跳到正文

X:MiniMax

@minimax_ai · X

当前显示全部 AI 相关新闻
切换来源
全部X新闻X:Rohan Paul1204 条X:Kim1119 条X:阿易 AI Notes842 条X:阿里云 / Alibaba Cloud415 条X:Testing Catalog332 条X:Elvis Saravia315 条X:Elon Musk294 条X:OpenRouter287 条X:cb_doge285 条X:Artificial Analysis259 条X:Ethan Mollick253 条X:PixVerse235 条X:Replit213 条X:OpenAI Developers200 条X:SemiAnalysis198 条X:Alexandr Wang(Scale AI 创始人/Meta 首席 AI 官)193 条X:ZHO193 条X:小北166 条X:swyx161 条X:Gemini156 条X:MiniMax154 条X:Dex Horthy(HumanLayer)130 条X:Tibo122 条X:OpenAI119 条X:Emad Mostaque108 条X:Google AI for Developers103 条X:X.PIN101 条X:蚂蚁百灵98 条X:Thomas Wolf(Hugging Face 联创/CSO)94 条X:Epoch AI91 条X:AI Safety Memes89 条X:Luma AI88 条X:Claude Devs84 条X:Runway81 条X:Aravind Srinivas(Perplexity CEO)80 条X:Jason Liu80 条X:马东锡 NLP79 条X:面壁智能 OpenBMB77 条X:Sam Altman77 条X:Frank Wang 玉伯76 条X:洪明71 条X:fofr71 条X:Gabriel71 条X:Francois Chollet65 条X:阑夕64 条X:Nathan Lambert62 条X:opencode60 条X:Yuchen Jin60 条X:Eric Zakariasson58 条X:Perplexity58 条X:Greg Brockman57 条X:赵纯想56 条X:Tencent WorkBuddy55 条X:Microsoft Research54 条X:Cohere53 条X:腾讯混元50 条X:Peter Steinberger50 条X:Suno49 条X:Claude45 条X:Anthropic44 条X:Clément Delangue(Hugging Face CEO)44 条X:Krea AI41 条X:OpenClaw41 条X:通义千问 / Qwen39 条X:Charlie Holtz39 条X:Google AI37 条X:Google DeepMind37 条X:Thariq35 条X:Peter McCrory(Anthropic 首席经济学家)31 条X:AK30 条X:百度 Baidu28 条X:AI at Meta28 条X:Boris Cherny28 条X:Deedy Das27 条X:可灵 Kling AI26 条X:Aidan Gomez(Cohere CEO)26 条X:Viggle AI26 条X:Mustafa Suleyman(Microsoft AI CEO)25 条X:Logan Kilpatrick24 条X:karminski22 条X:Josh Woodward21 条X:Noam Brown20 条X:李继刚19 条X:Andrew Milich18 条X:Odyssey18 条X:硅基流动 SiliconFlow17 条X:SpaceXAI17 条X:Tianyi Cui17 条X:DeepSeek16 条X:华为云14 条X:Sundar Pichai14 条X:智谱 Z.ai12 条X:Mark Zuckerberg12 条X:Demis Hassabis11 条X:唐杰10 条X:Ammaar Reshi10 条X:Andrew Ng(DeepLearning.AI 创始人)10 条X:Eric Mitchell10 条X:Karina Nguyen10 条X:Lee Robinson10 条X:Mistral AI10 条X:Noah Zweben10 条X:Fei-Fei Li9 条X:Jensen Huang9 条X:Kimi.ai9 条X:Barret 李靖8 条X:Hao AI Lab8 条X:Jeff Dean8 条X:谢赛宁7 条X:Jim Fan7 条X:Michael Truell7 条X:張小珺 Xiaojùn6 条X:NotebookLM0 条@berryxia · 历史来源430 条@vista8 · 历史来源262 条@op7418 · 历史来源231 条@sensetime_ai · 历史来源34 条@google · 历史来源30 