Дом
MiniMax открыла исходный код большой модели M3 с архитектурой MSA и объемом контекста 1 МБ, которая может составить конкуренцию зарубежным флагманским моделям
1 июня 2026 годакомпания MiniMax Xiyu Technology представила свою крупную модель нового поколения — MiniMax M3. Это первая в Китае модель с открытым исходным кодом, сочетающая в себе программирование элитного уровня, сверхдлинное контекстное окно длиной 1 млн символов и встроенные мультимодальные возможности, разработанная для того, чтобы составить конкуренцию ведущим зарубежным моделям с закрытым исходным кодом по всем параметрам.

Для устранения узких мест, связанных с расширением контекста в сложных задачах агентов, в M3 на базовом уровне внедрена архитектура разреженного внимания (MSA). По сравнению с традиционными подходами она обеспечивает более точное разбиение KV и оптимизацию на уровне операторов, достигая в четыре раза большей вычислительной скорости по сравнению с аналогичными решениями с открытым исходным кодом. Благодаря контексту длиной 1 млн символов вычислительная стоимость на один токен снижается до одной десятой от предыдущего поколения. Это ускоряет этап предварительного заполнения более чем в 9 раз, а этап декодирования — в 15 раз.

Благодаря нативному обучению на чередующихся данных масштаба в триллионы, семантическое пространство M3 достигает глубокой интеграции. Оно превосходит GPT-5.5 и Gemini 3.1 Pro в авторитетных оценках программной инженерии и мультимодальности, таких как SWE-Bench Pro. В тестах с экстремальными задачами M3 демонстрирует надежное автономное планирование с длинными потоками: он самостоятельно воспроизвел эксперименты из лучшей статьи ICLR за 12 часов, работал 24 часа подряд без эталонного кода, при этом вызывая инструменты почти 2000 раз, повысил загрузку аппаратных ресурсов при умножении матриц FP8 на архитектуре Hopper с 7,6% до 71,3% и автономно скоординировал полный конвейер «обучение-данные-итерация» на открытой платформе PostTrainBench.
Связанная статья
Шведский стартап в области искусственного интеллекта Lovable Eyes достиг оценки в 13,2 миллиарда долларов после крупного раунда финансирования
По мере того как инструменты для программирования на основе искусственного интеллекта набирают популярность, шведский стартап Lovable привлек крупный раунд финансирования. Компания нацелена на привлечение $3 млрд, что потенциально может увеличить её
Google тестирует агента Remy AI для Gemini по мере смещения фокуса на управление пользователями
Согласно Business Insider, Google тестирует Remy, нового ИИ-персонального агента для Gemini. Этот инструмент предназначен для выполнения задач от имени пользователей, упрощая как профессиональные рабочие процессы, так и повседневные рутины.В настоящ
Как исправить Core Web Vitals для улучшения позиций в поисковой выдаче
Оптимизация написания комментариев в отчетных карточках с помощью ИИ-инструментовВведениеИИ-инструменты для генерации комментариев в отчетных карточкахMagic SchoolAlmanac AIChat GPTИспользование Magic School для генерации комментариев в отчетны
Рекомендации по связанным специальным темам
Комментарии (0)
1 июня 2026 года

Для устранения узких мест, связанных с расширением контекста в сложных задачах агентов, в M3 на базовом уровне внедрена архитектура разреженного внимания (MSA). По сравнению с традиционными подходами она обеспечивает более точное разбиение KV и оптимизацию на уровне операторов, достигая в четыре раза большей вычислительной скорости по сравнению с аналогичными решениями с открытым исходным кодом. Благодаря контексту длиной 1 млн символов вычислительная стоимость на один токен снижается до одной десятой от предыдущего поколения. Это ускоряет этап предварительного заполнения более чем в 9 раз, а этап декодирования — в 15 раз.

Благодаря нативному обучению на чередующихся данных масштаба в триллионы, семантическое пространство M3 достигает глубокой интеграции. Оно превосходит GPT-5.5 и Gemini 3.1 Pro в авторитетных оценках программной инженерии и мультимодальности, таких как SWE-Bench Pro. В тестах с экстремальными задачами M3 демонстрирует надежное автономное планирование с длинными потоками: он самостоятельно воспроизвел эксперименты из лучшей статьи ICLR за 12 часов, работал 24 часа подряд без эталонного кода, при этом вызывая инструменты почти 2000 раз, повысил загрузку аппаратных ресурсов при умножении матриц FP8 на архитектуре Hopper с 7,6% до 71,3% и автономно скоординировал полный конвейер «обучение-данные-итерация» на открытой платформе PostTrainBench.
Шведский стартап в области искусственного интеллекта Lovable Eyes достиг оценки в 13,2 миллиарда долларов после крупного раунда финансирования
По мере того как инструменты для программирования на основе искусственного интеллекта набирают популярность, шведский стартап Lovable привлек крупный раунд финансирования. Компания нацелена на привлечение $3 млрд, что потенциально может увеличить её
Как исправить Core Web Vitals для улучшения позиций в поисковой выдаче
Оптимизация написания комментариев в отчетных карточках с помощью ИИ-инструментовВведениеИИ-инструменты для генерации комментариев в отчетных карточкахMagic SchoolAlmanac AIChat GPTИспользование Magic School для генерации комментариев в отчетны











