别被1M参数骗了!实测MiniMax M3后,关于512K保障线和竞品选择说点实话

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08-04 23:09

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5. MiniMax M3 深度实测:编码 + 百万上下文+多模态 MiniMax M3 终于发了。老规矩,不复读发布稿,只验证一件事:丢进我平时真干活的项目,它到底能不能把活干完。 这次它干了件别人没干的:第一次把编程、百万上下文、原生多模态塞进同一个国产模型。我用三道由简到难的真题试它(对照 DeepSeek V4 Pro): ① 只丢 2 张截图,让它把终端 skills 做成全栈 Web UI——37 分钟一次性写完; ② 从复杂项目里迁移整套登录认证(Email/GitHub/Google),一轮对话一把过; ③ 顺带把它接进内容分析 Agent,原生看视频做拆解。 结论按场景: 高频 coding、看截图改前端、要多模态 → MiniMax M3 更合适; 长文本、多文档、低频调用 → DeepSeek V4 Pro 还是能打、还便宜。 公道话:DeepSeek 哪天支持多模态就更香了。 #MiniMaxM3 #MiniMax #DeepSeekV4Pro #vibecoding大赏 #AI新星计划

6. MiniMax-M3 在GPUStack平台上的性能测试 MiniMax-M3是MiniMax最新开源的原生多模态大模型,约428B总参数/23B激活参数,原生支持1M上下文。本文基于GPUStack与vLLM,演示从镜像与权重准备、模型部署、对话实测到基准测试的完整流程,并实测了基于EAGLE3的投机解码加速。 GPUStack 是一个面向企业级 AI 场景的开源 AI 算力与模型服务平台,提供异构 GPU/NPU 算力资源管理、大模型与多模态模型部署推理、推理引擎统一管理及 AI 服务开放能力。 #开源项目 #大模型本地部署 #大模型实测 #LLM #minimax

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14. MiniMax M3:1M上下文+原生多模态 MiniMax M3 深度拆解 🧠 6 月 1 日开源的 M3,不是 M2 系列的迭代,是一次彻底的换代。 ▸ 参数:~230B → ~428B(翻倍)▸ 上下文:标准 → 1M tokens▸ 注意力:GQA → MSA(自研稀疏注意力) 三个最值得关注的突破: ▸ MSA — 1M context 下 prefill 9×、decode 15×、per-token 1/20▸ 原生多模态 — 第一步预训练就是混合模态,不是 vision+LLM 拼接▸ thinking 参数 — enabled/adaptive/disabled,让模型自己决定 reasoning budget 横向对比 Claude Opus 4.6 / GPT-5.4 / Gemini 3 Pro,M3 真正的差异点在底层——MSA 让 1M 上下文算力开销降到 GQ

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33. M3深度使用体验:一款让人足够省心的大模型🔥 这期视频是用Minimax新发布的M3进行的实测体验。 做了一个落地页 + 一套完整APP。 总的感受就是比较“省心”,得益于MSA架构带来的长上下文,M3能够始终保持对指令的理解能力和任务的执行效率。 #我在抖音聊科技 #minimaxm3 #大模型测评 #用ai干我这行 #ai工具学习

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