01:31lmarena.ai@lmarena_ai精选MiniMax M3 在全新 Agent Arena 排行榜上位列第18,是排名第5的开源模型。相比 M2.7,M3 从第22名升至第18名,主要改进是任务成功确认和 bash 错误恢复能力。工具幻觉保持低位,与最佳模型并列第一。排行榜基于30万+任务、200万+工具调用和4000万行代码的代理会话评估。AI模型MiniMaxM3Agent Arena开源模型智能体推荐理由:MiniMax M3 在 Agent Arena 上排名上升了4位,是最强开源模型之一,能写代码、做PPT、查资料,幻觉控制也顶级。原文
07:44MiniMax_AI@MiniMax_AIMiniMax的M3模型在NousResearch的Hermes Agent上运行。Hermes Agent是一个开源智能体框架,M3模型为其提供推理能力。该组合展示了M3在智能体任务中的表现。AI模型MiniMaxM3Hermes AgentNousResearch智能体推荐理由:看看M3模型在智能体上的表现原文
13:16MiniMax_AI@MiniMax_AIMiniMax 在 X 上感谢 SambaNovaAI 的合作,并表达了对 M3 模型在 SambaNova 的 RDU(可重构数据流单元)上运行的期待。M3 是 MiniMax 开发的多模态模型,SambaNovaAI 提供专用硬件加速。这一合作旨在提升 M3 的推理效率。行业MiniMaxSambaNovaAIM3RDU多模态推荐理由:MiniMax 的 M3 要上 SambaNova 的 RDU 了原文
13:12MiniMax_AI@MiniMax_AIMiniMax 宣布其 M3 模型端点获得 NVIDIA 官方认可,并已上线免费 GPU 加速版本。用户现在可以免费体验基于 NVIDIA GPU 加速的 M3 模型推理服务。该端点支持高性能计算,适用于多种 AI 任务。AI产品MiniMaxM3NVIDIAGPU加速3 个信源在谈推荐理由:MiniMax 的 M3 模型免费加速了原文
13:05MiniMax_AI@MiniMax_AIUnslothAI 支持在本地运行 MiniMax 的 M3 模型,用户可通过其优化工具进行部署。M3 是 MiniMax 发布的多模态模型,支持文本、图像和音频处理。UnslothAI 提供高效的本地推理方案,降低硬件门槛。AI模型M3MiniMaxUnslothAI多模态本地部署推荐理由:用UnslothAI本地跑M3原文
11:02MiniMax_AI@MiniMax_AIMiniMax 的 M3 模型已上线 Fireworks AI 平台,提供快速推理服务。M3 支持长时智能体、全仓库理解和多模态编程功能。用户现可在 Fireworks AI 上直接尝试 M3 模型。AI产品MiniMaxM3Fireworks AI多模态编程助手推荐理由:MiniMax M3 上线 Fireworks,推理快原文
10:58MiniMax_AI@MiniMax_AIMiniMax 的 M3 模型已集成至 FactoryAI 的 droid 平台。M3 是 MiniMax 于 2025 年 1 月发布的混合专家模型,拥有 4560 亿参数,支持 400 万 token 上下文窗口。该模型在多个基准测试中表现优异,例如在 MMLU 上达到 90.8% 准确率。此次上线意味着开发者可通过 FactoryAI 的机器人平台直接调用 M3 进行推理任务。AI产品MiniMaxM3FactoryAIdroid多模态推荐理由:M3 模型上线机器人平台原文
10:55MiniMax_AI@MiniMax_AI精选MiniMax 发布 M3 模型,总参数量约 428B,激活参数约 23B。该模型在编码、长周期智能体和原生多模态(文本、图像、视频)任务上表现优异,支持 1M token 上下文长度。M3 以开源权重形式发布,在 Baseten 平台可运行。AI模型MiniMaxM3开源模型多模态智能体推荐理由:开源模型能打编码和多模态原文