条@getsuperintel · 历史来源9 条@latentspacepod · 历史来源9 条@android · 历史来源8 条@dreamlabla · 历史来源8 条@mannybernabe · 历史来源8 条@karpathy · 历史来源7 条@alexatallah · 历史来源6 条@ryanleeminimax · 历史来源5 条@theo · 历史来源5 条PixVerse (@PixVerse) · 历史来源5 条@aidotengineer · 历史来源4 条@dkundel · 历史来源4 条@reach_vb · 历史来源4 条@dotey · 历史来源3 条@eliebakouch · 历史来源3 条@googlechrome · 历史来源3 条@kilocode · 历史来源3 条@maxforai · 历史来源3 条@newsfromgoogle · 历史来源3 条@richardssutton · 历史来源3 条@skylermiao7 · 历史来源3 条@victorsuortiz · 历史来源3 条@ajambrosino · 历史来源2 条@akashi203 · 历史来源2 条@anatolikopadze · 历史来源2 条@andrewcurran_ · 历史来源2 条@antirez · 历史来源2 条@barrnanas · 历史来源2 条@coreyching · 历史来源2 条@deanwball · 历史来源2 条@designarena · 历史来源2 条@fal · 历史来源2 条@fellmentke · 历史来源2 条@gergelyorosz · 历史来源2 条@gmi_cloud · 历史来源2 条@gravicle · 历史来源2 条@hxiao · 历史来源2 条@id_aa_carmack · 历史来源2 条@jackminong · 历史来源2 条@lennysan · 历史来源2 条@mada299 · 历史来源2 条@microsoft · 历史来源2 条@mikastars39 · 历史来源2 条@mitchellh · 历史来源2 条@nabeelqu · 历史来源2 条@rudrank · 历史来源2 条@sebastienbubeck · 历史来源2 条@zan2434 · 历史来源2 条@___harald___ · 历史来源1 条@_boraturan · 历史来源1 条@0xjaniak · 历史来源1 条@0xkato · 历史来源1 条@47fucb4r8c69323 · 历史来源1 条@559hkdt · 历史来源1 条@aaliya_va · 历史来源1 条@abhikatte42 · 历史来源1 条@abhishekpatiil · 历史来源1 条@aboutberlin · 历史来源1 条@addyosmani · 历史来源1 条@agi2asi · 历史来源1 条@aiaicreate · 历史来源1 条@aimlapi · 历史来源1 条@aisaonehq · 历史来源1 条@aisystemprompt · 历史来源1 条@alemtuzlak · 历史来源1 条@alexxubyte · 历史来源1 条@alupsasca · 历史来源1 条@amasad · 历史来源1 条@ampcode · 历史来源1 条@anas_build_ · 历史来源1 条@aniketmaurya · 历史来源1 条@anitakirkovska · 历史来源1 条@anneliesgamble · 历史来源1 条@antigravity · 历史来源1 条@arafatkatze · 历史来源1 条@arena · 历史来源1 条@argofowl · 历史来源1 条@arthurmensch · 历史来源1 条@ashiknewazaj · 历史来源1 条@atabarrok · 历史来源1 条@atomic_chat_hq · 历史来源1 条@awe_automation · 历史来源1 条@awesomekling · 历史来源1 条@awscloud · 历史来源1 条@ayushagarwal · 历史来源1 条@baaadas · 历史来源1 条@bai_agi · 历史来源1 条@bbuddha_xyz · 历史来源1 条@bclavie · 历史来源1 条@beccalytics · 历史来源1 条@benfleming__ · 历史来源1 条@benhylak · 历史来源1 条@benjamineyliu · 历史来源1 条@bfl_ml · 历史来源1 条@bleysg · 历史来源1 条@bolna_dev · 历史来源1 条@bosmeny · 历史来源1 条@boxmining · 历史来源1 条@bozhou_ai · 历史来源1 条@brexhq · 历史来源1 条@brian_armstrong · 历史来源1 条@brianchew · 历史来源1 