近日，国产大模型领域迎来一项重大突破。MiniMax 正式发布了其旗舰级模型 M3，官方宣称这是国内首个在“前沿编码与智能体”、“百万上下文”以及“原生多模态”三大核心能力上均达到顶尖水准的 AI 模型，标志着国产 AI 技术向通用人工智能（AGI）的“开放世界”迈出了关键一步。

此次模型发布，不仅展现了技术层面的突破，还同步推出了更具性价比的商业化方案。全新推出的积分制 Token Plan，旨在让资源消耗与实际任务复杂度实现更精准的匹配，同时官方为现有套餐用户提供了过渡期补偿，确保使用体验的平稳过渡。

三项核心能力详解

MiniMax M3 的核心竞争力体现在三个维度。首先，在编码与智能体能力上，模型在相关评测中达到了“业界领先水平”。它具备自主任务拆解、工具调用与多步推理能力，其生成的代码目标是“直接可交付”，而非仅能运行但需人工大幅修改的初级水平。

其次，模型基于自研的 MiniMax Sparse Attention 架构，其 API 最高支持1M tokens 的上下文窗口，并保障至少 512K tokens 的稳定可用性。超长上下文是支撑长程智能体任务、复杂代码编写以及长视频内容理解的关键基础设施。

第三，M3 是一款原生多模态模型。官方重构了整个数据管线，将预训练数据规模扩充至百 T 量级，并从训练伊始就进行多模态对齐，使文本与视觉语义空间高度融合，为复杂的跨模态理解与生成任务奠定了坚实基础。

实测表现与开源计划

在实际能力测试中，M3 展现了强大的自主性。在 BrowseComp 智能体评测中，它以 83.5 分的成绩超越了竞争对手。更令人印象深刻的是，官方曾将一篇 ICLR 2025 杰出论文交给 M3，要求其独立复现核心实验。模型连续运行近 12 小时，全程自主完成了 18 次代码提交并生成了 23 张实验图表，成功复现了论文中的关键部分。

在另一项挑战中，M3 需要对四个仅完成预训练的基座模型，在 12 小时内自主完成从数据合成、训练、评测到迭代的全流程优化。最终，M3 指导下的模型在数学推理、代码生成等任务上取得了 37.1 的综合得分，在同类评测中位列第三。这表明其已具备相当程度的自主研究与开发能力。

商业应用方面，MiniMax 提供了 M3 和 M3-highspeed 两个 API 版本，两者能力一致，后者速度更快。同时，官方宣布MiniMax M3 即将在 HuggingFace 和 GitHub 上完成开源，并支持私有化集群部署和微调，为企业和开发者提供了更大的灵活性。

全新定价与套餐体系

随着 M3 的发布，MiniMax 也更新了其 API 定价与套餐体系。新推出的 Token Plan 采用积分制，扣费方式从过去的按固定次数计算，调整为按实际资源消耗动态折算积分，使得简单任务消耗更少，计费更为合理。Plus、Max 和 Ultra 三档订阅套餐内的所有模型用量将共用同一积分池。

价格方面，M3 API 推出了限时优惠。在上下文不超过 512K tokens 的条件下，标准版输入价格为每百万 tokens 2.1 元，输出为 8.4 元；优先版输入为 3.15 元，输出为 12.6 元。缓存读取也设有相应费用。为帮助老用户适应新计费模式，官方将为部分原有套餐用户提供一次性补偿积分，具体细则以控制台展示为准。