起源：张雪慰藉德比斯作者： 冯筱婷：

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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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）