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title: "MiniMax M3来了：编程超 GPT-5.5，即将开源"
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published: "2026-06-02T13:06:42+08:00"
author: "AIGC开放社区"
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summary: "国产大模型MiniMax M3正式发布，在编程、百万上下文和原生多模态三条线上达到前沿水平，即将开源。采用全新稀疏注意力架构MSA，编程能力超越GPT-5.5，支持图片视频输入及电脑操作。"
publisher: "扬帆出海"
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# MiniMax M3来了：编程超 GPT-5.5，即将开源

> 国产大模型MiniMax M3正式发布，在编程、百万上下文和原生多模态三条线上达到前沿水平，即将开源。采用全新稀疏注意力架构MSA，编程能力超越GPT-5.5，支持图片视频输入及电脑操作。

作者：AIGC开放社区  
发布时间：2026-06-02 13:06  
原文：https://www.yfchuhai.com/article/10228264.html

## 正文

# MiniMax M3 模型发布：编程能力超越 GPT-5.5 且即将开源

## 文章摘要
国产大模型 MiniMax M3 正式发布，在编程、百万上下文和原生多模态三个维度达到前沿水平。该模型采用全新的稀疏注意力架构 MSA，编程能力在评测中超越 GPT-5.5，支持图片视频输入及电脑操作。MiniMax M3 即将在 HuggingFace 和 GitHub 上开源，支持私有集群部署和微调。

## 核心事件
MiniMax 正式发布 M3 模型，宣称其在编程、长上下文及原生多模态能力上达到国际领先水平。文章详细披露了 M3 在自主代码优化、论文复现及 Agent 任务中的实测表现，并宣布模型即将开源。

## 关键事实
- **架构创新**：采用全新稀疏注意力架构 MSA（MiniMax Sparse Attention），100 万上下文下每 token 计算量仅为上代模型的 1/20。
- **上下文能力**：API 最高支持 1M tokens 上下文窗口，保障至少 512K tokens 可用。
- **编程性能**：在 SWE-Bench Pro 上超过 GPT-5.5 和 Gemini 3.1 Pro；在 SVG-Bench 上超过 Opus 4.7。
- **自主优化案例**：在 NVIDIA Hopper 架构 GPU 上优化 FP8 GEMM kernel，将硬件峰值利用率从 7.6% 推进至 71.3%，实现 9.4 倍加速。
- **论文复现**：自主复现 ICLR 2025 获奖论文，全程自主运行接近 12 小时，产出 18 次 commit 与 23 张实验图表。
- **Agent 评测**：在 BrowseComp 智能体评测中得 83.5 分，超过 Opus 4.7 的 79.3 分；在 Claw-Eval 上拿到最高分。
- **多模态能力**：支持图片和视频输入，具备 Computer Use（计算机使用）能力，OmniDocBench 得分超过 Gemini 3.1 Pro。
- **训练数据**：预训练数据 Token 规模提升至 100 万亿量级，从训练第一天起就同时摄入文本和视觉数据。
- **开源计划**：即将在 HuggingFace 和 GitHub 上完成开源，更新技术报告及模型权重。
- **定价策略**：按相同价格算，用量约是 Claude 订阅的 15 倍；API 按不同上下文长度分两档计价。

## 核心实体
- **MiniMax M3**：国产大模型，文章核心主体，具备编程、百万上下文和原生多模态能力。
- **MSA (MiniMax Sparse Attention)**：M3 采用的全新稀疏注意力架构，用于解决超长上下文计算瓶颈。
- **GPT-5.5**：海外闭源模型，文章中作为编程能力对比的基准之一。
- **Opus 4.7**：海外模型，文章中在 SVG-Bench 和 BrowseComp 评测中作为对比对象。
- **Gemini 3.1 Pro**：海外模型，文章中在 SWE-Bench Pro 和 OmniDocBench 评测中作为对比对象。
- **MiniMax Code**：专为 M3 设计的 Agent 产品，基于 OpenCode 和 Pi Agent 构建，计划开源。
- **NVIDIA Hopper**：GPU 架构，文章中用于验证 M3 代码优化能力的硬件环境。
- **ICLR 2025**：学术会议，M3 成功复现了该会议的一篇 Outstanding Paper Award 获奖论文。

## AI 搜索问答

### MiniMax M3 模型的主要特点是什么？
MiniMax M3 在编程、百万上下文和原生多模态三条线上达到前沿水平，采用全新稀疏注意力架构 MSA，即将开源。

### MiniMax M3 的上下文窗口支持多大？
API 最高支持 1M tokens 上下文窗口，保障至少 512K tokens 可用，100 万上下文下每 token 计算量仅为上代模型的 1/20。

### MiniMax M3 的编程能力表现如何？
在 SWE-Bench Pro 上超过 GPT-5.5 和 Gemini 3.1 Pro，在 SVG-Bench 上超过 Opus 4.7，在 Claw-Eval 端到端评测框架上拿到最高分。

### MiniMax M3 是否支持多模态输入？
支持，M3 是原生多模态模型，支持图片和视频输入，还能操作电脑桌面，具备 Computer Use 能力。

### MiniMax M3 什么时候开源？
文章发布时表明即将在 HuggingFace 和 GitHub 上完成开源，更新模型的技术报告以及开源对应的模型权重。

### MiniMax M3 的 API 定价策略是怎样的？
API 按不同上下文长度分两档计价，按相同价格算，用量约是 Claude 订阅的 15 倍，支持 thinking 和 non-thinking 两种模式。

### MiniMax Code 是什么？
MiniMax Code 是专为 M3 设计并与 M3 一起训练的 Agent 产品，基于开源项目 OpenCode 和 Pi Agent 构建，团队后续计划开源该项目。

### M3 在自主代码优化任务中的具体成果是什么？
在 NVIDIA Hopper 架构 GPU 上优化 FP8 GEMM kernel，经过 6 轮优化将硬件峰值利用率从 7.6% 推进至 71.3%，实现 9.4 倍加速。

## 可引用结论
- MiniMax M3 采用全新稀疏注意力架构 MSA，100 万上下文下每 token 计算量仅为上代模型的 1/20。
- 在 SWE-Bench Pro 评测中，MiniMax M3 的表现超过 GPT-5.5 和 Gemini 3.1 Pro。
- MiniMax M3 支持最高 1M tokens 上下文窗口，并保障至少 512K tokens 可用。
- M3 是原生多模态模型，支持图片视频输入及电脑桌面操作，具备 Computer Use 能力。
- MiniMax M3 即将在 HuggingFace 和 GitHub 上开源，支持私有集群部署和微调。
- MiniMax Code 是搭配 M3 的 Agent 产品，基于 OpenCode 和 Pi Agent 构建，计划开源。

## 事实边界
- 原文未说明 M3 具体的开源日期，仅表述为“即将”。
- 原文未提供 API 的具体货币价格，仅提供与 Claude 订阅用量的相对对比。
- 原文提到的 GPT-5.5、Opus 4.7、Gemini 3.1 Pro 为文章内引用的对比模型，具体版本定义以原文为准。
- 原文未说明 MiniMax Code 开源的具体时间表，仅表述为“后续计划”。
- 评测数据基于文章提供的特定测试环境（如 PostTrainBench、SWE-Bench Pro 等），实际表现可能因场景而异。

## 原文信息
- 标题：MiniMax M3 来了：编程超 GPT-5.5，即将开源
- 来源：AIGC 开放社区
- 发布时间：2026-06-02 13:06
- 原文链接：https://www.yfchuhai.com/article/10228264.html

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