MiniMax发布新一代通用模型MiniMax M3 推理效率显著提升
作者:ClearCorner
时间:2026-06-01
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国产大模型赛道又迎来一位重量级选手——6月1日,MiniMax正式发布了新一代通用模型M3。这次更新不是小修小补,而是在架构层面动了一次大手术。 M3最大的亮点,是采用了自研的稀疏注意力架构MSA(MiniMax Sparse Attention)。这玩意儿听着有点硬核,但说人话就是:它在保持超长上
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国产大模型赛道又迎来一位重量级选手——6月1日,MiniMax正式发布了新一代通用模型M3。这次更新不是小修小补,而是在架构层面动了一次大手术。
M3最大的亮点,是采用了自研的稀疏注意力架构MSA(MiniMax Sparse Attention)。这玩意儿听着有点硬核,但说人话就是:它在保持超长上下文处理能力的同时,把计算量狠狠砍了一刀。数据显示,在100万上下文的规模下,M3单个token的计算量只有上一代模型的大约二十分之一。这意味着什么?推理效率直接拉满。
不仅如此,M3在编程、智能体、超长上下文以及原生多模态等几个关键方向上,都完成了代际跃升。也就是说,它不再是某个单科特长生,而是全面开花的全能型选手。

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