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标签：稀疏注意力×
6月16日
20:46
6月12日
22:47
22:47vLLM@vllm_project
73°
MiniMax AI 发布了新一代开源模型 MiniMax M3，具备前沿的编码和智能体能力，原生支持图像和视频输入、计算机使用功能，并拥有 100 万 token 的上下文窗口。其核心是 MSA（MiniMax Sparse Attention）稀疏注意力架构，通过仅对 top 128-token KV 块进行注意力计算，大幅降低了长上下文推理的计算成本。M3 已在 vLLM 中实现首日支持，可在 NVIDIA 和 AMD 硬件上运行，支持 BF16 和 MXFP8 检查点、MoE 后端、多模态输入、工具调用和推理控制。这一成果是 MiniMax、NVIDIA、AMD 和 vLLM 社区合作的结晶。
AI模型MiniMax M3稀疏注意力1M上下文开源模型vLLM
推荐理由：M3 的 1M 上下文和稀疏注意力架构解决了长文档和复杂智能体任务的性能瓶颈，做 RAG、代码分析和自动化工作流的团队可以直接在 vLLM 上部署试用。
原文
12:57
6月11日
15:28
15:23
15:07
6月4日
01:21
6月3日
04:40
6月1日
18:53
18:53岚叔@lufzzliz
精选76°
MiniMax 发布新一代旗舰模型 M3，面向 coding agent、长上下文和多模态任务。M3 支持 1M 上下文，核心技术创新是 MiniMax Sparse Attention (MSA)，通过稀疏注意力将 KV 分块并精确选取相关块，大幅降低长上下文计算成本。在 1M 上下文下，每 token 计算量仅为上一代的 1/20，prefill 提速 9 倍以上，decode 提速 15 倍以上。M3 支持文本、图片、视频输入，将长上下文、工具调用、多模态理解和持续执行能力整合，明确押注 agentic coding 场景。
AI模型MiniMax-M3稀疏注意力长上下文Agentic Coding多模态
推荐理由：M3 的稀疏注意力解决了长上下文推理的成本痛点，做 coding agent 和自动化任务的开发者可以直接关注——1M 上下文下计算量骤降 95%，意味着更长的任务链也能跑得动。
原文
18:24
14:50
14:50歸藏(guizang.ai)@op7418
精选76°
MiniMax 正式发布大版本模型升级 MiniMax M3，核心亮点包括标配 1M 超长上下文、采用新的 MSA（MoE with Segment-wise Attention）稀疏注意力架构，以及从训练起就融合了文本、图片、视频和桌面操作的原生多模态能力。MSA 架构在 100 万上下文下每 token 计算量仅为上一代的约 1/20，大幅提升可落地性。API 价格同步更新，小于 512k 的 API 限时五折（7 天）。模型权重和技术报告将在约 10 天后开源。
AI模型MiniMax M3长上下文稀疏注意力多模态API
推荐理由：MiniMax M3 把长上下文、稀疏注意力和多模态融合做到了一个模型里，而且计算效率大幅提升，做 Agent 开发、多模态应用或长文档处理的团队可以直接用 API 试试，价格也很友好。
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5月27日
08:36
08:36berryxia@berryxia
83°
MiniMax AI工程负责人Skyler Miao预告了下一代模型M3的发布，并透露其核心架构：基于GQA的动态块稀疏注意力。该技术通过轻量索引分支快速筛选相关token块，仅对关键块执行稀疏注意力计算，大幅降低算力需求。在1M token上下文下，M3的预填充速度比M2快9.7倍，解码速度快15.6倍。这使得百万token级别的Agent任务从理论走向实用，长上下文处理变得又快又省。M3的发布将为长上下文模型赛道增添有力竞争者。
AI模型MiniMaxM3长上下文稀疏注意力Agent
推荐理由：MiniMax M3用动态稀疏注意力把1M上下文的算力成本打下来了，做长上下文Agent的开发者可以直接关注，这可能是让百万token任务真正落地的关键突破。
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