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MiniMax Music 3.0:新一代开放权重、生产级全能音乐模型
博客MiniMax Music 3.0

MiniMax Music 3.0:新一代开放权重、生产级全能音乐模型

今天,我们正式推出新一代音乐生成模型 MiniMax Music 3.0。只需提供一个创意想法和可选的歌词,模型即可在一次生成中完成作曲、编曲、演唱与制作,创作出一首完整的歌曲。

开放通用智能,MiniMax H3 正式开源
新闻MiniMax H3

开放通用智能,MiniMax H3 正式开源

今天我们正式开源了新一代通用视频模型 MiniMax H3。

MiniMax H3:打破任务和模态的边界
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MiniMax H3:打破任务和模态的边界

今天,我们正式发布 MiniMax H3。这是一款通用的全模态生成模型,支持对文本、图像、视频、声音组成的多模态上下文的统一理解能力、能够输出具备原生双声道的音视频,最高可支持 15s 2K 分辨率。

华为云与MiniMax最新模型M3完成适配
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华为云与MiniMax最新模型M3完成适配

6月12日,华为云与MiniMax原生多模态旗舰模型M3实现开源首发适配。华为云基于昇腾算力底座,为MiniMax提供强大的Tokens算力支持。双方打通"算力"到"企业生产力"的闭环,共筑AI行业新标杆。

Day0适配丨壁仞科技率先支持MiniMax M3大模型​
新闻M3

Day0适配丨壁仞科技率先支持MiniMax M3大模型​

6月12日晚,MiniMax正式开源新一代通用模型MiniMax M3,壁仞科技壁砺™166系列基于SGLang推理框架完成该模型的“Day0”适配与调优。壁仞科技以全栈技术能力支持国产AI生态建设,此前已同步高效适配MiniMax M2.1、M2.5、M2.7等多款模型,并在模型精度和稳定性方面表现优异。​

Day0极速适配!海光DCU解锁MiniMax M3满血能力
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Day0极速适配!海光DCU解锁MiniMax M3满血能力

海光DCU深度优化,零成本满血运行M3模型

Day-0支持|摩尔线程率先完成MiniMax M3大模型适配​
新闻M3

Day-0支持|摩尔线程率先完成MiniMax M3大模型适配​

6月12日,MiniMax新一代原生多模态旗舰模型 M3正式开源。同日,摩尔线程旗舰级AI训推一体智算卡MTT S5000已完成对该模型的Day-0极速适配。这是国产大模型与国产算力芯片完成适配的又一例证,也彰显了摩尔线程凭借原生FP8算力底座与高效MUSA软件生态,对前沿大模型需求的即时响应与稳定支撑能力。​

沐曦股份曦云C系列GPU Day 0 适配 MiniMax M3,国产算力支撑前沿Coding与Agentic能力
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沐曦股份曦云C系列GPU Day 0 适配 MiniMax M3,国产算力支撑前沿Coding与Agentic能力

沐曦股份曦云C系列GPU Day 0 适配 MiniMax M3,国产算力支撑前沿Coding与Agentic能力

极速适配,生态共赢:昆仑芯高效支持MiniMax M3模型​
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极速适配,生态共赢:昆仑芯高效支持MiniMax M3模型​

6月12日,MiniMax M3模型正式开源。昆仑芯第一时间完成对该模型的适配与调优,成为首批完成适配的国产算力厂商之一,再次彰显其在主流大模型生态中的敏捷响应能力和广泛兼容实力。​

MaxProof: 生成式验证强化学习驱动的数学证明进化系统
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MaxProof: 生成式验证强化学习驱动的数学证明进化系统

在 M3 发布推文中,我们汇报了 M3 模型在 IMO 2025 与 USAMO 2026 两组国际数学竞赛真题上的表现:在搭配 MaxProof 框架后,M3 均超过了人类金牌线。本文将进一步展开我们在推进数学证明能力过程中的技术路径,包括基座模型能力增强、verifier 对齐、refinement 能力构建,以及测试时增强框架 MaxProof 的设计。

MiniMax M3:前沿 Coding 能力,1M上下文,原生多模态,一个模型全给你
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MiniMax M3:前沿 Coding 能力,1M上下文,原生多模态,一个模型全给你

编程和智能体任务上达到了前沿的能力。它是一个使用全新注意力架构 MSA (MiniMax Sparse Attention ),最高支持 1M 超长上下文。 同时,如外界所期待的那样,它也是一个原生多模态模型。

为什么MiniMax大模型不认识"马嘉祺"?Minimax内部排查稀疏 Token 遗忘问题的记录
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为什么MiniMax大模型不认识"马嘉祺"?Minimax内部排查稀疏 Token 遗忘问题的记录

MiniMax M2 系列受到了开发者社区的广泛关注,不少用户在深度使用中发现了一些 corner case——其中"模型无法说出马嘉祺"这个问题引发了较多讨论。本文详细记录了Minimax团队的内部排查过程,从 tokenizer 对齐到 lm_head 退化分析,揭示了稀疏 Token 遗忘的机制及修复方案。

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