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葬AI身边的朋友常常有个疑问：为什么MiniMax M3做的不够好（问了很多在做模型测评的朋友，也是类似看法），但市场仍然觉得他们是第一梯队？我朋友@朱亦辉的解释是，MiniMax M3的核心科技是叙事能力，让外界觉得他们和Kimi是一个级别，达到一个强行双骄的效果。
据 The Information 报道，MiniMax 正在研发一款参数规模达 2.7 万亿的大语言模型，内部代号暂定为 M3 Pro，最快有望于今年第三季度发布，并计划同步开源。相较于现有旗舰模型 M3 的 4280 亿参数，M3 Pro 的规模实现了数量级跃升，预计将在复杂推理、多步骤任务处理及长上下文理解等能力上进一步增强。
浪潮信息宣布，元脑SD200超节点AI服务器率先完成主流领先开源大模型Kimi K2.6、DeepSeek V4、GLM 5.2、MiniMax M3等的高性能优化，并在Kimi K2.6万亿参数大模型上实现Token生成时间快达4.77ms，为Agent场景应用的高效运行提供强大算力支撑。
最近，Kimi 2.7 Code 和 GLM 5.2 接连发布，一周双发，国产模型又崛起了。
根据OpenRouter最新数据测算，上周（6月8日至14日）全球AI大模型总调用量为44.6万亿Token，较此前一周增长23.5%，连续八周上涨，大模型调用需求仍在持续释放。
我们在上周五开源了 MiniMax M3 模型权重，同步发布了 MSA（MiniMax Sparse Attention）技术论文。MSA 的架构设计让 M3 在长上下文下的计算成本大幅降低，论文中完整披露了架构与工程实现细节。
前沿的 Coding 能力、1M 的上下文窗口，还有原生的多模态
MiniMax M3 今日正式发布。MiniMax M3 在编程和智能体等专业任务上达到了前沿的能力。它使用了我们提出的全新注意力架构 MSA （MiniMax Sparse Attention），最高支持 1M 超长上下文。如外界所期待的那样，它也是一个原生多模态模型，支持图片和视频的输入，并能操作电脑桌面。