MiniMax发布国产旗舰模型M3：首个兼具百万上下文、原生多模态与智能体编码能力的前沿大模型

SmartHey6月1日消息，MiniMax 稀宇科技官网今日正式上线 MiniMax M3 模型，宣称其为国内首款同时具备“前沿编程与智能体能力（Frontier Coding & Agentic）、百万级上下文支持、原生多模态”三大特性的旗舰级大模型，也是首个将完整前沿AI能力全面融入开放世界应用的国产模型。

在权威编码与智能体评测中，MiniMax M3 达到行业顶尖水平，展现出强大的自主任务分解、工具调用及多步逻辑推理能力。其生成代码的目标定位为“开箱即用、直接交付”，而非仅满足基础运行需求。

依托自研 MiniMax Sparse Attention（MSA）架构，M3 的 API 最高支持 100 万 tokens 上下文窗口，并确保至少 512K tokens 的稳定可用性。这一超长上下文能力，为长程智能体任务、复杂软件开发及长视频深度理解等场景提供了关键基础设施支撑。

作为原生多模态模型，M3 重构了全链路数据处理管线，将预训练数据规模扩展至百TB量级，从初始阶段即开展联合文本-视觉多模态训练，实现跨模态语义空间的高度对齐与深度融合。

在 BrowseComp 智能体能力评测中，MiniMax M3 以 83.5 分的成绩超越 Opus 4.7（79.3），凸显其在网页自主浏览、信息精准检索与结构化提取方面的领先实力。

值得一提的是，M3 是目前首个真正打通“前沿编码SOTA性能、百万级上下文处理、原生多模态理解”三重能力的技术闭环模型，标志着国产大模型进入系统级能力融合新阶段。

MiniMax 官方曾向 M3 输入一篇 ICLR 2025 杰出论文——《Learning Dynamics of LLM Finetuning》，要求其独立复现实验。M3 连续自主运行近 12 小时，全程无干预完成全部流程：解析论文图表与公式、编写并调试代码、记录实验日志、提交 18 次 commit、生成 23 张专业实验图表，最终成功复现核心结论。该过程充分验证了其多模态理解、长上下文协同与强智能体执行能力的有机统一。

在另一项严苛测试中，M3 被赋予四个仅完成预训练的基础模型，需在 12 小时内自主完成数据合成、监督微调、评估反馈与多轮迭代优化全流程，目标是使其在数学推理、代码生成与知识问答等任务上达到实用水平。整个过程完全无人工介入，M3 最终综合得分为 37.1，位列第三，仅次于 Opus 4.7（42.4）和 GPT-5.5（39.3）。