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 Paul1148 条X:Kim1108 条X:阿易 AI Notes821 条X:阿里云 / Alibaba Cloud415 条X:Testing Catalog330 条X:Elvis Saravia312 条X:OpenRouter287 条X:Elon Musk285 条X:cb_doge277 条X:Artificial Analysis257 条X:Ethan Mollick245 条X:PixVerse235 条X:Replit213 条X:OpenAI Developers200 条X:SemiAnalysis197 条X:ZHO182 条X:Alexandr Wang(Scale AI 创始人/Meta 首席 AI 官)173 条X:小北161 条X:swyx161 条X:Gemini156 条X:MiniMax154 条X:Dex Horthy(HumanLayer)124 条X:Tibo122 条X:OpenAI119 条X:Google AI for Developers103 条X:Emad Mostaque101 条X:X.PIN100 条X:蚂蚁百灵98 条X:Thomas Wolf(Hugging Face 联创/CSO)94 条X:Epoch AI91 条X:Luma AI88 条X:AI Safety Memes87 条X:Claude Devs84 条X:Runway81 条X:Aravind Srinivas(Perplexity CEO)80 条X:Jason Liu80 条X:马东锡 NLP77 条X:面壁智能 OpenBMB77 条X:Sam Altman77 条X:Frank Wang 玉伯73 条X:fofr70 条X:Gabriel70 条X:洪明68 条X:阑夕61 条X:Francois Chollet60 条X:opencode59 条X:Eric Zakariasson58 条X:Perplexity58 条X:Yuchen Jin58 条X:Greg Brockman57 条X:赵纯想56 条X:Nathan Lambert56 条X:Tencent WorkBuddy55 条X:Microsoft Research54 条X:Cohere51 条X:腾讯混元50 条X:Suno49 条X:Claude45 条X:Anthropic44 条X:Clément Delangue(Hugging Face CEO)44 条X:Peter Steinberger44 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18 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@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@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@id_aa_carmack · 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
6月3日周三
  1. @MiniMax_AI60

    MiniMax 回顾了与 Together AI 团队围绕 M3 的直播分享,重点介绍 MSA(MiniMax Sparse Attention)机制。MSA 不压缩 KV 缓存,而是保留真实未压缩的 KV 并做块级 top-K 选择,使 1M 上下文窗口可行,注意力内核的每解码墙钟耗时占比从上代的约 30% 降至约 5%。

    引用Together AI (@togethercompute)@togethercompute

    MiniMax M3 is live and Together AI is powering its inference 🚀 Tomorrow at 6pm PT we're going live on X Spaces with the teams behind the model and the infrastructure to give you a deep dive. nitter.net/i/spaces/1nxeLLDDBEaJX

  2. @MiniMax_AI74

    MiniMax 发布多模态模型 MiniMax-M3,在 Vals Index 与 Vals Multimodal Index 上成为新的开源权重 SOTA。据其引用的 ValsAI 内容,这是 MiniMax 首款多模态模型,整体排名第 6。

    引用Vals AI (@ValsAI)@ValsAI

    MiniMax just released MiniMax-M3, their first multimodal model. It is the new open-weight SOTA on the Vals Index and the Vals Multimodal Index, and #6 overall.

    推荐理由:MiniMax 的多模态模型在 Vals 两个榜单取得开源权重最佳成绩,读者可对照它与整体榜单前列的排名差距。

6月2日周二
  1. @MiniMax_AI73

    MiniMax 发布开源权重模型 M3,称其同时具备编码与智能体、1M 长上下文和原生多模态三项前沿能力。官方给出的基准成绩包括 SWE-Bench Pro 59.0%、Terminal Bench 2.1 66.0%、SWE-fficiency 34.8%、KernelBench Hard 28.8% 和 MCP Atlas 74.2%,并通过 MiniMax Sparse Attention 将上下文扩展至 1M。API 已在 platform.minimax.io 开放,MiniMax Code 入口为 code.minimax.io,权重与技术报告约 10 天后发布。

