首个三项能力兼备的国产旗舰模型：MiniMax M 3发布，百万上下文、原生多模态
IT之家 6 月 1 日消息，MiniMax 稀宇科技官网今日上线了 MiniMax M3 模型 ，宣称是首个“Frontier Coding & Agentic · 百万上下文 · 原生多模态”三项能力兼备的国产旗舰，第一个把完整前沿能力带进开放世界的模型。
MiniMax M3 在编码与智能体评测中达到“ 行业顶尖水平 ”，具备自主任务拆解、工具调用与多步推理能力，宣称写出的代码目标是直接可交付，而不是“能跑但需要人改”。
基于自研 MiniMax Sparse Attention（MSA）架构，MiniMax M3 的 API 最高支持 1M tokens 上下文窗口 ，保障至少 512K tokens 可用。1M 上下文是长程 Agent、长程 Coding、长视频理解的基础设施。
MiniMax M3 是原生多模态模型，重构整个数据管线将预训练数据规模扩充至百 T 量级，从第零步开始多模态训练，使文本和视觉语义空间高度对齐。
在 BrowseComp 智能体评测中， MiniMax M3 以 83.5 分超越 Opus 4.7（79.3） ，展现出自主浏览与信息检索能力。
此外，MiniMax M3 宣称是第一个把完整 frontier 能力带进开放世界的模型，能同时跑通编码 SOTA、百万上下文和原生多模态。
MiniMax 官方丢给 M3 一篇 ICLR 2025 杰出论文 — Learning Dynamics of LLM Finetuning，让它独立复现。M3 连续运行近 12 小时， 全程自主产出 18 次 commit 与 23 张实验图表，成功跑通核心实验 。多模态看懂论文里的图表公式，长上下文保证论文 + 代码 + 实验日志一次性进窗口，编程 + Agent 能力驱动长线程执行。
给 M3 四个只完成预训练的 Base 模型，要求在 12 小时内自主完成数据合成、训练、评测、迭代全流程，让它们在数学推理、代码生成、知识问答等任务上具备能力。整个流程全程无人干预， M3 最终得分 37.1，位列第三 ，仅次于 Opus 4.7（42.4）和 GPT-5.5（39.3）。
IT之家注意到，MiniMax 官方提供 M3 和 M3-highspeed 两个版本 API ，结果完全一致，后者速度更快。全面支持自动 Cache，无需设置，自动生效。
MiniMax M3 即将在 HuggingFace 和 GitHub 上完成开源 ，支持私有集群部署和微调。
价格方面，MiniMax M3 API 的上下文 ≤ 512K 价格 7 天限时五折：
订阅套餐方面， Token Plan 升级为基于积分的用量扣减 ，当前公开订阅档位为 Plus、Max 和 Ultra。核心变化包括：
此外，MiniMax 官方推出了迁移适应补偿。老套餐用户原本可以在月度池内自由消耗；升级后，套餐内 Token Plan 积分额度会按额度窗口展示和控制，短期内使用节奏可能需要适应。
为帮助用户平稳过渡， 部分老套餐用户会获得一次性补偿积分 。补偿积分与套餐内 Token Plan 积分额度共用同一使用池，但有独立有效期。具体金额、有效期和是否发放，以控制台展示为准。
关键词 :
智能体
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