这里的移动手感不错。这就像是一个不错的竞技场基础地图。基本上我想说的是，这绝对可以变成一个有趣的游戏。
好的，我看到球就在那里地上滚着，它确实有鞋带（laces），颜色也是对的。我们现在可以自由地在体育场里漫游了。这挺酷的，我喜欢这个。是的，球在那里。好的，这些小人物的橄榄球运动员移动效果很好，这很酷。接下来，我们要进行 3D 打印机模拟测试。这在目前来说是一个更经典的测试项目。因此，我直接从 Open Code 的构建模式（build mode）中启动了它，这样可以直接开始工作。普瑞萨风格（Prusa style）的打印机。好的，我喜欢这个结果，而且总是很有趣看到它的最终产出。
好了，我们现在有了 3D 打印机的结果。同时我也运行了一些并行测试，因为我有点担心这个视频的长度。所以我想展示一些其他内容，但在看到结果之前可能不会那么详细地解说。话虽如此，让我们来看看我们的 3D 打印机模拟效果。它好得让我怀疑……不，[笑声] 它确实有普瑞萨（Prusa）风格的配色。看那个小风扇在旋转，或者不管那是什么东西。现在奇怪的是它有一种奇怪的残影效果。或者说不是残影，而是某种材质造成的伪影。这是一个封闭式打印机，这点很好看到。我们顶部还有一个耗材卷盘（spool）。
我应该吸取教训了，在开始说好话之前先实际测试一下结果。好吧？这是最大的层高设置。这就像是将 0.2mm 的层高变成了巨大的两层，但它确实在一层一层地打印。我会说这是一个非常晦涩的结果。我注意到耗材卷盘似乎变了位置，所以我几乎担心……[笑声] 如果我们将层高加倍会发生什么？可以吗？卷盘正在向上移动。我尝试将层高设为原来的两倍，这确实使层变厚了一倍，但也让它看起来有点滑稽。好的，圆形部分看起来很正常。喷嘴正在向上移动。哦，看那个螺旋结构。你看，那真的很漂亮。
这虽然不一定是人们从这个测试中预期的结果，但外观确实不错。而且实际的打印机模型本身也不差。让我们重置一下，然后试试三角形吧。搞定。好的，那个……[笑声] 是个三角形。我把层高设到了最大。让我们重置一下。这是使用最小可能的层高层高设置。卷盘正在旋转，虽然方向不一定正确，但它确实在显示效果。这看起来不错，我喜欢这个。所以，总的来说，这是一个外观非常好的模型。虽然打印过程中有一些奇怪的地方，但除此之外，实际的封闭式打印机、材质等一切都很完美，模型完成得很好。
接下来是一个前端/多模态编码测试。我给了它一张作品集图片，并告诉它需要将其转化为一个高端的个人作品集网站，目标是帮助某人获得机器学习或 AI 公司的职位。页面还应该展示真实的 AI 或机器学习示例。这是我们的“氛围感”作品集结果。哦，天哪。好的……[笑声] 我不知道刚才发生了什么，但在第一秒时它就像那样，那是我能复制得最好的样子。好的不错。我们有一个漂亮的 SVG 动画，形式像是一个某种 Emodi 机器人之类的东西。我不太确定我当时寻找的那个术语具体是什么。Alex Chen，我之前见过这个假名被使用过。
我们有 Alex.ml 网站。开放 ML 和工程研究职位。查看项目，取得联系，每日推理次数达 1200 万，生产环境中超过 50 个模型，99.95% 的服务水平协议（SLA）正常运行时间以及三篇出版物。好的，让我们看看我们得到了什么。“能够交付模型的技能”，专注磨练超过六年。嗯，这里确实有不错的悬停效果，所有内容都与 AI 或 ML 工程师研究领域相关。好的，我实际上看到了背景中有微小的粒子效果在漂浮。
“训练不仅在笔记本中运行的模型。”哦，不错。“在过去六年里，我一直在像 OpenAI、Anthropic 以及 YC 支持的 AI 初创公司（于 2024 年被收购）等公司交付 ML 系统。”“我的工作涵盖预训练 70B LLM、构建低延迟推理堆栈，以及交付运行视觉模型……”