    引用MiniMax (official) (@MiniMax_AI)@MiniMax_AI

    Introducing MiniMax M3: The First Open-Weights Model to Combine Three Frontier Capabilities - Coding & Agentic Frontier: 59.0% SWE-Bench Pro, 66.0% Terminal Bench 2.1, 34.8% SWE-fficiency, 28.8% KernelBench Hard, 74.2% MCP Atlas - MiniMax Sparse Attention scales context to 1M - Natively Multimodal from Step Zero API: platform.minimax.io Token Plan: platform.minimax.io/subscrib… 🚀New! MiniMax Code: code.minimax.io Weights & Tech Report in ~10 Days

    推荐理由:官方给出 M3 在编码与智能体基准上的具体分数和 1M 上下文,读者可据此对照同类开源模型的能力边界。

  2. @MiniMax_AI68

    MiniMax 发布开源权重模型 M3,称其为首个同时具备编码、Agent 与多模态三项前沿能力的模型。M3 在 SWE-Bench Pro 得 59.0%、Terminal Bench 2.1 得 66.0%、MCP Atlas 得 74.2%,并通过 MiniMax Sparse Attention 将上下文扩展到 1M,从 Step Zero 起原生多模态。API 与 Token Plan 已在 platform.minimax.io 开放,MiniMax Code 在 code.minimax.io,权重与技术报告约 10 天后发布。

    引用MiniMax (official) (@MiniMax_AI)@MiniMax_AI

    Introducing MiniMax M3: The First Open-Weights Model to Combine Three Frontier Capabilities - Coding & Agentic Frontier: 59.0% SWE-Bench Pro, 66.0% Terminal Bench 2.1, 34.8% SWE-fficiency, 28.8% KernelBench Hard, 74.2% MCP Atlas - MiniMax Sparse Attention scales context to 1M - Natively Multimodal from Step Zero API: platform.minimax.io Token Plan: platform.minimax.io/subscrib… 🚀New! MiniMax Code: code.minimax.io Weights & Tech Report in ~10 Days

    推荐理由:原文列出 M3 的编码与 Agent 基准成绩及 1M 上下文能力,可对照开源模型的当前水位。

  3. @MiniMax_AI69

    MiniMax M3 已在 Vercel AI Gateway 上线,这是 MiniMax 首个长上下文模型,支持 1M token 上下文和多模态输入。上线首周提供 50% 折扣,模型标识为 minimax/minimax-m3。

    引用Vercel Developers (@vercel_dev)@vercel_dev

    MiniMax M3 is available on AI Gateway. MiniMax's first long-context model, with support for multimodal inputs. 50% off for the next week. 𝚖𝚘𝚍𝚎𝚕: '𝚖𝚒𝚗𝚒𝚖𝚊𝚡/𝚖𝚒𝚗𝚒𝚖𝚊𝚡-𝚖𝟹' vercel.com/changelog/minimax…

    推荐理由:MiniMax M3 通过 Vercel AI Gateway 开放调用,1M token 上下文与多模态输入是其主要能力变化。

  4. @MiniMax_AI73

    MiniMax 的模型 M3 在上线首日接入 Cloudflare AI Gateway。Cloudflare 转发称 M3 是首个推进编码前沿的开源模型,支持 1M 上下文和原生多模态理解,首周对上下文不超过 512K 的请求提供 50% 折扣,可通过 AI Gateway 试用。

    引用Cloudflare Developers (@CloudflareDev)@CloudflareDev

    M3 from @MiniMax_AI is now available on Cloudflare AI Gateway: - First open model to push SOTA coding frontier - 1M context and native multimodal understanding - 50% off during the first week for requests ≤ 512K context Try it out through AI Gateway today! developers.cloudflare.com/ai…