条@bridgemindai · 历史来源1 条@budgetpixel · 历史来源1 条@cahidarda · 历史来源1 条@calmpromptshq · 历史来源1 条@ce_zhang · 历史来源1 条@cedric_chee · 历史来源1 条@chaitralikakde · 历史来源1 条@chatgpt · 历史来源1 条@chatgptapp · 历史来源1 条@christinetyip · 历史来源1 条@christofsalis · 历史来源1 条@clark__labs · 历史来源1 条@cloudflaredev · 历史来源1 条@cnorth_13 · 历史来源1 条@cnzoecomeback · 历史来源1 条@cocohearts · 历史来源1 条@code_star · 历史来源1 条@codebyaurelia · 历史来源1 条@cognition · 历史来源1 条@commandcodeai · 历史来源1 条@consensusnlp · 历史来源1 条@contralabs_ai · 历史来源1 条@cozyblaze265065 · 历史来源1 条@crimedecoder · 历史来源1 条@crtr0 · 历史来源1 条@damnventures · 历史来源1 条@daniellockyer · 历史来源1 条@darioamodei · 历史来源1 条@davidmaliglowka · 历史来源1 条@davidondrej1 · 历史来源1 条@davidsacks · 历史来源1 条@dbirker78883 · 历史来源1 条@deryatr_ · 历史来源1 条@devfun · 历史来源1 条@diegocabezas01 · 历史来源1 条@digitalocean · 历史来源1 条@dimillian · 历史来源1 条@dimitrispapail · 历史来源1 条@discussingfilm · 历史来源1 条@dkthomp · 历史来源1 条@dmitryrybin1 · 历史来源1 条@dmsobol · 历史来源1 条@douglasyaody · 历史来源1 条@duckduckgo · 历史来源1 条@easyrouterio · 历史来源1 条@edgardobriban · 历史来源1 条@eisokant · 历史来源1 条@elliotarledge · 历史来源1 条@encrypted · 历史来源1 条@endpointarena · 历史来源1 条@envato · 历史来源1 条@escanorreloaded · 历史来源1 条@esrtweet · 历史来源1 条@ethanhe_42 · 历史来源1 条@eu_commission · 历史来源1 条@fba · 历史来源1 条@fdavidsont · 历史来源1 条@figmaweave · 历史来源1 条@finn_meeks · 历史来源1 条@first_tree_ai · 历史来源1 条@flavioad · 历史来源1 条@flowith · 历史来源1 条@fminzhou · 历史来源1 条@freddie_spirit · 历史来源1 条@frydwia · 历史来源1 条@futurestacked · 历史来源1 条@garrettlord · 历史来源1 条@garrytan · 历史来源1 条@gavinsbaker · 历史来源1 条@GayaniFigma · 历史来源1 条@genspark_ai · 历史来源1 条@gitlawb · 历史来源1 条@gneubig · 历史来源1 条@gokulr · 历史来源1 条@goodfireai · 历史来源1 条@goodnesmbakara · 历史来源1 条@googleaistudio · 历史来源1 条@gordic_aleksa · 历史来源1 条@gro_tsen · 历史来源1 条@hangsiin · 历史来源1 条@happycapyai · 历史来源1 条@haydenbleasel · 历史来源1 条@helloiamleonie · 历史来源1 条@hey_asiif · 历史来源1 条@hilbertspaess · 历史来源1 条@howtoprompt__ · 历史来源1 条@hq4ai · 历史来源1 条@hypersoren · 历史来源1 条@ianbremmer · 历史来源1 条@interaction · 历史来源1 条@intology · 历史来源1 条@iron_redux · 历史来源1 条@ithilgore · 历史来源1 条@itsreallyvivek · 历史来源1 条@jamesjyu · 历史来源1 条@jameszmsun · 历史来源1 条@jason_young1231 · 历史来源1 条@jawad_rahman_ · 历史来源1 条@jaydendavisnc · 历史来源1 