在边缘设备上运行。我深切关注机器学习那些不 glamorous 的部分：数据质量、评估的严谨性、可复现性，以及部署那些真正值得押注业务的模型所需的运营卓越能力。工作之余，我贡献于开源社区。这位听起来像个工具人。从旧金山转型进入机器学习的发明家工程师们。好吧，这里有一些更真实的例子。我喜欢这个。它实际上自己生成了这些 SVG 矢量图。所以，嗯，LLM（大型语言模型）和 RAG（检索增强生成）加上 30% 的准确率，或者 38% 的车辆检测率。好的，它显示了边界框以及自动驾驶中可能显示的内容，或者是类似的东西。嘿，不错。这是一个看起来很好的小型神经网络模型，而且它自己制作了所有这些资产。这真的很酷，这是迄今为止我们看到的定制资产中最令人印象深刻的之一。这些都只是与 AI 相关的表面内容。这也看起来不错。实际上有一些像悬停效果，不，不是悬停效果，而是发光和熄灭的效果。好的。投资组合优化交易。非常好。他的代理表现显著优于这个。在这种情况下，我会说可能只需专注于此，而不必一定在找工作。但是还有更多哦，看这个。这是一个看起来很棒的 UI。好的，这里有一个图表显示训练损失以及编码曲线。哦，这家伙听起来让人难以忍受。这是一个制作精良的前端作品集网站。但是这个人说：“当我有真正有用的内容要分享时才会发布。”论文[清嗓子]和文章。好的，这些是呃哦，如果点击它，它会把我们带回到顶部。这有很多不同的部分。有七个部分。我们现在在第七个部分这里。好吧，然后我们有一个很好的联系卡片之类的东西。告诉我你在构建什么。我阅读每一条信息。这是一个很棒的前端设计。
现在我再看一下这个，它有一些小的 AI 元素，比如那个“A”字。还有一些使用的字体也归因于此。但我会说这很漂亮。就像这里，在这个阶段看起来有点像 AI 生成的内容。熟悉 AI 结果的人看到这样的文本会觉得很眼熟。但它有足够的差异化，我喜欢这个。然后我们有这里的东西，我不知道把这在高端机器学习主页上放上去会不会让人不把你当回事，但我懂什么？所以我做的最后一件事是一个更硬核的测试，因为我通过 Open Router 运行了它。不过，这里是 MiniMax 在提供模型服务，所以我们不用担心任何配置错误导致基准测试分数显著降低的问题。就像据说发生在 Deep S Bench 上的那样。别引用我的话，但这值得注意。所以我们要用鼓组模拟结果来结束测试。让我们看看能得到什么。好的，提示词说它可以制作 2D 照片级真实感图像，它确实做到了。我可以接受这一点。让我们检查一下。很好。非常好。我要把扬声器声音调大一点。好吧，我们可以进行菲尔·卡林斯的测试。
[音乐]
好的，让我们检查一下自动播放功能。从摇滚乐开始。好吧。是的。一旦它敲击了两次底鼓，我就听到了这种摇滚感。我们还有可调节的 BPM（每分钟节拍数）。[音乐] 很好。现在让我们试试放克乐。>> [音乐] >> 真正的放克风格。现在让我们试试拉丁音乐。[音乐] 好吧。做得好。现在让我们试试爵士乐。[音乐] 是的，是的。我能跟着这东西一起演奏吗？[音乐] 是的。而且它甚至在这里用橙色向我们展示了，哦，[音乐] 它显示了它在哪个小节或其他什么。如果你懂的话就懂了。如果不懂，我不知道该怎么用语言表达，但我明白它在向我们展示什么。不错。而且它确实允许从特定的提示词中生成 2D 照片级真实感图像。所以这完全可接受。一切实际上都或多或少地排列得当。而且我喜欢它放置的声音动画。好吧，这当然是浏览器操作系统测试 v2 版，其中需要包含基于 Web 浏览器的内容，但具体而言，它需要一个 3D GTA（侠盗猎车手）克隆版，以及另一个完全由模型决定的 3D 游戏。Mavis，不是吗？哦不。好吧，特殊功能看起来正如我所说的，这工作得非常具有代理性（agentically）。所以它基本上截取了每个部分的屏幕截图。我还没有看到任何内容，我曾担心它会显示其中一些从而剧透，但幸运的是没有发生。好的，Mavis OS 桌面环境。首先且最重要的是，我们有一些简化的图标之类的东西。然而，我的注意力直接集中在右边的这个特殊功能上，因为它是一个 AI 助手或某种有生命的感知存在，正如我在摘要中读到的那样。首先且最重要的是，让我们先检查一下开始按钮。好的，很好。我们有一个搜索功能终端。不错。现在是大头了。好吧，有右键菜单。很好。我们还有召唤 Mavis 的功能。Mavis。我要叫它 Mavis。我可能发音不对，但这没关系。让我们看看我们的 GTA 克隆版。
