MiniMax M3
概述
MiniMax M3 是 MiniMax M 系列的新一代大语言模型。该模型引入 MiniMax Sparse Attention（MSA），这是一种次二次复杂度的注意力机制，旨在面向百万级 token 上下文场景提升推理效率，同时保持与 M2 系列相近的输出质量。具体可用性请以 B.AI 模型目录和平台展示为准。
核心特性
- MiniMax Sparse Attention（MSA）：采用基于 GQA 的两阶段稀疏注意力架构。轻量索引分支负责选择相关 KV block，稀疏分支只对被选中的 block 计算注意力，从而降低注意力计算成本。
- 百万级上下文：面向 1M token 上下文场景设计，预览资料显示其在长上下文下的解码和 prefill 效率相比 M2 系列有明显提升。
- 多模态支持：图像输入能力取决于平台上线节奏和模型配置，可在支持时扩展 M 系列的文本之外工作流。
- Agent 与办公场景优化：面向文档理解、表格处理、演示文稿生成和企业级 Agent 工作流优化。
适用场景
- 超长上下文处理：多文档分析、长对话历史理解、大型代码库理解。
- AI Agent 部署：结合工具调用、推理和长上下文状态的自主任务执行。
- 办公自动化：文档、表格和演示文稿的智能处理与生成。
能力与限制
| 能力维度 | 说明 |
|---|---|
| 推理能力 | 面向前沿级推理和 Agent 工作流设计；最终基准表现可能随发布版本变化 |
| 创作能力 | 未标明 |
| 多模态能力 | 文本工作流；图像输入能力取决于平台上线节奏和模型配置 |
| 响应速度 | 面向比 M2 系列更高效的长上下文 prefill 和解码设计 |
| 上下文窗口 | 1,000,000 tokens |
| 最大输出 | 未标明 |
| 工具调用 | 面向函数调用和 Agent 工作流支持设计 |
| 多语言能力 | 未标明 |
已知限制
- 最终可用性、模型限制和基准成绩可能随上线过程变化。
- 预览资料中描述的部分能力可能取决于平台支持和模型配置。
标准价格
以下 Token 价格均以美元计价，单位为每 100 万 Token；网页搜索按次计费。
| 模型 | 输入 （USD / 1M Tokens） | 缓存写入 （USD / 1M Tokens） | 缓存读取 （USD / 1M Tokens） | 输出 （USD / 1M Tokens） | 网页搜索 （USD / 次） |
|---|---|---|---|---|---|
| MiniMax M3 | $0.30 | $0.30 | $0.06 | $1.20 | - |
Credits 结算： B.AI 按照 1 USD = 1,000,000 Credits 换算，并从账户余额中扣除 Credits。
价格说明
文档价格为 B.AI 平台模型标准参考价，仅供基础计费说明使用。B.AI 可能会通过账户权益等方式，为用户提供更低的实际使用成本。具体价格及账户权益请以平台页面展示及最终账单为准。