22:52NVIDIA AI@NVIDIAAIMiniMax 团队发布了 MiniMax M3,这是一个支持文本、图像和视频推理的长上下文多模态模型。模型采用稀疏注意力机制,总参数量约 428B,激活参数仅约 23B,在保持高性能的同时大幅降低了计算成本。该模型已开源权重,可在 Hugging Face 获取,并可通过 NVIDIA 的 GPU 加速端点免费试用。M3 的长上下文能力使其在处理视频、长文档等场景中具有优势。AI模型MiniMaxM3多模态模型长上下文开源/仓库10 个信源在谈推荐理由:多模态推理模型终于有了高效的开源选择——MiniMax M3 用 23B 激活参数实现长上下文多模态推理,做视频分析或长文档处理的团队可以直接在 NVIDIA 端点免费试,值得关注。原文
10:53lmarena.ai@lmarena_ai精选MiniMax M3 在 Document Arena 中排名第14位,该榜单评估模型的文档分析和长内容推理能力。M3 在同等价格点上表现优异,进一步优化了帕累托前沿。这一成绩体现了 MiniMax 在性价比上的竞争力。AI模型MiniMaxM3Document Arena文档分析推理模型推荐理由:MiniMax M3 文档能力排名 14原文
01:28SiliconFlowAI@siliconflowai83°MiniMax 最新开源模型 M3 已在 SiliconFlow 平台上线,首周提供 50% 折扣。M3 是首个同时具备编码与智能体能力、1M 上下文窗口和原生多模态的开源模型。在 SWE-Bench Pro 基准测试中,M3 的编码能力超越了 GPT-5.5 和 Gemini 3.1 Pro。其 1M 上下文窗口通过 MiniMax 稀疏注意力技术实现,原生多模态支持图像、视频和计算机使用。定价方面,缓存/输入/输出分别为每百万 token 0.06/0.30/1.20 美元,折扣后性价比突出。AI模型MiniMaxM3开源模型编码能力多模态推荐理由:M3 把编码、长上下文和多模态三合一开源了,做 AI 应用开发的团队可以直接在 SiliconFlow 上低成本试用,编码能力还超过了 GPT-5.5,值得上手体验。原文
01:21Fireworks AI@FireworksAI_HQ78°MiniMax 发布了新模型 M3,其核心创新是 MiniMax Sparse Attention (MSA) 机制,在 1M token 长上下文场景下解码速度提升 15.6 倍。Fireworks AI 宣布与 MiniMax 合作,为本次发布提供推理支持。用户可前往 minimax.io 试用,模型权重发布后也将对 Fireworks 社区开放。这一突破显著降低了长上下文推理的延迟和成本,对需要处理超长文档、代码库或对话历史的开发者意义重大。AI模型MiniMaxM3稀疏注意力长上下文推理加速推荐理由:长上下文推理的瓶颈被 MSA 大幅缓解,做 RAG、长文档分析或大上下文应用的团队值得立即体验,速度提升意味着更低的成本和更好的用户体验。原文
10:35Harrison Chase@hwchase17精选76°MiniMax 正式发布 M3 模型,这是首个同时具备编码、智能体能力和原生多模态的开放权重模型。在 SWE-Bench Pro 上达到 59.0%,Terminal Bench 2.1 为 66.0%,并支持 1M 上下文窗口。模型权重和技术报告将在约 10 天后公开。开发者可通过 API 和专属代码平台 code.minimax.io 使用。AI模型MiniMaxM3开源模型编码能力智能体推荐理由:MiniMax M3 把编码、智能体和多模态三合一开源,做 AI 应用和 Agent 开发的团队可以直接拿来用,尤其适合需要长上下文和复杂任务自动化的场景。原文
00:17Paul Couvert@itsPaulAi83°MiniMax 发布开源权重模型 M3,在 SWE-Bench Pro 上达到 59.0%,与 GPT-5.5 持平,并在多项编码基准上与 Opus 4.7 不相上下。M3 还支持 1M 上下文、原生多模态,使用成本仅为 GPT 和 Opus 的十分之一。权重和技术报告将在约 10 天后在 Hugging Face 开放。这标志着开源模型首次在多个前沿能力上追平闭源顶级模型,对 AI 开发者和企业用户意义重大。AI模型开源/仓库推理模型编程助手MiniMaxM3推荐理由:开源模型首次在编码和智能体任务上追平 GPT-5.5 和 Opus,成本却低一个数量级。做 AI 应用开发或自建模型的团队,值得关注权重发布后直接试用。原文
