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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。

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35条精选相关主题Kimi / 月之暗面千问 Qwen语音与音频

最新精选

第 1–20 条 · 共 35 条
10月1日周四
9月10日周四
  1. Z Potentials · 微信公众号67

    GPT-6 Astra与实时视频模型并进，AI游戏和互动内容成本结构重排

    文章梳理一周内互动内容的模型竞争：OpenAI发布GPT-6 Astra与GPT-image-2.5（延迟最多降50%），fal发布H3 Max/H3 Max Turbo，Yoroll发布基于MiniMax H3的H3 Superfast（8×B200上推理10秒视频约需4秒）及实时互动产品YoLive。

    推荐理由：原文梳理了实时视频生成与GPT-6带动AI游戏的具体玩法、成本结构和Harness搭建思路，给出了可参照的分析框架。

9月9日周三
  1. @thexpin65

    美国 NSA、FBI 与 CISA 指控 DeepSeek、月之暗面、阿里巴巴、MiniMax、阶跃星辰等公司自至少 2024 年起以工业规模从美国模型中提取知识。这些机构称相关公司通过多个渠道提交请求以绕过规则，用于提升数学和编码能力。授权情况下的知识蒸馏本身合法，争议集中在访问权限与同意问题上；美方敦促美国开发者立即行动并共享情报，涉事公司暂未回应。

    推荐理由：美国三家机构指控多家中国公司以蒸馏方式大规模提取美国模型能力，争议焦点落在授权与访问同意上。

8月31日周一
  1. MiniMax 稀宇科技 · 微信公众号66

    MiniMax 将 H3 Max 768P 与 480P 接入开放平台，支撑实时 AI 直播

    MiniMax 将 H3 Max 768P 与 H3 Max 480P 接入开放平台和 MiniMax Design。H3 Max 生成 5 秒 768p 音视频不到 3 秒，吞吐量约为 MiniMax H3 的 35 倍；fal 工程师和 Pieter Levels 已基于它搭建 Twitch 实时直播与 24 小时 AI 直播网站。

    推荐理由：官方给出 H3 Max 的生成速度、吞吐量对比和接入入口，读者可以判断实时 AI 直播这类场景是否已经跑得通。

8月18日周二
6月27日周六
  1. OpenRouter Announcements76

    OpenRouter 评出 2026 年 6 月最值得关注的四款开放权重模型

    OpenRouter 认为 2026 年 6 月最值得关注的四款开放权重模型是 DeepSeek V4 Flash、GLM 5.2、MiniMax M3 和 NVIDIA Nemotron 3 Ultra，并指出开放权重模型与美国前沿实验室的能力差距已连续 18 个月保持在 3-6 个月且未在扩大。

    推荐理由：OpenRouter 用自家价格与吞吐数据逐一点评四款开放权重模型的适用场景，读者可以按成本、质量和模态对号入座选型。

6月15日周一
  1. 赛博禅心 · 微信公众号76

    MiniMax 开源 428B 参数 M3 模型权重，同步发布 MSA 技术论文

    MiniMax 开源了 MiniMax M3 模型权重，并同步发布 MSA（MiniMax Sparse Attention）技术论文。M3 是 MiniMax 的原生多模态旗舰模型，总参数 428B，激活参数 23B，文中称其是第一个从 Step 0 开始做多模态混合训练的开源模型。

    推荐理由：M3 从 Step 0 起做多模态混合训练并开源权重，同时公开 MSA 稀疏注意力论文，可了解其长上下文成本设计思路。

6月4日周四
  1. @RyanLeeMiniMax66

    MiniMax 发布开放权重模型 MiniMax M3，官方称其是首个同时结合编码与智能体、100 万上下文、原生多模态三项前沿能力的开放权重模型。官方给出 59.0% SWE-Bench Pro、66.0% Terminal Bench 2.1 等成绩，通过 MiniMax Sparse Attention 将上下文扩展至 1M，并从 Step Zero 起原生多模态。作者补充 M3 目前位列 ArtificialAnalysis 第 8，因需并行开源 MSA 算子，权重将于下周晚些时候向所有人发布。

    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：官方给出三项前沿能力与基准成绩，并说明权重和 MSA 算子的开源时间，读者可据此判断开放节奏与可用范围。

  2. @arena80

    MiniMax M3 登入 Arena，在 Code Arena 前端编码榜排名第 7，得分 1531，与 GLM-5.1 接近。其定价为每 M token 输入 0.60 美元、输出 2.40 美元，Arena 称其在所属价位推动了性价比前沿。MiniMax 官方介绍称 M3 是首个同时具备三项前沿能力的开源权重模型，SWE-Bench Pro 59.0%、Terminal Bench 2.1 66.0%、MCP Atlas 74.2%，通过 Sparse Attention 将上下文扩展至 1M，原生多模态，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：MiniMax M3 在 Arena 前端编码榜位列第 7，与 GLM-5.1 接近，读者可据此比较同级价位模型的能力与定价。

  3. @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。

  4. @runware65

    MiniMax 发布开源权重模型 M3，称其同时结合编码与智能体、1M 上下文和原生多模态三项能力。官方给出 SWE-Bench Pro 59.0%、Terminal Bench 2.1 66.0%、MCP Atlas 74.2% 等成绩，并称 MiniMax Sparse Attention 将上下文扩展至 1M。Runware 表示已可通过其 API 调用该模型，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：引用的发布信息列出 M3 在编码、智能体与 1M 上下文上的基准成绩，可供判断这款开源权重模型的能力组合。

6月3日周三
  1. @SkylerMiao766

    MiniMax M3 带来稀疏注意力、1M 上下文和多模态能力，Together 承担了让它跑得更快的服务端工作。作者提到这是与 Together 团队的一次合作。

    引用Together AI (@togethercompute)@togethercompute

    x.com/i/article/206189124776…

    推荐理由：M3 同时列出稀疏注意力、1M 上下文与多模态三项能力，并点出 Together 承担了让它跑得更快的服务端工作。

  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. @kilocode67

    MiniMax 发布 M3 模型，官方称其为首个同时整合编程、Agent 与多模态三项前沿能力的开放权重模型。官方报告其在 SWE-Bench Pro 取得 59.0%、Terminal Bench 2.1 取得 66.0%、SWE-fficiency 取得 34.8%、KernelBench Hard 取得 28.8%、MCP Atlas 取得 74.2%，并通过 MiniMax Sparse Attention 将上下文扩展到 1M。模型从第一步起原生多模态，权重与技术报告预计约 10 天后发布，API 与 MiniMax Code 入口已开放。

    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 的编程与 Agent 基准数据及 1M 上下文能力，可据此观察开源权重模型的前沿能力边界。

6月1日周一
  1. @kimmonismus74

    MiniMax 发布 M3 开放权重模型，在 SWE-Bench Pro 上得分 59%，略高于 GPT-5.5 的 58.6%，高于 Gemini 3.1 Pro 的 54.2%，编码上仍落后 Opus 4.7。该模型支持 1M token 上下文并原生多模态，在 BrowseComp 上以 83.5% 领先 Opus 4.7，每 token 成本约为 GPT-5.5 的 1/12。权重和完整技术报告预计约 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：原文给出了 M3 与 GPT-5.5、Opus 4.7 的基准对比和成本差距，读者可据此判断开放权重模型的能力位次。