MiniMax M3终于来了，指标很强，但社区炒翻了

M3发布即刷榜，编程与智能体能力超越GPT-5.5

6月1日，MiniMax正式上线新模型M3，官方宣称其在编程（Coding）与智能体（Agent）能力上实现了代际突破。在衡量编程能力的基准测试SWE-Bench Pro上，M3分数超过OpenAI GPT-5.5和谷歌Gemini 3.1 Pro，逼近Claude Opus 4.7；在SVG生成基准SVG-Bench上，M3甚至超越了Opus 4.7。此外，M3在OmniDocBench和Claw-Eval多模态与端到端Agent评估框架中也斩获最高分。M3还具备原生多模态能力，支持图片、视频输入，并能操控电脑桌面完成跨应用、跨文件、跨系统的复杂操作——例如用户只需说“帮我打开本地ERP客户端，按这份Excel批量录入发票信息”，MiniMax Code即可自动执行。

社区炸锅：跑分神游但钱包“缩水”

尽管纸面数据惊艳，海内外用户却并不买账。不少开发者直言“不再相信跑分”，认为真实世界的编程能力取决于用户逻辑与长期协作，基准测试难以反映实际体验。更引发争议的是，MiniMax同步调整了Token Plan订阅规则，许多用户反馈Token消耗变快、变相涨价。此前“量大管饱”的套餐不复存在，M3 API按上下文长度分两档收费：512k以内输入4.2元/百万tokens、输出16.8元/百万tokens（限时五折）；512k-1M则是8.4元/百万输入、33.6元/百万输出。用户抱怨“还没爽几天，钱就烧没了”。受此影响，6月1日早盘MiniMax（00100.HK）一度涨超7%，随即一路下挫，最终收跌15.7%，报708港元/股，市值蒸发超400亿港元。

自研稀疏注意力MSA，百万上下文成本仅为上一代1/20

支撑M3强悍能力的核心是其全新自研的稀疏注意力架构MSA（MiniMax Sparse Attention）。传统全注意力机制在处理超长上下文时计算成本呈指数级增长，而MSA通过稀疏化设计，将M3的最大上下文窗口提升至100万tokens。MiniMax披露，在100万上下文规模下，M3每token的计算量仅为上一代模型的约1/20，推理效率显著提升。这一架构让M3能够一次性处理长文档、复杂代码仓库、多轮任务协作等信息密集型场景，为高难度的自主智能体任务奠定了基础。例如，M3曾自主运行近12小时，独立复现了一篇获奖论文《Learning Dynamics of LLM Finetuning》，成功验证了DPO实验中的squeezing效应及其缓解方法。

涨价争议背后：模型厂商扛不住补贴，向Token计费靠拢

对于涨价争议，行业人士分析认为，此前订阅制普遍是补贴价，随着智能体发展加速Token消耗，模型厂商难以持续承担高额成本。MiniMax官方也解释，Token Plan在满用量下比按量付费实惠10倍以上，同价位下用量约为Claude订阅的15倍，定位是“提供同价位订阅产品里最高的使用量”。但用户普遍感受是“变相涨价”。财报数据显示，MiniMax目前仍在亏损中：2025年营收7904万美元，同比增长159%，但亏损同比扩大302%至18.7亿美元，经调整净亏损为2.5亿美元。智能体的高算力消耗与商业化压力，促使MiniMax从“拼补贴”转向“算账式”定价。与此同时，公司已向上海证监局提交上市辅导备案，准备启动A股科创板上市进程，资本动作密集。