>核心要点
1、上下文窗口支持 100 万个 token
2、稀疏注意力 (MSA) 架构，将预训练数据规模扩展到 100T+
3、在 BrowseComp 测试中，M3 得分 83.5，超过了 Opus 4.7 (79.3)，整体水平略低于 Claude Opus 4.7、GPT 5.5，部分但想指标高于国外水平。

![image](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1293908/5db56eab7a999d3d2292bbe3ea09a4f6.png)在大模型竞争进入“深水区”，各大厂商更新日新月异，MiniMax 正式推出了其最新一代旗舰文本模型 ——**MiniMax M3**。这款模型不仅在性能上达到了前沿水平，更以“首个开放权重且同时具备顶尖代码能力、超长上下文与原生多模态”的身份，进行复杂代码生成和自主任务规划的开源解决方案，M3 无疑是目前最值得关注的选择。
#### 🌟 核心亮点速览

为了让你快速了解 M3 的硬核实力，我为你整理了其核心参数与特性：
       
|特性维度|MiniMaxM3关键指标|
|:-:|:-:|
|**上下文长度**|高达 **1M (100万)** tokens，基于 MSA 架构|
|**模型类型**|原生多模态 (Native Multimodal)|
|**核心能力**|顶尖代码生成、智能体 (Agentic) 任务处理|
|**开源状态**|**开放权重** (Open-Weight)|
|**架构创新**|MiniMax 稀疏注意力 (MSA)|

        
      

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#### 🔍 深度解析：M3 的三大杀手锏

**1. 真正的“原生多模态”与海量上下文**
M3 不是简单地在原有模型上“拼接”视觉模块，而是重建了整个数据流水线，从预训练的第一步就开始进行多模态训练。这意味着它能深度对齐文本与视觉语义空间，无论是解析图表、公式还是图片内容，都游刃有余。
配合专有的 **MiniMax Sparse Attention (MSA)** 架构，M3 支持高达 **100万 tokens** 的上下文窗口。这为处理长篇代码库、长时间视频理解以及复杂的智能体任务提供了坚实的基础设施。

![image](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1293908/1fde6a606c6acfa63a6afa24bf5fd824.png)

**2. 智能体 (Agentic) 能力的飞跃**
M3 在自主任务分解、工具调用和多步骤推理方面表现出色。文档中展示了两个令人印象深刻的实际案例：
- • **学术复现：** M3 曾被委以重任，独立自主地复现了 ICLR 2025 的杰出论文。它连续运行近 **12小时**，自主完成了 18 次代码提交和 23+ 张实验图表的生成，完美复刻了核心实验。

![image](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1293908/be1f0008f52d826c09611bb83db4e5c9.png)  给 M3 提供了四个仅经过预训练的基础模型，并要求它在 12 小时内自主完成整个流程——数据合成、训练、评估和迭代——使模型能够执行数学推理、代码生成和知识质量保证等任务。整个过程无需人工干预。M3 的得分为 37.1 分，总排名第三，仅次于 Opus 4.7 (42.4) 和 GPT-5.5 (39.3)，显著领先于所有其他模型。
- • **工业级优化：** 在 CUDA 内核优化任务中，M3 在无人干预的情况下，经过 147 次基准测试提交，将 FP8 GEMM 内核的硬件利用率从 7.6% 提升至 71.3%，实现了 **9.4倍** 的速度提升。

![image](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1293908/6d4d8df5f8cc0eb527bd8baabee6bc9a.png)**3. 顶尖的基准测试成绩**
在多项权威的国际基准测试中，M3 的表现达到了世界领先水平，尤其在代码和智能体任务上：
- • **SWE Bench / Terminal Bench：** 在软件工程和终端执行任务中得分极高。
- • **自主浏览能力：** 在 BrowseComp 测试中，M3 得分 **83.5**，超越了 Opus 4.7 (79.3)，展现了强大的自主信息检索能力。

![image](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1293908/12d3d9df077827ec3e09b5b8fbb6d8a6.png)MiniMax M3 的发布，标志着MiniMax 在代码、智能体和长上下文这三大关键领域均达到前沿水平的模型。


核心要点1、上下文窗口支持 100 万个 token2、稀疏注意力 (MSA) 架构，将预训练数据规模扩展到 100T+3、在 BrowseComp 测试中，M3 得分 83.5，超过了 Opus 4.7 (79.3)，整体水平略低于 Claude Opus 4.7、GPT 5.5，部分但想指标高于国外水平。

MiniMax 今日正式发布M3模型支持1M上下文

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MiniMax M3最新旗舰文本模型正式发布：支持100万token上下文窗口，采用MSA稀疏注意力架构。作为首个开放权重且具备顶尖代码能力、原生多模态的模型，在BrowseComp测试中得分83.5，超越Opus 4.7，并在代码生成、智能体任务处理、长文本理解等方面表现卓越，部分指标达到国际领先水平。

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