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MiniMax于2026年6月1日发布的新一代开源权重多模态基础模型。总参数约230B、激活约10B,100万Token上下文窗口(保障至少512K)。原生多模态训练,支持图像与视频输入。具备前沿Coding与Agentic能力。
MiniMax于2026年6月1日发布的新一代开源权重多模态基础模型。总参数约230B、激活约10B,100万Token上下文窗口(保障至少512K)。原生多模态训练,支持图像与视频输入。具备前沿Coding与Agentic能力。
MiniMax于2026年6月1日发布的新一代开源权重多模态基础模型。总参数约230B、激活约10B,100万Token上下文窗口(保障至少512K)。原生多模态训练,支持图像与视频输入。具备前沿Coding与Agentic能力。
MiniMax于2026年6月1日发布的新一代开源权重多模态基础模型。总参数约230B、激活约10B,100万Token上下文窗口(保障至少512K)。原生多模态训练,支持图像与视频输入。具备前沿Coding与Agentic能力。
MiniMax 开放权重的前沿模型,自研 MSA 稀疏注意力支持 1M 上下文,原生多模态,定位长程 Agent 与编码。
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原站按任务参数或阶梯规则计价,请在原站选择具体规格。
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MiniMax multimodal coding model for long-context reasoning and agent tasks
MiniMax-M3是MiniMax于2026年6月1日发布的开放权重原生多模态旗舰大模型,采用约428B总参数、23B激活参数的MoE架构与自研MiniMax Sparse Attention(MSA)稀疏注意力机制,API最高支持1M tokens超长上下文窗口(保障至少512K可用)且在1M规模下单token计算量仅为上一代约1/20、预填充与解码速度分别提升9倍与15倍以上,从训练起始阶段即进行文本、图像、视频混合多模态训练以实现深层语义对齐并具备桌面操作能力,在SWE-Bench Pro(59.0%)、BrowseComp(83.5分超越Opus 4.7)、Terminal-Bench 2.1(66.0%)等编码与智能体评测中达到国际前沿水平,已于2026年6月12日正式开源并适配华为昇腾等算力平台
MiniMax-M3是MiniMax于2026年6月1日发布的开放权重原生多模态旗舰大模型,采用约428B总参数、23B激活参数的MoE架构与自研MiniMax Sparse Attention(MSA)稀疏注意力机制,API最高支持1M tokens超长上下文窗口(保障至少512K可用)且在1M规模下单token计算量仅为上一代约1/20、预填充与解码速度分别提升9倍与15倍以上,从训练起始阶段即进行文本、图像、视频混合多模态训练以实现深层语义对齐并具备桌面操作能力,在SWE-Bench Pro(59.0%)、BrowseComp(83.5分超越Opus 4.7)、Terminal-Bench 2.1(66.0%)等编码与智能体评测中达到国际前沿水平,已于2026年6月12日正式开源并适配华为昇腾等算力平台
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