罪恶都市 3D 俯视视角的 3D。哦，好吧。这实际上真的很好。我该怎么……好吧，让我再试一次。如果它把我们生成在一个随机位置。是的。很好。哦不。好吧。被捕了。你被警察抓住了。这太扯淡了。好吧。所以空格键是用来……[笑声] 好的，所以按喇叭会吓跑行人，因为当我在这里按下它时。3、2、1。他们逃跑了。这实际上……哦，是的。快跑。这很好。我会说这是很好的。行人密度甚至像实际的 GTA 游戏中都没有这么多 NPC（非玩家角色），所以在桌面浏览器操作系统游戏中看到它们是很好的。被捕了。好吧。当你被抓时，它只是重新启动并且如果你被警察的车撞到就会再次被抓。我可能在这个上面花了太多时间，但这很有趣。所以像……哦，是的。然后我们的通缉等级上升了。我们还可以按空格键吓跑他们，这很好。这是一种保存功能，这样你在快速驾驶时就不会撞到行人了。哦，算了。好吧。状态自由。到目前为止，我喜欢这个。我应该全屏显示的。那是我的失误。我要为此道歉。我再吓跑一个行人，然后我们就继续往下走。好吧，很好。好的，我喜欢它。我可以最小化并重新打开它吗？可以。好的。我可以关闭吗？是的。接下来是《移动迷宫》（Maze Runner）。点击射击，你有无限的弹药。好吧。距离出口的距离。哦，所以我必须找到穿过这个迷宫的路径。我讨厌迷宫游戏。呃，好吧。遗憾的是我无法在这个迷宫中移动，但这没关系，因为我并不是那种特别喜欢玩迷宫游戏的人。
不过有一款叫《超级迷宫战争》的游戏，我想是在老式 Mac OS 系统上的，多人游玩非常有趣。呃，它必须要在局域网上进行联机，但好吧，现在先这样吧。我们也许之后再回过头来玩那个游戏。“终端”。好的。输入 help 可以列出命令列表。这里有很多命令。Tree，显示目录树。我们可以移除、创建空文件。“Who am I?”（我是谁？）。让我们试试那些通常比较有趣的，比如 neoetch。不错。而且它是一只猫。我喜欢这个。这是一只脖子上挂着字牌吊坠的猫，所以也许叫项链吧。然后我们看看 clear 命令是否有效。好的。接着 Matrix（黑客帝国风格）也出现了。我甚至没注意到，那只猫还在我的脑海里 simmering（酝酿/回味）。呃，还有另一个是什么？“Who am I?” 用户帮助。你的名字。好的。
接下来是记事本，一个简单的文本编辑器。你的内容会自动保存。试着写点什么，或者在玩游戏时用它做笔记。有趣的特性，但很简单。哦，我双击了。有人在评论里提到我喜欢像老年人一样对应用程序进行双击操作。所以，谢谢你的提醒。我们可以进入文件夹吗？好的，它实际上只是在右下角弹出一个提示框说这不是一个真正的文件夹。哦，酷了。我们也可以从文件浏览器中打开游戏。接下来是计算器。95 乘以 6，等于 570。好的，除以 96。接下来是设置。好吧，我们有很多壁纸。呃，我以为这是个损坏的图片。不是的，只是奇怪的条纹。现在仔细看看，其实也没那么糟。我们有令人作呕的橙色色调，还有一些不错的紫色系东西等等。我们也有纯黑色。“Mavis 情绪反应性显示 UI”、“降低透明度”。这些选项在 Mac OS 系统设置中也存在。它们像是辅助功能之类的东西。
这里有一个关于持久化 AI 实体的介绍，它生活在操作系统本身中。这是一个具有感知能力的伴侣，其情绪会根据一天中的时间、你的活动和对话而改变。它可以启动应用程序、讲笑话、给你提示，并记住你在这个会话中做过的事情。点击任务栏中的发光球体，或者按 Control+Space 召唤她。我试试 Control+Space。哦哇。天哪。这真的在这个基于浏览器的操作系统里制作了一个聊天机器人 AI。“深夜了吗？”“是啊。”互联网从不睡觉，我也不睡。这到底是什么在驱动它？这只是脚本里一堆预设的回复吗？我需要实际看一下代码，因为我很好奇。好吧，这个浏览器操作系统只有 2500 行代码。所以，让我们跟它聊聊。我们就试试“打开 GTA”。太酷了。它还通过一个小聊天气泡做出了回应。然后我得把注意力转移到别的地方，这会有点困难，但没关系。
