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标签：MiniMax-M3×
6月27日
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6月20日
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6月16日
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6月13日
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6月12日
22:18
22:18LMSYS Org (SGLang)@lmsysorg
73°
SGLang 宣布 Day-0 支持 MiniMax-M3，这是 MiniMax 推出的原生多模态 MoE 推理模型，总参数量约 428B（活跃参数约 23B），支持文本、图像和视频的融合处理。M3 采用 MiniMax 稀疏注意力机制，在 1M 上下文下相比 M2 实现 9 倍预填充和 15 倍解码加速，每 token 计算量降至 1/20。该模型在编码和协作任务上达到前沿智能体性能，并原生支持 NVIDIA Blackwell 和 AMD MI350X/MI355X 上的 MXFP8 格式。开发者可通过 SGLang 立即运行该模型。
AI模型SGLangMiniMax-M3多模态MoE推理模型
推荐理由：SGLang 第一时间支持 MiniMax-M3，做多模态推理和长上下文应用的团队可以直接上手体验 428B 模型的稀疏注意力加速，编码和智能体任务表现值得一试。
原文
12:57
6月11日
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6月3日
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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
11:11