MiniMax 的模型与产品动态：M 系列大模型、语音与多模态能力、开源与商业化进展。
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。
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。
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。
OpenRouter 上线 MiniMax M3，首周提供 50% 折扣，用户可通过 openrouter.ai/minimax/minimax-m3 直接试用。
推荐理由：原文给出 MiniMax M3 在 OpenRouter 的上线入口与首周五折，读者可据此判断接入成本与试用时机。
推荐理由：原文列出上下文窗口、编码、智能体和多模态四个方面，读者可据此了解这个开放权重模型的配置取向。
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：材料给出 M3 在 Ollama Cloud 的调用命令与零数据保留说明，可据此直接上手编码与智能体任务。
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。
推荐理由：MiniMax-M3 以 100 万上下文和多模态能力接入 OpenRouter，并给出每百万 token 输入输出定价，便于开发者比较接入成本。
Introducing the Cline SDK. We rebuilt the Cline harness for our extension and CLI from scratch using all the lessons learned since creating one of the world's first coding agents in 2024, and are open sourcing it for others to build with today. npm i @cline/sdk 🧵 Video
推荐理由：Cline 把重建的编码智能体框架开源为 SDK，MiniMax 同步建议在其上试跑 M2.7，可观察当前工具链的搭配方式。