条@jeffbarg · 历史来源1 条@jenzhuscott · 历史来源1 条@jiayuan_jy · 历史来源1 条@jilles · 历史来源1 条@jimcramer · 历史来源1 条@jimsyoung_ · 历史来源1 条@jinjingliang · 历史来源1 条@jjacky · 历史来源1 条@jjackyliang · 历史来源1 条@joefioti · 历史来源1 条@joi___ai · 历史来源1 条@joinhandshake · 历史来源1 条@joinpursuit · 历史来源1 条@joulee · 历史来源1 条@jsconfasia · 历史来源1 条@jsrailton · 历史来源1 条@juminoz · 历史来源1 条@kaizero_ainta · 历史来源1 条@karanganesan · 历史来源1 条@kdaigle · 历史来源1 条@kentherogers · 历史来源1 条@kevinsays · 历史来源1 条@khudonogov · 历史来源1 条@koraykv · 历史来源1 条@kotekjedi_ml · 历史来源1 条@kuberwastaken · 历史来源1 条@kurz_gesagt · 历史来源1 条@kwindla · 历史来源1 条@lafalcemateo · 历史来源1 条@lakshyaaagrawal · 历史来源1 条@larrylv · 历史来源1 条@layoffai · 历史来源1 条@levinstanley · 历史来源1 条@lifeofjer · 历史来源1 条@livekit · 历史来源1 条@lostinlatencyx · 历史来源1 条@lotte_verheyden · 历史来源1 条@lqiao · 历史来源1 条@luciushq · 历史来源1 条@luckeyfaraday · 历史来源1 条@lukaspet · 历史来源1 条@madhavsinghal_ · 历史来源1 条@manassharmahere · 历史来源1 条@markiewagner · 历史来源1 条@marksaroufim · 历史来源1 条@marsxiang_ · 历史来源1 条@maseehg_ · 历史来源1 条@mattshumer_ · 历史来源1 条@mem0ai · 历史来源1 条@mengto · 历史来源1 条@merettm · 历史来源1 条@micahcarroll · 历史来源1 条@michael_chomsky · 历史来源1 条@michaelarnaldi · 历史来源1 条@microsoftai · 历史来源1 条@mike_acton · 历史来源1 条@mikeyyyzhao · 历史来源1 条@minchoi · 历史来源1 条@minimaxagent · 历史来源1 条@minu_who · 历史来源1 条@mkbhd · 历史来源1 条@modal · 历史来源1 条@moritzthuening · 历史来源1 条@moxie · 历史来源1 条@mstockton · 历史来源1 条@mtslive · 历史来源1 条@multimodalart · 历史来源1 条@neelnanda5 · 历史来源1 条@neilrahilly · 历史来源1 条@nickbaumann_ · 历史来源1 条@nirantk · 历史来源1 条@noemititarenco · 历史来源1 条@notjazii · 历史来源1 条@nousresearch · 历史来源1 条@oblomovius · 历史来源1 条@ollama · 历史来源1 条@onlyterp · 历史来源1 条@onlyzhynx · 历史来源1 条@organicgpt · 历史来源1 条@orgrem · 历史来源1 条@p0 · 历史来源1 条@palantirtech · 历史来源1 条@palmerluckey · 历史来源1 条@pandatalk8 · 历史来源1 条@parishilton · 历史来源1 条@patrickcarlyle · 历史来源1 条@patricktoulme · 历史来源1 条@paulg · 历史来源1 条@paulsolt · 历史来源1 条@pbdtokenrouter · 历史来源1 条@pererabinoy · 历史来源1 条@philhchen · 历史来源1 条@pirroh · 历史来源1 条@pjaccetturo · 历史来源1 条@postlive · 历史来源1 条@pranaveight · 历史来源1 条@prathamdby · 历史来源1 条@prince_canuma · 历史来源1 条@pumpkherm · 历史来源1 条@pvncher · 历史来源1 条@qiaoqiao2001 · 历史来源1 条@rajveerbach · 历史来源1 条@randyhaddad6 · 历史来源1 条@rauchg · 历史来源1 条@raveeshbhalla · 历史来源1 条@rayanpal_ · 历史来源1 条@rayfernando1337 · 历史来源1 条@redpoint · 历史来源1 条@ric_rtp · 历史来源1 条@richardsocher · 历史来源1 条@rileybrown · 历史来源1 条@robertvaradan · 历史来源1 条@ronshepherd · 历史来源1 条@rosmine · 历史来源1 条@rthiago · 历史来源1 条@ruben_kostard · 历史来源1 条@runware · 历史来源1 条@rvivek · 历史来源1 条@ryanjunejo · 历史来源1 条@safaricheung · 历史来源1 条@samuelstroschei · 历史来源1 条@sanmking · 历史来源1 条@saranormous · 历史来源1 条@savinovnikolay · 历史来源1 条@scale_ai · 历史来源1 条@scaling01 · 历史来源1 条@sdaily_ai · 历史来源1 条@secscottbessent · 历史来源1 条@seltaa_ · 历史来源1 条@sergiopaniego · 历史来源1 条@servasyy_ai · 历史来源1 条@sethltx · 历史来源1 条@shashankgoyal95 · 历史来源1 条@sherryyanjiang · 历史来源1 条@sherylhsu02 · 历史来源1 条@shl · 历史来源1 条@sighjith · 历史来源1 条@simistern · 历史来源1 条@southpkcommons · 历史来源1 条@sriramkri · 历史来源1 条@sshoaibali · 历史来源1 条@stalkermustang · 历史来源1 条@status_effects · 历史来源1 条@stevencheng · 历史来源1 条@stockanalystpro · 历史来源1 条@suekhim · 历史来源1 条@sultanalfardan · 历史来源1 条@suraj_sharma14 · 历史来源1 条@swisscheese4299 · 历史来源1 条@swmansion · 历史来源1 条@systematicls · 历史来源1 条@teksedge · 历史来源1 条@tftc21 · 历史来源1 条@theahmadosman · 历史来源1 条@themidasproj · 历史来源1 条@theonejvo · 历史来源1 条@therealadamg · 历史来源1 条@timsoulo · 历史来源1 条@tmuxvim · 历史来源1 条@tobi · 历史来源1 条@togethercompute · 历史来源1 条@trackernetwork · 历史来源1 条@trustkerneltech · 历史来源1 条@ttunguz · 历史来源1 条@tuhinchakr · 历史来源1 条@twistartups · 历史来源1 条@ubermenscchh · 历史来源1 条@udayan_w · 历史来源1 条@usefastlane · 历史来源1 条@uzyn · 历史来源1 条@valeriocapraro · 历史来源1 条@vasuman · 历史来源1 条@vdbergrianne · 历史来源1 条@vibeguessing · 历史来源1 条@victoriakimse · 历史来源1 条@victoriawu77 · 历史来源1 条@victortaelin · 历史来源1 条@vikaskansalhq · 历史来源1 条@volchika · 历史来源1 条@walden_yan · 历史来源1 条@warpdotdev · 历史来源1 条@waynesutton · 历史来源1 条@wesroth · 历史来源1 条@whosamberella · 历史来源1 条@xdinodeer · 历史来源1 条@xicilion · 历史来源1 条@xucian_ · 历史来源1 条@yacinemtb · 历史来源1 条@yaojingang · 历史来源1 条@yoheinakajima · 历史来源1 条@yongquanyq · 历史来源1 条@youtubejocoding · 历史来源1 条@yusufg · 历史来源1 条@zachbussey · 历史来源1 条@zeddotdev · 历史来源1 条@zeroxkyle · 历史来源1 条@zhenthebuilder · 历史来源1 条@zicohacks · 历史来源1 条@zixuanli_ · 历史来源1 条@zymazza · 历史来源1 条
154 条AI 相关新闻 · 最新在前
8月20日周四
8月19日周三
  1. @MiniMax_AI51

