MiniMax-M3
- 上下文
- 1M
- 输入价
- $0.30 / 百万 tokens
- 输出价
- $1.20 / 百万 tokens
- 许可
- 开源
概览
MiniMax 于 2026 年 6 月 1 日发布的新一代旗舰，428B 总参数、每 token 仅激活约 23B 的 MoE 架构，原生支持文本、图像、视频输入并输出文本。核心创新是自研的 MiniMax Sparse Attention（MSA）：在 100 万 token 上下文下相比上一代 M2 实现约 9 倍预填充与 15 倍解码加速，单 token 计算量降到 1/20，因此把长上下文做到了每百万输入 token 0.3 美元的价位。模型权重以 MiniMax Community License 开放，可通过 SGLang、vLLM、Transformers、llama.cpp 等本地部署，也可直接调用 MiniMax API。
- 模态
- 多模态
- 参数量
- 428B（MoE，每 token 激活约 23B）
- 许可说明
- 开源 · MiniMax Community License
能力
- 原生多模态输入：文本、图像与视频混合训练，非后期拼接
- 100 万 token 长上下文，可整库读代码或通读长视频
- MSA 稀疏注意力：1M 上下文下预填充提速约 9 倍、解码提速约 15 倍
- 智能体工具调用与长链路任务执行
- 可切换的深度思考推理模式
基准测试
分数按各测试原始量表列示，不同测试之间不作百分比换算。
| 测试项目 | 得分 | 量表 |
|---|---|---|
| SWE-bench Verified | 80.5 | / 100 |
| MMMU Pro | 78.1 | / 100 |
版本历史
MiniMax-M3
上下文 1M- 首次发布，引入 MSA 稀疏注意力，1M 上下文单 token 计算量降至 M2 的 1/20
- 原生多模态：文本、图像、视频统一输入
- SWE-bench Verified 达 80.5%