呃，“怎么了？”嗯。我不确定我听到了什么。试着问我吧。“好的”，所以它有一个你需要告诉它的特定事项列表。“给我讲个笑话。”一个 SQL 查询走进酒吧，看到两张桌子（表），问道：“我可以加入你们吗？”哇。你觉得它有多少个笑话？“给我讲个笑话。”好的，还是同一个笑话。“嘿，夜猫子，我完全进入哲学模式了。问我任何问题。”嗨（带问号）。“好的”，“怎么了？”我的电路被震到了。也许试着帮我看看我能做什么哦，好吧。“好的”。所以我们有好多功能。更换壁纸、现在几点了？给我个提示试试计算器你也可以用键盘，或者我用我的大脑。这是一个有趣的特殊功能，因为我很少见到 AI 早上困倦、中午精力充沛晚上富有哲理。而且它确实如此。现在大约是凌晨一点，它也提到自己处于哲学模式有打字指示器、流畅的动画还有情绪。非常有趣实时时钟 12 款壁纸以及动态启动序列总的来说，这是一个非常出色且完成度很高的结果。特殊功能确实很特别一些图标和东西没有我期望的那样现代，但没关系让我感到不满的唯一一件事就是那个迷宫呃哦对了，我们无法让 WD 在迷宫中移动。然而它确实打开了，我们可以看到有类似 3D 的效果墙壁是垂直的等等但那个罪恶都市游戏实际上好吧，我应该说是 GTA 克隆版做得非常好。它确实放置了网格碰撞体再次让我印象深刻的是如果我们按喇叭他们会跑开但这里的人口或 NPC 密度真的可以与真正的 GTA 游戏相媲美所以我很惊讶这很酷它做了一个伪 3D 因为它是俯视视角你可以调整视图但很有趣我们还有一个小地图所以我喜欢这个接下来我们要直接进入困难模式我要进行 C++ 滑板模拟测试这是加州木板路美学风格的那个现在这将通过 MiniMax 完成我是说后端连接的是 MiniMax，但我们在这里使用的是开放代码。我已经从计划模式中启动了它我唯一做的就是把它放在一个专用的滑板目录中，目前该目录是空的。好的，所以它似乎想要使用 Raylib
很好。所以它已经在向我们请求权限了我不想用 RayLib 让我们用最经典的堆栈最大控制最多的代码更重用于单个文件游戏没有外部依赖更多的样板代码但完全显式的 OpenGL 让我们选二号。所以仍然相当困难列出了完整计划推荐好的我喜欢这个我们要做音频吗？不，因为我们不使用 RayLib 而允许音频的那个特别提到了这一点。而且现在呃我不想要那种只是街机哔哔声那会很无聊我应该创建一个 readme 吗？算了吧。好的，所以我们会确认，然后一旦它完成这里正在做的任何操作（只是检查关于我们指示它将需要使用的依赖项），我就必须将其切换到构建模式。好的，一旦我们按下回车键，我们应该能看到我们的滑板游戏好了我会注意到几件事首先除了这里和躯干之间的缺失部分之外，玩家模型是我见过的更详细之一好的我们会得到哦天哪你知道当它写代码时我看到它在谈论比如好吧如果玩家做一个 540 翻转呢？我想是吧，但我不认为好的。好旋转它几乎有那种手臂靠在身体上那很有趣真的那个明显的问题我注意到这里就是水从木板路下面涌上来但和好的所以我必须记住空格键和 W 会做一个硬翻转和激光翻转所以如果你同时按下它们，[笑声]这就像一些 XGame
滑板木板道模拟。好吧，我们确实有阳光 somewhere（某处）。有一个天空渐变效果。这并非无限延伸的木板道。“Shift+轨道”用于进行倾斜滑行（crooked grind）。好的，“P键”是暂停。我们在做酷炫的翻板动作时能暂停吗？哦，也许可以。但我得先开始那个翻转动作才行。好吧，等一下。“Shift+轨道”用于进行倾斜滑行。好了，等等。我得停止按P键了。而且屏幕上的分数文本
