MiniMax представила M3: открытая модель для кода и агентов с контекстом 1 млн токенов

MiniMax представила 3 ноября M3 для программирования и агентских сценариев. Компания называет ее первой открытой моделью, в которой одновременно собраны флагманский уровень в коде и агентских задачах, контекст 1 млн токенов и нативная мультимодальность. В основе лежит собственная архитектура MiniMax Sparse Attention, а API модели поддерживает контекст до 1 млн токенов с гарантированным минимумом 512 тыс. токенов.

Команда перестроила весь конвейер данных и обучала модель на тексте и изображениях с нулевого шага, поэтому мультимодальность заложена в M3 с самого начала, а текстовые и визуальные смыслы выровнены глубже. Тот же длинный контекст компания подает как инфраструктуру для агентских задач на длинной дистанции, длинного кода и понимания длинных видео.

В собственных замерах компании M3 набирает 83.5 на BrowseComp против 79.3 у Opus 4.7. В другом опыте модель почти 12 часов самостоятельно воспроизводила статью, получившую награду ICLR 2025, и подготовила 18 коммитов и 23 рисунка. При оптимизации ядра FP8 GEMM на ускорителях NVIDIA Hopper модель сделала 147 отправок на тесты и 1,959 вызовов инструментов за 24 часа и подняла пиковую загрузку оборудования с 7.6% до 71.3%, то есть в 9.4 раза, без вмешательства человека. В тесте PostTrainBench, где M3 сама обучала модели, она набрала 37.1 и заняла третье место после Opus 4.7 с 42.4 и GPT-5.5 с 39.3.

Доступ к M3 уже открыт через API, подписку M Plan и среду MiniMax Code, причем цена для пользователей тарифных планов, по словам компании, не изменилась. Веса модели MiniMax обещает опубликовать позже на Hugging Face и GitHub для развертывания в частном кластере и дообучения, но точной даты пока не называет. Все приведенные цифры - замеры самой компании, независимой проверки у них пока нет. Из нашей ленты по теме: научная модель с открытыми весами и семейство агентов для рабочего стола.