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今日行业协会更新行业汇报MiniMax颁布新一代模型M3：100万高低文、旗舰编程和原生多模态
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本月行业汇报更新新变动MiniMax颁布新一代模型M3：100万高低文、旗舰编程和原生多模态
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，智能分配单据：MiniMax颁布新一代模型M3：100万高低文、旗舰编程和原生多模态

6月1日
，国产大模型公司MiniMax颁布新一代通用模型 MiniMax M3。M3选取全新的自研稀少把稳力架构MiniMax Sparse Attention（MSA）
，在编程及智能体能力、超长高低文及原生多模态等多个关键方向
，均实现代际突破。据悉
，M3是国内首个同时具备“前沿 Coding 能力、1M超长高低文、原生多模态”三项主题能力的大模型
，也是目前全球唯一具备齐全能力组合的开源选项。

据介绍
，支持 M3三大能力合一的
，是其自研的稀少把稳力架构 MSA（MiniMax Sparse Attention）。相较传统全把稳力机造
，MSA可能显著降低长高低文下的推算成本
，并将高低文窗口提升至100万token。这意味着模型在处置长文档、复杂代码仓库、多轮工作合作等场景时
，可能在一次推理中保留更齐全的信息链路。MiniMax披露
，在100万高低文规模下
，M3单token推算量仅为上一代模型的约1/20
，推理效能显著提升。

除模型架构升级表
，MiniMax在底层推理算子层面也进行了进一步优化。通过重新设计数据读取与推算蹊径
，有关机能较主流开源规划提升4倍以上。

据相识
，M3在Coding&Agentic 能力显著提升
，在涵盖软件工程、终端执杏注效能与和谈理解等多个维度的国际权威评测中
，均达到国际当先水平：在衡量 Coding 能力的 SWE-Bench Pro 上
，MiniMax M3超过 GPT-5.5和 Gemini 3.1 Pro
，靠近 Opus 4.7。在综合评估 SVG 天活力能的基准 SVG-Bench 上
，MiniMax M3超过 Opus 4.7。

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

据介绍
，M3在编程与 Agent 训练中创新引入交互式用户仿照器框架——通过仿照真实开发者在合作过程中的行为模式
，让模型在训练和评测阶段就接触到更靠近出产环境的交互场景。

与此同时
，MiniMax暗示
，M3从训练起点便选取文本、图片、视频等多模态混合训练
，并在数据规模和训练管线上进一步扩大。模型不仅支持图像与视坡讽解
，也具备桌面操作能力
，可在复杂跨利用环境中执行Computer Use工作。

M3是一个从 Step 0起头进行多模态混合训练的模型。MiniMax 在汇报中强调
，Interleaved data（交错数据）——文本和图像等其他模态在序列中交替天然分列的数据——对模型机能带来的提升
，比通常以为的越发关键。在为这些数据重构整套数据管线后
，MiniMax 已能够将训练数据 Token 规模提升至100万亿的量级。

同日
，MiniMax Code 也迎来更新：作为专为 M3设计、并与 M3一路训练的 Agent 产品
，MiniMax Code 可能充分阐扬 M3在长高低文、Coding/Agentic、原生多模态方面的能力
，是搭配 MiniMax-M3的首选 Agent。在长程复杂工作上
，MiniMax Code 的 Agent Team 能够将大型工作拆解为多阶段、可并发、可动态调整的 Workflow
，由 Agent 集群合作推动。

贸易化方面
，MiniMax同步推出Token Plan订阅规划。Plus版每月49元
，提供6亿token；Max版每月119元
，提供18亿token；Ultra版每月469元
，提供55亿token。（定西）

本月行业汇报更新钻研成就MiniMax颁布新一代模型M3：100万高低文、旗舰编程和原生多模态

6月1日
，国产大模型公司MiniMax颁布新一代通用模型 MiniMax M3。M3选取全新的自研稀少把稳力架构MiniMax Sparse Attention（MSA）
，在编程及智能体能力、超长高低文及原生多模态等多个关键方向
，均实现代际突破。据悉
，M3是国内首个同时具备“前沿 Coding 能力、1M超长高低文、原生多模态”三项主题能力的大模型
，也是目前全球唯一具备齐全能力组合的开源选项。

据介绍
，支持 M3三大能力合一的
，是其自研的稀少把稳力架构 MSA（MiniMax Sparse Attention）。相较传统全把稳力机造
，MSA可能显著降低长高低文下的推算成本
，并将高低文窗口提升至100万token。这意味着模型在处置长文档、复杂代码仓库、多轮工作合作等场景时
，可能在一次推理中保留更齐全的信息链路。MiniMax披露
，在100万高低文规模下
，M3单token推算量仅为上一代模型的约1/20
，推理效能显著提升。

除模型架构升级表
，MiniMax在底层推理算子层面也进行了进一步优化。通过重新设计数据读取与推算蹊径
，有关机能较主流开源规划提升4倍以上。

据相识
，M3在Coding&Agentic 能力显著提升
，在涵盖软件工程、终端执杏注效能与和谈理解等多个维度的国际权威评测中
，均达到国际当先水平：在衡量 Coding 能力的 SWE-Bench Pro 上
，MiniMax M3超过 GPT-5.5和 Gemini 3.1 Pro
，靠近 Opus 4.7。在综合评估 SVG 天活力能的基准 SVG-Bench 上
，MiniMax M3超过 Opus 4.7。

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

据介绍
，M3在编程与 Agent 训练中创新引入交互式用户仿照器框架——通过仿照真实开发者在合作过程中的行为模式
，让模型在训练和评测阶段就接触到更靠近出产环境的交互场景。

与此同时
，MiniMax暗示
，M3从训练起点便选取文本、图片、视频等多模态混合训练
，并在数据规模和训练管线上进一步扩大。模型不仅支持图像与视坡讽解
，也具备桌面操作能力
，可在复杂跨利用环境中执行Computer Use工作。

M3是一个从 Step 0起头进行多模态混合训练的模型。MiniMax 在汇报中强调
，Interleaved data（交错数据）——文本和图像等其他模态在序列中交替天然分列的数据——对模型机能带来的提升
，比通常以为的越发关键。在为这些数据重构整套数据管线后
，MiniMax 已能够将训练数据 Token 规模提升至100万亿的量级。

同日
，MiniMax Code 也迎来更新：作为专为 M3设计、并与 M3一路训练的 Agent 产品
，MiniMax Code 可能充分阐扬 M3在长高低文、Coding/Agentic、原生多模态方面的能力
，是搭配 MiniMax-M3的首选 Agent。在长程复杂工作上
，MiniMax Code 的 Agent Team 能够将大型工作拆解为多阶段、可并发、可动态调整的 Workflow
，由 Agent 集群合作推动。

贸易化方面
，MiniMax同步推出Token Plan订阅规划。Plus版每月49元
，提供6亿token；Max版每月119元
，提供18亿token；Ultra版每月469元
，提供55亿token。（定西）

处置安全议题应遵循协商的准则。矛盾该当通过协商和对话来解决。各方必要坐到一路
，彼此沟通对话
，以解决世界各地在发生的矛盾。

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