    推荐理由:M3 上线当天即可通过 Cloudflare AI Gateway 调用,读者可据此了解这款开源编码模型的能力与首周折扣。

  5. @MiniMax_AI36

    价格标签说明了一切 👀 M3 已上线 @aimlapi! 自己去试试吧 😎

    引用AI/ML API (@aimlapi)@aimlapi

    MiniMax M3 is now available on AI/ML API! To test it, we asked several leading models to oneshot Doodle Jump from the scratch. The results ended up looking far closer than the price tags. MiniMax M3: $0.05 Qwen 3.7 Max: $0.08 DeepSeek V4 Pro: $0.10 GPT-5.5: $0.42 Curious which one you'd pick in a blind comparison. We also offer it 50% off for a limited time. Find docs, guides for setting it up & prompt below Video

  6. @MiniMax_AI38

    餐巾纸草图 → 可玩游戏,仅 $0.028 😳 这正是 M3 为之打造的场景 @atomic_chat_hq

    引用atomic.chat (@atomic_chat_hq)@atomic_chat_hq

    MiniMax M3 turned a napkin sketch into a playable game We handed MiniMax M3 a hand-drawn draft of a Doodle Jump style platformer. It read the elements off the draft, wrote the logic, drew the interface and shipped it as one self-contained HTML game Input: 6,920 tokens Output: 9,933 tokens Cost: $0.028 @MiniMax_AI drops M3 on @huggingface next week Video

  7. @MiniMax_AI41

    杂乱、多模态、普通对话装不下?M3 来搞定 🫡 @happycapyai

    引用Happycapy (@happycapyai)@happycapyai

    MiniMax M3 @MiniMax_AI is now live on Happycapy 🎉 A major upgrade for agent workflows, especially when the task is messy, multimodal, and too large for a normal chat. Now you can give the agent more context upfront and let it work across everything in one run: • Native multimodal input: PDFs, videos, images, screenshots, and long docs • Strong coding and agent work: useful for repo level debugging, issue tracing, and Connect My Mac tasks • Open weights and about 3x cheaper than Sonnet. Build more, pay less! We put it to the test below 🧵 Video

  8. @MiniMax_AI64

    MiniMax M3 已在 Qubrid AI 上线,官方称其具备 1M-token 上下文、原生多模态、前沿编码性能与长程智能体工作流能力。Qubrid AI 作为 Day 0 发布伙伴,为早期用户提供 50% 折扣。

    引用Qubrid AI (@Qubrid_AI)@Qubrid_AI

    @MiniMax_AI M3 is now live on Qubrid AI. platform.qubrid.com/model/mi… - 1M-token context. - Native multimodality. - Frontier coding performance. - Long-horizon agentic workflows. One of the most technically interesting open-weight model releases of the year. We're proud to be a Day 0 launch partner and are offering 50% off for early adopters. More on the launch, benchmarks, architecture, API access, pricing, and partnership: qubrid.com/blog/minimax-m3-i…

  9. @MiniMax_AI50

    这就是模型与智能体对齐的样子 🤝 @SimularAI

    引用Simular (@SimularAI)@SimularAI

    Today @MiniMax_AI ships M3 — the first frontier model purpose-built for computer-use agents. Natively multimodal. One model, almost every real-world task. And today, @sai_borg runs it. Our users are the first to use M3 the way it was designed to be used — on a real desktop, doing real work. This is what model-and-agent alignment looks like. → Try it: sai.work

6月1日周一
  1. @MiniMax_AI66

    MiniMax 发布 M3 模型。官方主推提到视频控制、游戏等场景,以及开源权重、超大上下文和强编码能力。引用评测 @MinLiBuilds 称 M3 有 1M context、原生多模态与 Agentic 三项特性,并用截图在多 agent 工作流下于 2 小时做出可运行的双人对决小游戏。

    引用实践哥MinLi (@MinLiBuilds)@MinLiBuilds

    跟祖传的 20K context 说 bye bye 了。 MiniMax M3 发布了,三个亮点: 1M context、原生多模态、Agentic。 我这次做了一次完整评测,使用CC workflow 、 @ZenMuxAI和MiniMax M3: 给一张截图,做一个“凡人修仙剑阵对决手势游戏”。 要求是:支持双人对决 、使用 workflow 拆解任务、加入石头剪刀布机制。 2 小时后,游戏真的跑起来了。 这一代LLM的版本答案我知道了: 1M 上下文 + 多模态+ agent 模式。 1M context 是推理深度的基础,多 agent 负责拆任务和执行。 Video

