SummFlow 2026-06-20 Hugging Face

MiniMax-M3

原生多模态 1M 上下文 MoE 模型，融合图文与视频理解，擅长编程及智能体协作

对位
对标 GPT‑4o、Claude 等闭源多模态旗舰，以开放权重提供替代选择
适合
多模态长文档理解与跨图像、视频推理 / 复杂编程、工具调用与多步智能体任务
不适合
本地部署（显存需求极高，普通硬件无法运行），以及低延迟的简单分类或闲聊场景
规模
427B · 未公开 · Q4 ~282GB / FP16 ~1025GB
授权
other · 需自查
可信度
MiniMax 旗舰多模态模型，428B 总参/23B 活跃参数，原生视觉‑语言训练，长上下文、代码与工具使用能力达前沿水平，已公开技术报告及权重。

仅 safetensors · 无 pickle 加载风险

社区实测

M3 相比前代 M2.7 有明显提升，以远低于 GPT-5.5/Gemini 的价格在编码基准上取得竞争力成绩，社区整体持谨慎乐观态度；但实际体验存在速度慢、不稳定等问题，且开源权重尚未放出。

  • 以 GPT-5.5 约 5% 的成本提供接近的编码能力，大幅降低前沿模型使用门槛
  • 1M token 长上下文配合 MSA 稀疏注意力，使长上下文推理不再昂贵
  • SWE-Bench Pro 59% 等编码基准成绩具有竞争力
  • 具备自主挖掘和自行解决问题的能力，减少提示工作量
  • 在 Hermes Agent 等框架中作为编排模型表现良好
  • 在单一模型中同时提供编码、长上下文与多模态能力
  • Token Plus 计划 $20/月提供 17 亿 token，性价比极高
  • 部分用户认为在多项任务上比 Gemini 更聪明
  • 实际使用中性能并不总能匹配基准成绩
  • 速度很慢且表现不稳定
  • 宣称开源但权重尚未可见，参数规模也未披露
  • 模型较新，长期可靠性数据不足
  • 相比 M2.7 提升幅度有限
来源

MiniMax M3 Matches GPT-5.5 on Coding for 5% of the CostMiniMax M3 Developer Guide: Benchmarks & Pricing - LushBinaryMinimax M3: The 1M Token Coding Model That Claims to Beat GPT ...Minimax M3 is very very good : r/hermesagentExtremely impressed with MiniMax M3 : r/opencodeMiniMax M3 AI Model: Coding Benchmarks & Model SizeAnyone already tested MiniMax M3? : r/opencodeCLIMy observations: Surprised to see MiniMax M3 so low on that list, not really my ... | Hacker NewsI Tested MiniMax M3 Against Claude Opus 4.8 and GPT-5.5. The ...Minimax m3 any good ? : r/MiniMax_AIMiniMax M3 - Coding & Agentic Frontier, 1M Context, MultimodalMiniMax M3 vs GLM 5.2. Which open-sourced LLM is best? - MediumI Tested NEW Minimax M3 on Four Projects (Updated ... - YouTube

截至 2026-06-22