模型 / MiniMax-M3

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

作者
MiniMaxAI
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 · 最低 ~256GB · 4-bit(估算)
授权
other · 需自查
国内访问
魔搭可用
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。

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

截至 2026-06-22

本形态 ~256GB 4-bit · 国内 魔搭可用 · 0 下载

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