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MiniMax M3终于来了,指标很强,但社区炒翻了

今天打开手机,原本只想扫一眼股价,结果看到MiniMax股价大跌15%。赶紧翻了一圈新闻,原来是M3发布了。翻看M3的技术报告,坦白说,真的不差。从各项benchmark来看,甚至可以说是惊艳的——SWE-Bench Pro 59%,超过GPT-5.5,逼近Opus 4.7;BrowseComp 8

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    今天打开手机,原本只想扫一眼股价,结果看到MiniMax股价大跌15%。赶紧翻了一圈新闻,原来是M3发布了。

    翻看M3的技术报告,坦白说,真的不差。从各项benchmark来看,甚至可以说是惊艳的——SWE-Bench Pro 59%,超过GPT-5.5,逼近Opus 4.7;BrowseComp 83.5直接把Opus 4.7踩在脚下;百万上下文、原生多模态,外加自研MSA稀疏注意力架构。

    当然,股价从来跟业绩和实力没什么直接关系,但这两个信息摆在一起,确实有点诡异。再去X上翻翻评论和开发者社区,发现骂声确实比叫好声更响,尤其是中文社区。这就有意思了——两级分化背后藏着什么?值得聊聊。

    先说说指标里的“小心思”

    59%的SWE-Bench Pro,这个数字本身没问题。SWE-Bench Pro是目前公认最接近真实软件工程场景的基准,考的是用代码修真实项目里的bug,还得跑测试验证,不能蒙,含金量够。59%是个实打实的高分。


    但翻到MiniMax技术报告里,关于Terminal Bench 2和VIBE-Pro这两个测试,有一行注释写着:使用了Claude Code作为评测脚手架进行测试。


    这意味着MiniMax采用了Claude Code的工具链,测自己模型的Coding能力,然后拿这个分数去跟Claude Opus 4.7做比较。这个操作有点让人困惑。

    一个疑问是:其他模型是否也采用类似评测方式?只有MiniMax说了“真话”?还是只有MiniMax是这样的?仔细翻了一下,其实SWE benchmark、Terminal Bench 2和VIBE-Pro都是基于Claude Code做的测试。准确来说,像Terminal Bench 2这类需要在环境里连续执行工具调用的Agent评测,在当前行业里用脚手架跑是惯例,Claude Code、OpenCode都是常见选择。脚手架本身不是问题,问题在于——当你用A的框架测B的能力,然后对外宣传跟A比肩,这就有点“不讲武德”了。

    模型的原生能力和“用某个脚手架跑出来的能力”,是两回事。用户很难分辨SWE-Bench Pro 59%这个数据里有多少是模型能力,有多少是脚手架加成。难怪很多人已经完全不信各种评测指标了。


    在MiniMax官号下面,这样的吐槽比比皆是。


    我们来说说“开源”的诚意

    与其他发布的开源模型不同,MiniMax这次没有公布模型大小。一个多大的模型取得了这样的成绩?这让开发者们充满困惑。其次,让很多开发者不满的是没有公布模型“权重”。最新说法是“发布后10天内开源”,模型先API上线,权重后面跟上。

    这又回到了上面的话题——这种做法充满“心机”。面向一向追求坦诚的程序员来说,可以理解,但确实不那么“坦荡”。为什么这么说?这种安排更多是商业逻辑上的考虑:先通过API收回一波成本,再开源,无可厚非。但如果你今天对社区宣传的是“开源”,却又不给权重,社区没有办法在本地环境里验证任何评测数据。所有人只能通过API访问模型,既无法复现benchmark,也无法独立摸清模型底细。开源社区的核心价值就是“可复现、可验证”。所以当先宣传开源,再说权重“过几天给”,这两件事放在一起,社区的质疑声也就很自然了。

    类似这种:


    或者这种:


    最扎心的,还是Coding Plan的调整

    前两个都还是技术范畴的讨论,Coding Plan的调整才是骂声最集中的地方。以前MiniMax的Coding Plan一直以“量大管饱”著称——它是按照请求次数做限制的,限制的是速率:每5小时滚动窗口内的请求次数,但没有月度Token总量的上限。一个重度开发者,只要不超速,可以持续低速地跑。有老用户算过,他一个月实际跑下来消耗了三十亿token,有的甚至五十亿+,而月费就是那几十块钱。

    这是之前的“黄金时代”,每个月无上限地跑,自己控制节奏。但是,在没有预告的情况下,M3发布同步推了Token Plan,把这套规则改了。改成了按总量来看:Plus套餐49块6亿token,最新说法相当于Claude Pro 5倍用量,听起来很划算。

    但深究一下最新细则,这个6亿token是按单次调用50K token来估算的,折算出来大约是12000次调用。


    你想想看,M3支持百万上下文,真正的重度使用场景,单次调用几十万token是常态,6亿token一下子就见底了。更让人难以接受的是,原来承诺老用户不受周限额限制,现在却出尔反尔。这怎么可能不炸?


    最新很快出来回应:


    V2EX上有用户直接把这次和之前的“代金券事件”并列,说MiniMax这是又背刺了一次老用户。能让用户翻出来历史账单一起算,说明积累的信任是真的在消耗。

    说回技术本身,MSA这个创新有点意思

    其实,MiniMax这次发布的技术本身是有点东西的,但都被一系列“骚操作”盖住了。特别是M3的底层架构创新,客观来看确实有一些新东西令人兴奋。

    MiniMax自研了一个叫MSA(MiniMax Sparse Attention)的稀疏注意力机制。


    传统Transformer的注意力计算是O(n²)的,上下文长度翻10倍,计算量暴涨100倍,这是做长上下文一直绕不开的魔咒。MSA的思路是对KV(Key-Value)做高精度的分块,然后做稀疏化,相比之前DSA、MoBA这些方案,它能更精准地覆盖到有用的上下文,而不是随机裁掉一些。

    与此相关的是底层算子层面,首创了「以KV为外循环去聚合Q」的计算方式,每个KV块只被读一次,内存访问是连续的,速度比开源的Flash-Sparse-Attention快4倍以上。实际效果,跟上一代M2相比,在百万上下文下,prefilling阶段加速超过9倍,decoding加速超过15倍,单token计算量只有上一代的1/20。

    这个方案与之前DeepSeek的路径也有所不同。DeepSeek V4主攻的是“混合压缩架构”与“极低精度计算”(CSA + HCA机制)。这意味着什么?以前跑百万上下文是奢侈品,现在是真的能用的基础设施了。

    从技术路线来看,MiniMax在长上下文、多模态和Agent能力这三块的均衡程度,在国内厂商里确实算突出的。其他家可能某一块打得很猛,但三个同时达到前沿水平的,M3是第一个对外宣称的。这个宣称对不对,等独立评测结果出来再看,但方向本身是很清晰的。

    最后说几句

    真不知道应该怎么理解这次M3的发布。是因为沉寂太久,所以太着急?太焦虑了?模型本身是在进步的,MSA架构是真创新,长上下文推理效率是实打实提升了,三模态均衡(而且是原生多模态)这件事也确实是难的。但发布的方式确实在消耗用户信任,这在争抢开发者的市场里,这番操作让人看不明白。

    开源社区的理解很朴素:你说开源就得给权重,你说诚意就别搞文字游戏,你要改价格就得提前说清楚。现在的局面,骂声和期待同时存在,这本身是个好信号——说明大家还在关注,还有情绪,还没有走人。就看MiniMax接下来这10天,权重放出来之后,独立评测会不会把那些指标打回原形了。

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