MiniMax M3模型开源:原生多模态百万上下文
MiniMax于6月12日开源M3模型权重,15日完整开源。该模型为428B参数、23B激活的原生多模态模型,从零开始多模态训练。在开源模型智能指数中排名全球第一,输出速度已提升至约80TPS,编码与智能体评测达行业顶尖水平。
MiniMax M3模型正式开源:原生多模态与百万上下文
上周五(6月12日),稀宇科技 MiniMax 做了一件在开源社区里分量很重的事——正式开源了 MiniMax M3 模型的权重,同时发布了 MSA(MiniMax Sparse Attention)技术论文。到了今天,6月15日,官方又进一步放出了完整开源的模型。换句话说,如果你一直关注多模态大模型的开源进展,这周应该已经被这个消息刷屏了。

原生多模态旗舰,428B参数仅激活23B
这个 M3 模型到底什么来头?简单概括:它是 MiniMax 的原生多模态旗舰模型,总参数量 428B,激活参数只有 23B——注意这个“原生”二字,M3 是第一个从 Step 0 开始就做多模态混合训练的开源模型,而不是像某些模型那样先训练文本再嫁接视觉模块。这才是真正的多模态基因。
全球开源综合智能排名第一,性能持续优化
从发布到现在刚两周,M3 已经在 Artificial Analysis 综合智能指数排行榜上拿下了全球开源模型的最高排名。这个成绩放在竞争白热化的开源圈里,含金量不言而喻。
当然,用户量一上来,体验问题也跟着来了。官方坦承访问量激增,但持续优化的动作很快:输出速度已经从上线时的约 30 TPS 提升到了约 80 TPS,而且接下来还会继续提速 30-40%。这意味着模型响应会越来越流畅,不用再干等着转圈了。
编码与智能体评测达行业顶尖,代码可直接交付
在编码与智能体评测中,M3 达到了“行业顶尖水平”。具体来说,它能够自主拆解任务、调用工具、完成多步推理,而且写出的代码目标是直接可交付——不是那种“能跑但需要你改一堆”的半成品。这点对于开发者来说,可能比参数大小更诱人。
开源链接已经放出来了,感兴趣的话可以直接去 Hugging Face 上手试试。链接在此:https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-M3