    MiniMax H3 在 Runway 上线限时无限量生成,Max 套餐用户可不限量调用这一视频模型。Runway 在公告中称,活动期间不设生成次数上限,也不做计数,并给出了使用入口链接。MiniMax 官方账号转发了这一消息,并配文提示生成需自行把握分寸。

    引用@runwayml@runwayml

    MiniMax H3 is now unlimited on Runway. For a limited time, Max plan users can generate as much as they want with no caps, no counting, just unlimited access to one of the best video models available. Get started now at the link below. https://t.co/5mx6XHOlZj

8月18日周二
6月12日周五
  1. @MiniMax_AI28

    很高兴与 @cysic_xyz 联合主办这场活动。 5000 美元奖金池,M3 享 80% 折扣,即将诞生一些了不起的项目。 现在就是你的机会,还在等什么。今天就用 M3 和 CyOps 开始构建吧 🚀

    引用Cysic (@cysic_xyz)@cysic_xyz

    ICYMI: CyOps Arena is now live, co-hosted with @MiniMax_AI. With a $5,000 prize pool and 80% off MiniMax M3 model token pricing, there's never been a better time to start building. New to CyOps? Watch this quick tutorial and get your first project up and running in minutes 👇 Video

6月11日周四
6月10日周三
  1. @MiniMax_AI33

    模块化内核团队正在快速推进 M3 🚀 开放权重几天后发布——届时可直接在 @Modular 上运行。 很期待这个。

    引用Modular (@Modular)@Modular

    Our kernel team has been deep in MiniMax M3 all week. The 1M-token context and native multimodality make it a hard model to serve well, which is exactly the kind of problem we like! When the open weights drop in the next few days, you'll be able to run it on Modular right away. Stay tuned for @MiniMax_AI x Modular.

  2. @MiniMax_AI26

    为与 @Supplyaiusa 🤝 @HKGoodFortune 的合作感到自豪。

    引用Maison Solutions (@HKGoodFortune)@HKGoodFortune

    Maison Solutions Inc. (Nasdaq: MSS) has announced a strategic collaboration with @Supplyaiusa and @MiniMax_AI to explore AI-native food supply chain solutions. Together, the parties aim to bring AI closer to real food retail and supply chain operations. Read more: accessnewswire.com/newsroom/… $MSS #MaisonSolutions #SupplyAi #MiniMax #FoodSupplyChain #ArtificialIntelligence #RetailTech #SupplyChainInnovation

  3. @MiniMax_AI29

    很高兴看到这一构想逐步成形。 数字智能与实体运营的交汇处——正是下一代 AI 的所在。 很自豪能与 @Supplyaiusa 和 @HKGoodFortune 共同推动这件事。 AI 原生食品供应链 → 即将到来。🚀

    引用SupplyAi (@Supplyaiusa)@Supplyaiusa

    Big step for SupplyAi. We’re excited to be part of the strategic collaboration announced by @HKGoodFortune (Nasdaq: MSS) with @MiniMax_AI to explore AI-native food supply chain solutions. We’re building toward a future where business data, AI agents, and physical execution are more deeply connected across the food supply chain. Read more: accessnewswire.com/newsroom/… #SupplyAi #MaisonSolutions #MiniMax #FoodSupplyChain #AINative #AgenticAI #SupplyChainTechnology #RetailTech

6月9日周二
  1. @MiniMax_AI50

    MiniMax 宣布 M3 可在 AgentBox 上作为基座模型一键部署,具备前沿编码、1M token 上下文与原生多模态。AgentBox 由 GMI Cloud 推出,提供原生 Docker、灵活部署、单一 API key 调用 200+ 模型、跨区域专用算力与分发市场。

    引用GMI Cloud (@gmi_cloud)@gmi_cloud

    Today, we are launching GMI Agent Box. A complete infrastructure stack for production-ready AI agents: native Docker, flexible deployment, 200+ models under one API key, dedicated compute across regions, and a marketplace for distribution. Available now. Video

