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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
13:47
13:47arXiv cs.LG@Jiacheng Chen, Xinyu Zhang, Shunkai Zhang, Yanmohan Wang, Lin Li, Tiancheng Qin, Qin Wang, Zhengmao Zhu, Tianle Li, Jingyang Li, Zehan Li, Binyang Jiang, Jin Zhu, Han Ding, Fei Yu, Chenyu Du, Zijian Song, Jiayuan Song, Zhi Zhang, Yunan Huang, Weiyu Cheng, Pengyu Zhao, Yu Cheng
73°
MaxProof 是一个面向竞赛级数学证明的群体级测试时扩展框架，由 MiniMax-M3 系列模型实现。M3 模型通过深度防御生成式验证器训练了证明生成、验证和基于批评的修复三种能力，并整合为单一模型。在测试时，MaxProof 将模型作为生成器、验证器、优化器和排序器，对候选证明群体进行搜索，并通过锦标赛选择输出最终证明。在 IMO 2025 和 USAMO 2026 上，M3 模型分别达到 35/42 和 36/42，超过了人类金牌阈值。
论文数学证明强化学习验证器测试时扩展MiniMax-M3
推荐理由：数学证明是 AI 推理的硬核测试，MaxProof 用群体搜索和验证器强化学习突破了竞赛级证明的瓶颈，做数学 AI 或推理系统的研究者值得关注其方法。
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