6月1日，国内AI公司稀宇科技MiniMax正式发布新一代通用大模型MiniMax M3，打出了一张让全球AI行业都瞩目的牌：这是全球首个同时集齐前沿级编程能力、百万token超长上下文、原生多模态三大核心能力的开源大模型，多项权威评测中编程成绩超越GPT-5.5和Gemini 3.1 Pro，接近Anthropic顶级模型Claude Opus 4.7，价格仅为国际顶尖闭源模型的十分之一，官方承诺10天内开放模型权重开源，一下子把国产大模型的开放生态拉到了前沿赛道。
三大核心能力拉满，把闭源模型的能力带进开放世界
MiniMax给M3的定位很明确：就是要把当前顶级闭源大模型才有的完整能力，第一次完整放进开源开放生态里。目前业内能做到百万上下文的模型不少，能打前沿编程的模型也有，但把三个顶尖能力全部整合，还开放权重的，M3是独一份。
1. 编程能力直接对标顶流，真实工程场景逼近闭源顶级
在衡量真实软件工程能力的权威评测SWE-Bench Pro上，MiniMax M3拿到了59.0%的通过率，这个成绩不仅超过了GPT-5.5和Gemini 3.1 Pro，已经接近行业标杆Claude Opus 4.7。在SVG生成基准评测SVG-Bench上，M3的得分甚至直接超过了Opus 4.7，在面向自主智能体的Claw-Eval评测中，M3也拿下了全球第一的成绩。
和很多只在评测刷分的模型不同，M3的编程能力直接落地到了真实工程场景：官方给M3扔了一篇ICLR 2025的杰出论文，要求它独立复现核心实验。M3连续运行近12小时，全程自主提交18次代码更新，生成23张实验图表，不仅成功跑通全部核心流程，还能看懂论文里的图表公式——靠的就是百万上下文装下完整论文、代码、实验日志，再加上编程和智能体能力，全程不需要人工介入就能完成复杂长周期任务。
另一场测试更能说明能力：给M3四个只完成预训练的Base模型，要求它12小时内自主完成数据合成、训练、评测、迭代全流程，最终M3在数学推理、代码生成等任务拿到37.1分，排名仅次于Opus 4.7（42.4分）和GPT-5.5（39.3分），全程不需要人插手。
2. 自研稀疏架构搞定百万上下文，计算量砍到1/20，推理速度涨9倍
要支撑百万token的超长上下文，底层架构必须重写。MiniMax M3自研了全新的MiniMax Sparse Attention稀疏注意力架构，和传统全注意力机制不同，它只处理和当前任务相关的数据块，在百万上下文的规模下，单token的计算量直接降到了上一代模型的1/20，预处理速度提升超过9倍，解码速度提升15倍，既做到了超长上下文，又不会让推理成本高到用不起。
这个能力到底能解决什么问题？对开发者来说，你可以把一整个代码仓库、一本百万字的技术书籍、一整部长视频的全量帧信息一次性放进上下文，让模型一次性处理完整内容，不需要拆分截断，处理长文档分析、大型代码重构、长视频理解这类任务的时候，信息不会丢，逻辑不会断。对智能体来说，百万上下文是长周期自主任务的基础——多轮协作、复杂任务拆解能记住全程的信息，不会干到一半忘了之前的目标。
3. 原生多模态从预训练第一步就开始，支持桌面操作复杂任务
M3是真正从预训练第一步就开始做文本、图像、视频混合训练的原生多模态模型，而不是后面再把视觉模块拼上去。MiniMax重构了整套训练数据管线，把训练数据规模推到了100万亿token，支持自然排列的交错多模态数据，让文本和视觉的语义空间高度对齐。
除了常规的图像视频理解，M3还直接支持Computer Use桌面操作任务，可以在复杂的跨应用环境里帮你完成点击、输入、界面交互这类操作，离实际办公自动化、生产力落地更近了一步。在多模态文档评测OmniDocBench上，M3的得分也超过了Gemini 3.1 Pro，在智能体浏览评测BrowseComp中，M3以83.5分超过Opus 4.7的79.3分，自主信息检索能力达到顶级水平。
性价比拉满：订阅最低49元/月，API价格仅为国际巨头的十分之一
除了能力够顶，M3的定价也直接打出了王炸，对开发者和中小企业太友好：
订阅套餐：Plus版每月49元，提供6亿token；Max版每月119元18亿token；Ultra版每月469元55亿token，算下来每百万token不到1块钱。官方测算，同样的预算，M3的可用量大概是Anthropic订阅套餐的15倍。
API定价：当前首周限时五折，512K上下文以内，标准版输入价格2.1元/百万token，输出8.4元/百万token，折后输入只要0.3元/百万，输出1.2元/百万，比国际巨头的定价低了一个量级，性价比拉满。
而且官方直接提供两个API版本：标准版和高速版，结果完全一致，高速版推理速度更快，自动支持Cache缓存，不需要用户额外配置，自动生效降低成本。
开源计划落地：10天内开放权重，支持本地私有部署
这次MiniMax最大的魄力，就是把这么顶尖能力的模型完全开放：官方明确承诺，发布后10天内会放出完整技术报告，并且在HuggingFace和GitHub开源模型权重，支持企业私有集群部署、本地微调定制，彻底填补了开源生态在“前沿编程+百万上下文+原生多模态”这个组合上的空白。
对国内AI生态来说，这意味着中小企业和开发者不用再依赖海外闭源模型，也不用凑合用只有单一能力的开源模型，直接可以拿到和顶级闭源能力对齐的开源模型，做自己的定制化开发，不管是做私有智能体、代码开发工具还是行业落地，都有了更自主、更便宜的选择。
国产大模型的新赛道：差异化破局已经开始
从这次MiniMax M3的发布能看出来，国产大模型已经从拼参数、拼概念，进入了拼真实能力、拼落地成本、拼开放生态的新阶段。之前全球开源大模型里，一直没有能同时把三个前沿核心能力做全的选项，MiniMax直接补上了这个缺口，而且编程能力直接冲到超过GPT-5.5，价格打到十分之一，一下子就把差异化打出来了。
现在大模型的竞争已经往Agent和真实生产场景走，“更长上下文、更稳的编码、更落地的多模态”是必然的方向，MiniMax M3把这三个能力打包开源自研，相当于给全球AI社区扔了一张新牌，接下来肯定会有更多基于M3的应用和生态出来，国产大模型在全球竞赛里的位置，也会越来越清晰。
目前M3已经正式开放API调用，开源权重预计在6月中旬上线，感兴趣的开发者已经可以去MiniMax开放平台体验了。