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MiniMax-M3 模型:1M 上下文+原生多模态+稀疏注意力
MiniMax-M3 是一款结合了 1M 上下文窗口、原生多模态能力和 MiniMax 稀疏注意力机制的新模型。Together 的推理和内核团队通过 KV-block-major 稀疏注意力、分页 MSA 解码、优化索引评分以及 GPU 工作前的多模态预处理,将常见智能体流量下的吞吐量提升了 81-125%。该模型在长上下文和多模态任务上表现出色,适合需要处理大量信息和多种数据类型的应用场景。
当前结论
做长上下文和多模态应用的团队可以关注——MiniMax-M3 的稀疏注意力优化让吞吐量提升显著,直接降低推理成本,值得一试。
8 个信源76° AI 热度最后更新 2026/6/2 20:40:44
证据链
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