    推荐理由:官方给出 M3 的开源权重与大上下文等信息,引用评测展示了多模态加 Agent 工作流的实际产出。

  2. @MiniMax_AI32

    一次成功。通过 @opencode。由 M3 完成。

    引用stevibe (@stevibe)@stevibe

    MiniMax M3 might be the most underrated coding model right now. I gave it nothing but a screenshot of a chaotic 90s GeoCities-style fan page, no HTML source, just the image + the asset files, and told it to rebuild the whole thing as a sleek Apple-style 2026 site. One shot. Through OpenCode. The result is genuinely stunning. It kept the soul (the "stevibe's HyperHome" identity, the visitor counter, the guestbook, the webmaster portrait) and translated every section into clean modern design, gradient hero, proper typography, dark theme, the works. Video

  3. @MiniMax_AI66

    MiniMax M3 已在 Novita AI 上线,作为 Day-0 API 合作方开放,首周享 50% 折扣。Novita 称 M3 是首个同时具备前沿编码与智能体能力、最高 1M tokens 上下文和原生多模态的开源权重模型,其中上下文由 MiniMax Sparse Attention 实现,基准成绩为 59.0% SWE-Bench Pro、66.0% Terminal Bench 2.1、74.2% MCP Atlas。

    引用Novita AI (@novita_labs)@novita_labs

    🚀 We’re launching MiniMax M3 from @MiniMax_AI on Novita AI as a Day-0 API launch partner. The first open-weights model to combine: • Frontier coding and agent capabilities 59.0% SWE-Bench Pro, 66.0% Terminal Bench 2.1, 74.2% MCP Atlas • Up to 1M tokens of context Enabled by MiniMax Sparse Attention • Native multimodality from day one Built for both text and visual understanding Excited to make MiniMax M3 available to developers on Day 0. Video

    推荐理由:M3 在 Novita 上线并附上 SWE-Bench Pro 等基准,可据此了解其编码与智能体能力定位。

  4. @MiniMax_AI32

    很高兴与 @BAI_AGI 联手 🤝 M3 提供大脑,现在智能体有了可以运作的资金通道🔥

    引用B.AI (@BAI_AGI)@BAI_AGI

    B.AI 🤝 @MiniMax_AI Powerful agents require both advanced intelligence and robust economic infrastructure. We are partnering with MiniMax to help accelerate the future of AI-native applications and autonomous agents. As MiniMax advances the frontier of reasoning, coding, multimodal understanding, and agentic workflows, B.AI is building the financial infrastructure that enables intelligent agents to transact, coordinate, and operate within decentralized economies.

  5. @MiniMax_AI76

    MiniMax 宣布 M3 在 OrcaRouter 首日上线,首周使用可享 50% 折扣。引用信息显示,M3 支持最高 1M token 上下文(最低保证 512K),具备新一代稀疏注意力、更快推理和更强的智能体工作流,并称其为最受期待的开源模型发布之一。

    引用OrcaRouter 🐳 (@OrcaRouter)@OrcaRouter

    🚀 @MiniMax_AI M3 is now available on OrcaRouter. One of the most anticipated open model releases, bringing next-gen sparse attention, ultra-long context handling (up to 1M tokens of context with a guaranteed minimum of 512K), faster inference, and stronger agentic workflows. Try it out here: orcarouter.ai/models/minimax…

    推荐理由:MiniMax M3 首日上线 OrcaRouter,读者可据此了解其长上下文与智能体工作流的能力定位。

  6. @MiniMax_AI69

    MiniMax 发布 M3,引用内容描述其为开放权重的前沿级模型,具备 1M 上下文窗口和图像、视频原生多模态能力。MiniMax 官方账号表示 M3 可与 visionagents_ai 结合用于实时语音与视频。

