MiniMax(00100)公布新一代模子M3：100万上下文、旗舰编程以及原生多模态

MiniMax(00100)公布新一代模子M3：100万上下文、旗舰编程以及原生多模态．

V赢财经得悉，国内大模子赛道再迎重磅产品公布。6月1日，国产大模子公司MiniMax(00100)正式公布新一代通用模子 MiniMax M3。M3采用全新的自研希罕注重力架构MiniMax Sparse Attention(MSA)，在编程及智能体能力、超长上下文及原生多模态等多个重要标的目的，均实现代际冲破。据悉，M3是国内首个同时具有“前沿 Coding 能力、1M超长上下文、原生多模态”三项焦点能力的大模子，也是目前全世界独一具有完备能力组合的开源选项。

焦点冲破：从底层注重力机制重写百万上下文

支撑M3三大能力合一的，是其自研的希罕注重力架构MSA(MiniMax Sparse Attention)。相较传统全注重力机制，MSA可以或许显著下降长上下文下的计算成本，并将上下文窗口晋升至100万token。这象征着模子在处理长文档、繁杂代码堆栈、多轮使命协作等场景时，可以或许在一次推理中保留更完备的信息链路。MiniMax表露，在100万上下文规模下，M3单token计算量仅为上一代模子的约1/20，推理效率显著晋升。

除模子架构进级外，MiniMax在底层推理算子层面也进行了进一步优化。经由过程从头设计数据读取与计算路径，相关机能较主流开源方案晋升4倍以上。

在业内看来，这也是全世界大模子竞赛的关键新变量。跟着Agent使命繁杂度不断提高，“更长上下文、更不变影象、更低成本推理”正在成为决议产品可用性的重要能力。

编程以及署理：多项指标比肩国际顶级闭源模子

M3在Coding&Agentic能力较着晋升，在涵盖软件工程、终端执行、效率与协定理解等多个维度的国际权势巨子评测中，均达到国际领先程度：在权衡Coding能力的SWE-Bench Pro上，MiniMax M3超过GPT-5.5以及Gemini 3.1 Pro，靠近Opus 4.7。在综合评估SVG天生机能的基准SVG-Bench上，MiniMax M3超过Opus 4.7。

在多模态测试集OmniDocBench上，MiniMax M3患上分超过Gemini 3.1 Pro，在面向自立Agent的端到端评测框架Claw-Eval上，MiniMax M3患上到最高分。

据先容，M3在编程与Agent训练中立异引入交互式用户摹拟器框架——经由过程摹拟真实开发者在协作进程中的举动模式，让模子在训练以及评测阶段就接触到更靠近出产情况的交互场景。业界认为，从代码开发、研究分析，到跨运用协同执行，Coding&Agentic 能力正慢慢成为全世界头部模子的新竞争核心。这次MiniMax重点强化这一能力，也被外界视为对下一阶段AI产品形态的提早结构。

原生多模态：训练数据规模推至100万亿Token量级

MiniMax表示，M3从训练出发点便采用文本、图片、视频等多模态混合训练，并在数据规模以及训练管线长进一步扩大。模子不仅支持图象与视频理解，也具有桌面操纵能力，可在繁杂跨运用情况中执行Computer Use使命。

M3是一个从Step 0开始进行多模态混合训练的模子。MiniMax在陈述中夸大，Interleaved data(交织数据)——文本以及图象等其他模态在序列中瓜代自然分列的数据——对模子机能带来的晋升，比一般认为的加倍重要。在为 这类数据重构整套数据管线后，MiniMax已经可以将训练数据Token规模晋升至100万亿的量级。

这象征着模子能力正在从语言理解进一步向真实数字情况延伸。不管是办公主动化、企业软件操纵，仍是更繁杂的出产力场景，AI进入现实执行层的速率正在较着加速。

同源训练：MiniMax Code 迎重磅更新

同日，MiniMax Code也迎来更新：作为专为M3设计、并与M3一块儿训练的Agent产品，MiniMax Code可以或许充分阐扬M3在长上下文、Coding/Agentic、原生多模态方面的能力，是搭配MiniMax-M3的首选Agent。在长程繁杂使命上，MiniMax Code 的 Agent Team 可以将大型使命拆解为多阶段、可并发、可动态调整的Workflow，由Agent集群协作推进。

商业化方面，MiniMax同步推出Token Plan定阅方案。Plus版每个月49元，提供6亿token;Max版每个月119元，提供18亿token;Ultra版每个月469元，提供55亿token。

业内助士认为，跟着M3公布，MiniMax在全世界AI竞赛中的定位正在进一步清楚：它以"开源+多能力合一"的前沿模子为差异化定位，弥补国内AI生态在这一维度的空缺。

AI工业仍处于高速演进阶段，跟着模子能力连续迫近真实工作场景，环抱Agent的下一轮竞争，已经经提早打响。

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