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6月17日

01:31

lmarena.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 MiniMax M3 Agent 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。

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6月16日

20:46

AITOP6月16日 20:46

600亿美元买下Cursor，xAI终于拿到了编程工具，但真正值得跟踪的或许不是AI

6月14日

07:44

MiniMax_AI@MiniMax_AI

MiniMax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 MiniMax M3 Hermes Agent NousResearch 智能体

推荐理由：看看M3模型在智能体上的表现

原文

6月13日

13:16

MiniMax_AI@MiniMax_AI

MiniMax 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 MiniMax SambaNovaAI M3 RDU 多模态

推荐理由：MiniMax 的 M3 要上 SambaNova 的 RDU 了

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13:12

MiniMax_AI@MiniMax_AI

MiniMax 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 MiniMax M3 NVIDIA GPU加速

推荐理由：MiniMax 的 M3 模型免费加速了

原文

13:05

MiniMax_AI@MiniMax_AI

UnslothAI 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 M3 MiniMax UnslothAI 多模态本地部署

推荐理由：用UnslothAI本地跑M3

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11:02

MiniMax_AI@MiniMax_AI

MiniMax 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 MiniMax M3 Fireworks AI 多模态编程助手

推荐理由：MiniMax M3 上线 Fireworks，推理快

原文

10:58

MiniMax_AI@MiniMax_AI

MiniMax 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 MiniMax M3 FactoryAI droid 多模态

推荐理由：M3 模型上线机器人平台

原文

10:55

MiniMax_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 MiniMax M3 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

09:47

09:47IT之家（博客/媒体）

精选

华为云与MiniMax达成深化合作，基于昇腾算力底座为M3模型提供Tokens算力支持。M3采用MSA注意力架构，支持1M超长上下文，是原生多模态模型，可处理图片、视频输入并操作电脑桌面。在SWE-Bench Pro上，M3超过GPT-5.5和Gemini 3.1 Pro，接近Opus 4.7；在SVG-Bench上超过Opus 4.7；在OmniDocBench上超过Gemini 3.1 Pro；在Claw-Eval上获得最高分。华为云通过昇腾算力优化MSA算子和MOE均衡，保障M3大规模推理性能。

AI模型 MiniMax M3 华为云昇腾多模态

推荐理由：华为云联手MiniMax，M3多模态模型开源

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6月12日

22:52

NVIDIA AI@NVIDIAAI

MiniMax 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 MiniMax M3 多模态模型长上下文开源/仓库

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。

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12:57

AITOP6月12日 12:57

Claude代码里藏了个20260612，18个月后的AI记忆革命已经开始倒计时

6月11日

15:28

AITOP6月11日 15:28

1107 vs 303：谷歌悄悄开源了一个“拆打字机”的模型，把大模型速度翻了4倍

15:23

AITOP6月11日 15:23

DiffusionGemma颠覆文本生成？自回归模型的“统治”要结束了

15:07

AITOP6月11日 15:07

每秒1107个token，Google开源的扩散模型为什么能改变本地推理格局？

6月4日

10:53

lmarena.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 MiniMax M3 Document Arena 文档分析推理模型

推荐理由：MiniMax M3 文档能力排名 14

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01:28

SiliconFlowAI@siliconflowai

83°

AI模型 MiniMax M3 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

01:21

Fireworks AI@FireworksAI_HQ

78°

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 MiniMax M3 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。

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6月2日

10:35

Harrison 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 MiniMax M3 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。

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04:47

marktechpost@Asif Razzaq

78°

MiniMax 正式发布新一代大模型 MiniMax M3，采用自研的 MiniMax Sparse Attention（MSA）架构，支持高达 100 万 token 的超长上下文窗口。该模型原生支持图像、视频理解以及计算机使用（computer use）能力，并具备智能体编程（agentic coding）功能。MSA 架构通过稀疏注意力机制显著降低长序列计算成本，使得处理百万级 token 成为可能。这标志着国产大模型在长上下文和多模态融合方面迈出了重要一步，为复杂文档分析、视频理解和自动化编程等场景提供了新的基础设施。

AI模型 MiniMax M3 MSA架构长上下文多模态智能体编程

推荐理由：MiniMax M3 的 1M 上下文和原生多模态能力直接解决了长文档分析和视频理解的痛点，做 RAG 应用或自动化编程的团队值得关注其 agentic coding 特性。

原文

00:17

Paul Couvert@itsPaulAi

83°

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 MiniMax M3

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。

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6月1日

21:50

Decoder@Jonathan Kemper

78°

中国AI公司MiniMax发布了新模型M3，号称是首个结合顶级编码性能、百万token上下文窗口和原生多模态能力的开源权重模型。该模型在多项基准测试中表现优异，尤其在长上下文任务和代码生成方面，直接挑战GPT-4、Claude等闭源模型。M3的开源特性使得开发者可以自由部署和微调，降低了使用门槛。这一发布标志着开源模型在关键能力上正快速追赶闭源方案。

AI模型 MiniMax M3 开源模型百万token上下文多模态

推荐理由：百万token上下文+开源权重，做长文档处理或代码分析的团队可以直接部署，不用再被闭源API的token计费卡脖子。

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15:16

pandaily@contact@pandaily.com (Pandaily)

精选83°

MiniMax 发布了其旗舰模型 M3，声称这是国内首个将前沿编码、智能体能力、100 万 token 上下文窗口和原生多模态处理整合在单一架构中的 AI 模型。M3 模型在多项基准测试中表现出色，尤其在长文本理解和复杂任务执行方面。该模型支持同时处理文本、图像、音频等多种输入，并具备强大的代码生成和工具调用能力。MiniMax 表示 M3 旨在为开发者和企业提供更高效、更全面的 AI 解决方案。

AI模型 MiniMax M3 多模态长上下文智能体

推荐理由：MiniMax M3 将 1M 上下文、多模态和智能体能力打包进一个模型，做长文本处理或多模态应用的开发者可以直接用它替代多个模型组合，省心又高效。

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11:44

ollama@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 MiniMax M3 Ollama 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。

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11:25

elvis@omarsar0

MiniMax 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 MiniMax M3 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

11:16

Together AI@togethercompute

精选

AI模型 MiniMax M3 Together 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

11:12

OpenRouter@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 MiniMax M3 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

11:07

lmarena.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 MiniMax M3 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

5月28日

15:39

pandaily@contact@pandaily.com (Pandaily)

精选

中国 AI 独角兽 MiniMax 正在准备推出其下一代 M3 大语言模型，该模型采用自研稀疏注意力机制，声称预填充速度提升 9.7 倍。M3 模型旨在解决长上下文场景下的计算效率瓶颈，通过稀疏化注意力计算减少冗余，从而加速推理并降低资源消耗。这一进展对需要处理超长文本的 AI 应用（如文档分析、对话系统）具有重要意义。MiniMax 预计在 2026 年 5 月正式发布 M3 模型。

AI模型 MiniMax M3 稀疏注意力大语言模型推理加速

推荐理由：稀疏注意力是当前大模型效率优化的关键方向，MiniMax 的 9.7 倍提速对做长文本推理的开发者是直接利好，值得关注其技术细节和开源计划。

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5月27日

20:19

berryxia@berryxia

MiniMax 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 MiniMax M2 M3

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。

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08:36

berryxia@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 MiniMax M3 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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