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为突破智能体在复杂任务中面临的上下文扩展难题,M3底层创新性地构建了自研稀疏注意力机制(MSA),通过更精细的KV分块策略与深度算子级优化,在计算效率上实现跨越式提升:相较主流开源方案,整体推理速度提升超4倍;在1M长度上下文场景下,单Token计算开销仅为前代模型的1/10,预填充与自回归解码阶段分别提速达9倍与15倍以上。

将小说章节转换为电影分镜剧本。用户上传txt/md/docx文本,AI分析场景、角色、情绪、镜头语言,输出专业分镜脚本。适用于用户提及“分镜”“storyboard”“小说转分镜”“影视改编”“镜头脚本”或需要将小说改编为分镜的场景。
依托原生百亿亿级交错结构化数据的联合训练,M3实现了语义表征的高度统一与泛化,在SWE-Bench Pro等权威软件工程及多模态基准测试中,性能全面超越GPT-5.5与Gemini3.1Pro。极限任务验证显示,M3展现出卓越的长周期自主规划与执行能力:不仅连续运行12小时独立复现ICLR顶会论文全部实验流程,更在零参考代码条件下稳定运行24小时,累计调用外部工具近2000次,成功将Hopper架构上FP8精度矩阵乘法的硬件利用率由7.6%大幅提升至71.3%,并在开放式PostTrainBench评测中全程自主完成“数据准备→模型训练→效果迭代”的闭环优化。
随M3同步发布的,还有面向长周期协同开发场景深度定制的MiniMax Code智能体平台,以及高性价比的Token订阅计划与API接入服务。官方承诺将在发布后10日内全面开源模型权重。MiniMax M3的问世,不仅终结了国内在前沿多模态与超长上下文技术领域长期依赖海外闭源方案的局面,更以全栈开源形态重新定义了国产大模型生态的价值尺度与落地边界。

