    引用Vision Agents (@visionagents_ai)@visionagents_ai

    Congrats to the @MiniMax_AI team on the release of M3! 👉 A frontier-class open-weight model 👉 1M context window 👉 Native multimodality (image & video)

    推荐理由:MiniMax M3 以开放权重、1M 上下文和原生多模态发布,读者可据此了解实时语音与视频的集成方向。

  7. @MiniMax_AI75

    MiniMax-M3 已在 Venice(@AskVenice)上线,作者称其开放权重,具备前沿编码与智能体能力,支持 1M 上下文和原生多模态,首日即可用并支持匿名访问。引用文案称其为首个兼具前沿编码与智能体性能并原生支持多模态的开放权重模型,面向长周期复杂工作流。

    引用Venice (@AskVenice)@AskVenice

    MiniMax-M3 by @MiniMax_AI is now live on Venice. The first open-weight model to deliver frontier coding and agentic performance with native multimodality. Built for long-horizon, complex workflows. Available anonymously.

    推荐理由:MiniMax-M3 以开放权重同时具备前沿编码与智能体能力,支持 1M 上下文和原生多模态,面向长周期复杂工作流。

  8. @MiniMax_AI71

    MiniMax 发布 M3 模型,并在发布当天同步上线 OpenRouter。该模型具备 1M token 上下文窗口、前沿编码与智能体能力,以及原生多模态,首周提供 50% 折扣。OpenRouter 称其为前沿级开源权重模型,原生多模态覆盖图像与视频。

    引用OpenRouter (@OpenRouter)@OpenRouter

    MiniMax-M3 is live on OpenRouter! A frontier-class open-weight model that combines a 1M-token context window, frontier coding and agentic performance, and native multimodality (image & video) in one model.

    推荐理由:MiniMax-M3 上线 OpenRouter 并给出首周折扣,可了解其 1M 上下文与多模态能力的组合方式。

  9. @MiniMax_AI62

    MiniMax 宣布明天联合 Together AI 在 X Spaces 直播,详解 M3 的稀疏注意力、1M 上下文等内容,由 @zpysky1125 主讲。引用内容显示 M3 已上线,并由 Together AI 提供推理支持。

    引用Together AI (@togethercompute)@togethercompute

    MiniMax M3 is live and Together AI is powering its inference 🚀 Tomorrow at 6pm PT we're going live on X Spaces with the teams behind the model and the infrastructure to give you a deep dive. nitter.net/i/spaces/1nxeLLDDBEaJX

  10. @MiniMax_AI66

    MiniMax 发布 MiniMax M3,称其为首个同时结合编码与 Agent、长上下文、原生多模态三项前沿能力的开源权重模型。编码与 Agentic 基准成绩为 SWE-Bench Pro 59.0%、Terminal Bench 2.1 66.0%、SWE-fficiency 34.8%、KernelBench Hard 28.8%、MCP Atlas 74.2%;MiniMax Sparse Attention 将上下文扩展至 1M,模型从 Step Zero 起原生多模态。API 已在 platform.minimax.io 上线,同时推出 MiniMax Code,权重与技术报告约 10 天后发布。

    推荐理由:MiniMax M3 放出编码、1M 上下文与多模态的基准成绩,可供开源权重模型选型时对照参考。

5月30日周六
5月29日周五
5月27日周三
  1. @MiniMax_AI38

    这标志着 M2 系列的结束,MiniMax-M3 即将到来

    引用RyanLee (@RyanLeeMiniMax)@RyanLeeMiniMax

    Recently, we took time to consolidate all of the work behind M2 and published it here: our M2 paper on arXiv It’s been just over six months since we first open-sourced M2 on December 23 last year. During that time, a number of our ideas and systems have been broadly adopted by the open-source community — including CISPO, Forge RL System, Self-Evolution. Over the past six months, we’ve felt incredible enthusiasm from the open-source community. Nearly every model release reached the #1 spot on the Hugging Face leaderboard. Now it’s time for a new chapter. We’re getting ready for M3. MSA paper is on the road. arxiv.org/abs/2605.26494