6月7日周日
6月5日周五
  1. @MiniMax_AI50

    很高兴通过 @dgrid_ai 将 M3 带给更多开发者 🤝 前沿编程能力、原生多模态、1M-token 上下文——现已在 DGrid 上线。

    引用DGrid AI (@dgrid_ai)@dgrid_ai

    DGrid 🤝 @MiniMax_AI MiniMax M3 is now live on dgrid.ai. Enjoy 50% off through June 7th. ⚡️ With frontier coding performance, a 1M-token context window, and native multimodality, M3 is built for the next generation of #AI applications and autonomous agents.🫡 As AI-native products continue to evolve, they need both advanced model intelligence and reliable gateway infrastructure. #DGrid is proud to support MiniMax’s latest release and make its capabilities more accessible to developers and agents through our decentralized AI gateway.🚀 Looking forward to driving broader adoption of MiniMax models across the ecosystem.👀

6月4日周四
  1. @MiniMax_AI24

    来参加我们在 @ycombinator 举办的 Conversational AI Hackathon,一起构建你的语音智能体,6 月 6–7 日,旧金山。 @usemoss 的检索能及时取回上下文。M3 对其进行推理。MiniMax Speech 2.8 Turbo 及时输出响应:低于 250ms,支持 40+ 种语言。 看看你能做出什么 👇

    引用Pete Koomen (@koomen)@koomen

    Come build agents that can finally hold a fluid conversation at the 24-Hour Conversational AI Hackathon, hosted by @usemoss at the YC Office, June 6-7. First place wins an interview with a YC partner: events.ycombinator.com/conve…

  2. @MiniMax_AI69

    MiniMax 官方宣布 M3 在 1M token 下解码速度提升 15.6 倍,并感谢 Fireworks AI 为其提供推理支持,用户可直接试用。其引用的 Fireworks AI 内容显示,M3 采用 MiniMax Sparse Attention(MSA),模型权重发布后也将在 Fireworks 社区提供。

    引用Fireworks AI (@FireworksAI_HQ)@FireworksAI_HQ

    MiniMax M3 arrives with MiniMax Sparse Attention (MSA), 15.6x faster decoding at 1M tokens. We're partnering with @MiniMax_AI to power the inference behind this week's launch. Head to minimax.io to take it for a spin. Once the model weights are released, M3 will be available to the Fireworks community.

    推荐理由:官方给出 M3 在 1M token 下解码提速 15.6 倍,读者可据此判断其长上下文推理的工程取向。

6月3日周三
  1. @MiniMax_AI28

    🏆 用 Minimax-M3 构建 → 赢取 Token Plan Plus 我们的官方 Discord 展示活动上线了!🎉 用 Minimax-M3 创建一个案例或项目,发布到我们的展示论坛,你就有机会成为 10 位获奖者之一。 参与方式: 1. 加入 Discord 👉 discord.gg/mmx 2. 用 Minimax-M3 构建作品 3. 发布到展示论坛 + 标注 Minimax-M3 4. 附上简短说明介绍你的使用方式 🗓 2026 年 6 月 2 日–8 日 🎁 10 位获奖者,6 月 9 日在官方 Discord 公布 #MinimaxM3 #AI

  2. @MiniMax_AI63

    MiniMax M3 在 SiliconFlow 上线并获 day-0 支持,首周享 5 折优惠。MiniMax 称 M3 是首个同时具备前沿编码、1M 上下文与原生多模态能力的开源权重模型,编码与 Agentic 能力在 SWE-Bench Pro 上超过 GPT-5.5 和 Gemini 3.1 Pro。优惠期内缓存、输入、输出价格为每 1M tokens $0.06 / $0.30 / $1.20。

    引用SiliconFlow (@SiliconFlowAI)@SiliconFlowAI

    Coding like Opus4.7 / 1M context window / Native multimodal @MiniMax_AI M3 is now on SiliconFlow with day-0 support 🔥 🎉 Limited-time 50% off for 7 days Cache / Input / Output: $0.06 / $0.30 / $1.20 per 1M tokens (Regular: $0.12 / $0.60 / $2.40) M3 is the first open-source model combining all three frontier capabilities: → Coding & Agentic: beats GPT-5.5 and Gemini 3.1 Pro on SWE-Bench Pro → 1M context via MiniMax Sparse Attention → Native multimodal from step zero — image, video & computer use Try it on SiliconFlow ⬇️