MiniMax M3模型正式发布 自研MSA稀疏注意力架构全解析
时间:2026-07-24 | 作者:318050 | 阅读:02026年6月1日,国产AI大模型公司MiniMax正式推出了新一代通用模型——MiniMax M3。
这个节点很有看头,因为官方给出了非常清晰的定位:
- 在编程与智能体能力方面实现代际突破;
- 在超长上下文处理方面实现代际突破;
- 在原生多模态理解方面实现代际突破。
用一句话概括:这是国内首个同时集齐“前沿Coding能力、1M超长上下文、原生多模态”这三项核心能力的大模型。目前,它也是全球唯一具备这样完整能力组合的开源选择。
核心引擎:自研MSA稀疏注意力架构
M3能实现这样的融合,底层依赖的是全新自研的MiniMax Sparse Attention(MSA)稀疏注意力架构。这才是它的核心引擎。
相比传统的全注意力机制,MSA最直接的优势是:大幅降低长上下文场景下的计算成本。
它把上下文窗口直接拉到了100万token。这意味着什么?
- 在处理超长文档时,可以在单次推理中保留完整信息链路;
- 在处理复杂代码仓库时,不再需要分批次处理;
- 在多轮任务协作场景下,效率和准确性都上了一个台阶。
实际测试表现:超越GPT-5.5和Gemini 3.1 Pro
在衡量编程能力的SWE-Bench Pro评测集上,M3的成绩超过了GPT-5.5和Gemini 3.1 Pro,逼近Opus 4.7的水平。
在另一个综合评估SVG生成性能的SVG-Bench基准上,M3直接超过了Opus 4.7。
这组数据,放在全球竞品里横向对比,含金量非常高。
商业化路径:Token Plan订阅方案
MiniMax同步推出了Token Plan订阅方案,共三个档位,覆盖不同需求:
- Plus版:每月49元,包含6亿token;
- Max版:每月119元,包含18亿token;
- Ultra版:每月469元,包含55亿token。
这个定价结构,基本是把门槛和天花板都摆在了台面上。
来源:整理自互联网
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