MiniMax M3模型发布:百万上下文与原生多模态的未来

IT之家6月1日消息,MiniMax稀宇科技今日正式推出了其最新旗舰产品——MiniMax M3模型。这款模型自称是首个兼具“Frontier Coding & Agentic、百万上下文、原生多模态”三项能力的国产AI产品,标志着国内AI技术在开放世界的探索迈出了重要一步。

MiniMax M3在编码与智能体的评测中表现出色,达到行业顶尖水平。其核心能力包括自主任务拆解、工具调用和多步推理,所生成的代码目标明确,强调可直接交付,而非仅仅“能跑但需要人改”。这得益于其基于自研的MiniMax Sparse Attention(MSA)架构,最高支持1M tokens的上下文窗口,确保至少512K tokens可用,为长程Agent、长程Coding和长视频理解奠定了基础。

作为一款原生多模态模型,MiniMax M3在数据处理上进行了革命性的重构,预训练数据规模扩展至百TB级别,并从第零步开始进行多模态训练,使文本与视觉语义空间高度对齐。在BrowseComp智能体评测中,MiniMax M3以83.5分的成绩超越了Opus 4.7(79.3),展现了其在自主浏览与信息检索方面的强大能力。

更令人瞩目的是,MiniMax M3被称为第一个将完整的前沿能力带入开放世界的模型,能够同时实现编码的SOTA(State Of The Art)、百万上下文支持以及原生多模态处理。MiniMax官方甚至挑战M3复现一篇ICLR2025杰出论文《Learning Dynamics of LLM Finetuning》,结果显示M3在近12小时内自主完成了18次commit和23张实验图表,成功跑通了核心实验。这一切都在于其强大的多模态理解能力,能够在长上下文中同时处理论文、代码和实验日志,展现出卓越的编程与Agent能力。

在与四个仅完成预训练的Base模型进行的自主训练与评测中,M3在数学推理、代码生成和知识问答等任务上展现出色能力,最终得分37.1,位列第三,仅次于Opus 4.7(42.4)和GPT-5.5(39.3)。

为了满足市场需求,MiniMax官方同时推出了M3和M3-highspeed两个版本的API,后者在速度上有所提升。新的API全面支持自动缓存,无需用户设置,自动生效。MiniMax M3即将在HuggingFace和GitHub上完成开源,支持私有集群的部署与微调。

在价格方面,MiniMax M3的API设置也相对亲民,尤其在限时五折的优惠下,标准版的输入价格为2.1元/百万tokens,优先版则为3.15元/百万tokens。输出价格和缓存读取的费用也进行了相应调整。更重要的是,MiniMax官方推出了基于积分的TokenPlan,旨在为用户提供更灵活的使用体验,简单任务消耗更少,而复杂任务则按实际使用量扣减。

总的来说,MiniMax M3的发布不仅是技术上的一次突破,更是对未来AI模型发展的新思考。它的多模态能力与高上下文支持为AI的实际应用提供了更广阔的可能性,或许在不久的将来,我们将看到更多基于MiniMax M3的创新应用。