MiniMax-M3

独立证据与社区反馈

13 个独立来源最近验证 2026-06-22

M3 相比前代 M2.7 有明显提升，以远低于 GPT-5.5/Gemini 的价格在编码基准上取得竞争力成绩，社区整体持谨慎乐观态度；但实际体验存在速度慢、不稳定等问题，且开源权重尚未放出。

• 以 GPT-5.5 约 5% 的成本提供接近的编码能力，大幅降低前沿模型使用门槛
• 1M token 长上下文配合 MSA 稀疏注意力，使长上下文推理不再昂贵
• SWE-Bench Pro 59% 等编码基准成绩具有竞争力
• 具备自主挖掘和自行解决问题的能力，减少提示工作量
• 在 Hermes Agent 等框架中作为编排模型表现良好
• 在单一模型中同时提供编码、长上下文与多模态能力
• Token Plus 计划 $20/月提供 17 亿 token，性价比极高
• 部分用户认为在多项任务上比 Gemini 更聪明

• 实际使用中性能并不总能匹配基准成绩
• 速度很慢且表现不稳定
• 宣称开源但权重尚未可见，参数规模也未披露
• 模型较新，长期可靠性数据不足
• 相比 M2.7 提升幅度有限

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可信度MiniMax 旗舰多模态模型，428B 总参/23B 活跃参数，原生视觉‑语言训练，长上下文、代码与工具使用能力达前沿水平，已公开技术报告及权重。