11:44ollama@ollama精选76°MiniMax 与 Ollama 合作,将 M3 模型部署在 Ollama Cloud 上,面向美国用户且零数据留存。M3 是首个结合编程、智能体与多模态能力的开源权重模型,在 SWE-Bench Pro 上达到 59.0%,Terminal Bench 2.1 为 66.0%,并支持 100 万 token 上下文。用户可通过 Claude Code、Codex 或直接聊天方式在 Ollama 上使用 M3。模型权重和技术报告将在约 10 天后发布。AI模型MiniMaxM3Ollama编程助手智能体推荐理由:M3 在编程和智能体任务上表现突出,做自动化开发或智能体应用的团队可以直接在 Ollama Cloud 上免费试,零数据留存也适合对隐私敏感的开发者。原文
11:25elvis@omarsar0MiniMax 即将发布其新一代模型 M3,目前已在 OpenCode 平台上开放免费试用。AI 研究员 Omar 表示将使用自己的编码代理和测试框架对 M3 进行深度测试,并计划发布评测。这一消息引发了社区关注,已有近 3000 次浏览。M3 的发布可能为编程助手和智能体领域带来新的选择。AI模型MiniMaxM3编程助手智能体开源/仓库推荐理由:MiniMax M3 即将上线,做 AI 编程和智能体开发的团队可以趁免费期在 OpenCode 上抢先体验,看看它能否成为你工作流中的新利器。原文
11:16Together AI@togethercompute精选MiniMax 的最新模型 M3 已正式上线,并由 Together AI 提供推理基础设施支持。双方将于明天太平洋时间下午6点在 X Spaces 进行深度对话,分享模型和基础设施的细节。这一合作意味着 M3 模型将获得高性能的推理服务,对开发者来说是一个值得关注的进展。AI模型MiniMaxM3Together AI推理模型模型上线推荐理由:MiniMax M3 上线并由 Together AI 支持推理,意味着模型推理性能有保障,做 AI 应用开发的团队可以直接试用,值得关注。原文
11:12OpenRouter@OpenRouterAI精选76°MiniMax 发布了 M3 模型,这是首个同时具备编码、智能体与多模态能力的开源权重模型。在 SWE-Bench Pro 上达到 59.0%,Terminal Bench 2.1 上 66.0%,并支持 1M 上下文窗口。模型原生多模态,从零开始训练,权重和技术报告将在约 10 天后公开。API 已上线 platform.minimax.io,并提供 MiniMax Code 工具。AI模型MiniMaxM3开源模型编码智能体多模态推荐理由:MiniMax M3 把编码、智能体和多模态三个前沿能力打包进一个开源模型,做 AI 应用开发或智能体研究的团队可以直接用 API 体验,值得关注即将开源的权重。原文
11:07lmarena.ai@lmarena_ai精选76°MiniMax 发布开源权重模型 M3,首次在单一模型中融合编码、智能体与多模态三大前沿能力。在 SWE-Bench Pro 上达到 59.0%,Terminal Bench 2.1 为 66.0%,并支持 1M 上下文长度。模型已上线 Arena 的文本、视觉、文档和代码竞技场,用户可投票评测。权重和技术报告将在约 10 天后公开。AI模型MiniMaxM3开源模型编码智能体多模态Arena推荐理由:MiniMax M3 把编码、智能体和多模态塞进一个开源模型,做 AI 应用和 Agent 开发的团队可以直接在 Arena 上测效果,省去自己搭环境的时间。原文
20:19berryxia@berryxiaMiniMax 在沉寂半年后,将去年 12 月开源的 M2 模型背后的设计思路、训练细节和系统架构整理成论文发布到 arXiv。社区已广泛采用其核心系统如 CISPO、Forge RL System 和 Self-Evolution。MiniMax 表示 M3 模型和 MSA 论文即将发布,此举旨在推动开源生态从单纯卷参数转向公开方法论。AI模型开源/仓库强化学习MiniMaxM2M3推荐理由:MiniMax 把 M2 的完整训练路径摊开,做开源模型训练或强化学习的团队可以直接参考,少走半年弯路。M3 即将到来,值得关注其系统级突破。原文
08:36berryxia@berryxia83°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。原文