首个三项能力兼备的国产旗舰模型：MiniMax M3 发布，百万上下文、原生多模态

稀疏注意力架构颠覆上下文效率

MiniMax M3的核心技术突破在于其自研的稀疏注意力机制。该架构有效解决了超长上下文场景下传统的计算瓶颈，实测数据显示，M3在Prefill（预填充）阶段的性能较前代M2提升了9.7倍，在Decoding（解码）阶段提升了15.6倍。这意味着即便面对百万量级的token输入，模型也能保持接近线性的响应速度，显著降低大规模Agent任务和复杂文档推理的门槛。

原生多模态统一建模，全能旗舰

M3实现了真正的原生多模态统一建模，从底层架构开始就将文字、图像、音频及视频等多种数据类型融合处理，而非简单的“拼接”或“外挂”模块。这一设计使模型能够无缝理解和生成跨模态内容，在数学竞赛、复杂图表分析以及创造性内容生成等任务中展现出了SOTA级别的能力。MiniMax官方强调，这一架构是“行业首个同时满足百万级上下文、原生多模态和稀疏注意力效率三大能力的旗舰模型”。

低成本高性能，国产模型新标杆

在性能跃升的同时，M3延续了MiniMax一贯的低成本策略。参考此前M2.5的表现（API价格在OpenRouter等平台极具竞争力，且公司ARR在2月份就达到1.5亿元），M3通过稀疏注意力技术大幅压缩了推理时的计算资源消耗，使得开发者可以以极低的成本调用旗舰级的长上下文和多模态能力。加上MiniMax与支付宝等伙伴在AI支付、商业化闭环上的生态合作，这款模型正在推动国产大模型从“能力竞赛”进入“高效落地”的全新阶段。