是反色的。这种情况比人们预期的要频繁得多。好吧，我们现在在沙滩上。确实有一些像树之类的东西。这具有一些我之前没见过的功能，比如可调节的摄像机视角——嘿，他们给行人和滑板手都加了网格碰撞体。还有我也……我不知道我是否以前见过？我不记得了。好吧，让我们试试540度翻转
是R键吗？哦。哦，那是540度旋转。抱歉。踢翻（Kick flip）好的。移动操作还行吧。让我们做一个酷炫的组合动作，然后尝试暂停。这个特定的场景看起来像那种电影桥段：电影以定格画面开始，旁白说道：“你可能正在纳闷自己是怎么来到这里的。”好吧，让我告诉你。看起来是这样，因为接着……耶。好的。正如预期那样。
总的来说，我对这个结果感到满意，因为它完成起来更具挑战性。是的，有些方面可以做得更好、更统一，比如水没有穿过木板道的问题。也许在美学元素上可以更美观一些。还有基本上滑板手缺失的大腿部分。但它确实添加了一些我之前没怎么见过的功能，比如
可调节的摄像机视角以及暂停功能。而且NPC（非玩家角色）相当有趣。好吧，总的来说，我会说我对这款疯狂XGame风格的滑板游戏感到满意。好了，总体而言，这大概是我们对MiniMax M3的首次预览和测试的结束了。我在这里运行了一些不同的项目。主要是1 GHz TurboC时钟、Awesome笔记本模型复制等。我非常喜欢它实际上确实在屏幕上
放了一个带引号的“操作系统”。这让我内心感到非常温暖和舒适。我们的《罪恶都市》游戏有很多行人，喇叭功能相当特别。这是我以前没怎么见过的东西。（笑声）嗯，这很有趣。我只是觉得那些行人……当他们被吓到时有点好笑。然后我们还玩了这个四分卫游戏，它
确实有声音效果。我们刚开始玩的时候可能没接音箱，但这只是些环境噪音之类的东西，所以我们并没有错过太多。然后非常棒的是，在3D打印机模拟中增加了一些基本的音效。模型非常好。虽然有些打印过程有点奇怪，但模型本身看起来非常棒。我们的机器学习
投资组合当然也是亮点。它为每个单独元素绘制的实际SVG资产令人印象深刻，尤其是当它们有进出悬浮效果时。那个小机器人再次出现……也许我不知道。如果你想在求职中表现出色，可能最好不要那样做。但它确实很可爱。我想此外还有别的东西我本来想提的。哦，地铁游戏
太棒了。如果我不快点说完的话我会滔滔不绝停不下来的。所以，地铁游戏绝对精彩绝伦。而在此之前出现的静态地铁站场景也相当非常酷。我觉得这个结果总体极其令人印象深刻。我们还有滑板游戏，它被完全禁止使用Raylib库。它的动画看起来像是最狂野的
XGame风格游戏。这里有些东西有点奇怪，但我会说它有一些我之前没怎么见过的功能。主要是好的，你可以进入商店。不是那个意思，而是可调节的摄像机视角我之前没见过。还有等等直到我们撞到这个坡道时……哦，我在它做酷炫动作的时候暂停总是搞砸。但暂停功能是我以前
实际没遇到过的。而且那个类人模型的移动性相比我之前看到的其他东西来说非常灵活。所以那很酷。而且我们没有让它使用Raylib库，所以要记住这一点，因为这会让事情变得有点困难。所以总体而言这就结束了MiniMax M3的测试。这是很多人非常想看
到的内容。我很高兴看到所有评论都在请求我对此进行测试。所以希望大家都喜欢这个视频。我想在总结陈词方面，模型显然非常好。我可能得稍微标题党一下了。我不知道这算不算标题党，比如“这是最好的开源模型吗？”当然，它目前还不是开源的，但他们说过会这样做，而且他们之前对
MiniMax M2.7也做过同样的事情：发布了它，然后说“嘿，我们将在x时间内将其开源”，而他们最终也确实这么做了。所以我完全相信M3也会开源。我也会很感兴趣地看到这个模型的大小是多少。所以总体反馈来说，我会说它思考得很多。它非常好，但它确实
会花很长时间才吐出结果，尤其是对于一些简单的任务比如静态前端页面之类的。此外它似乎对3D有很好的理解就像地铁游戏那样……嗯，那让我很愉悦，可以这么说。所以这就结束了我们对MiniMax M3的首次预览和测试。如果你有任何问题，
请随时在评论区留言。感谢观看。