MiniMax 开源模型M3

MiniMax 是国内的 AI 公司,普通用户熟悉的海螺 AI 就出自它家。从 2025 年起,这家公司把自研大模型的权重陆续开源到 GitHub 和 Hugging Face,任何人都能免费下载。当前的旗舰是 2026 年 6 月发布的 MiniMax-M3:一个原生多模态模型,能同时理解文字、图片和视频,上下文长达 100 万 token,主打编程和智能体任务。不懂技术的读者可以这样理解:它是海螺 AI 同门的”可下载大脑”,企业能搬回自己服务器部署;普通人不用部署,打开官方的 MiniMax Agent 网页就能直接用上。

版本与参数

开源家族按官方仓库梳理有三条脉络:2025 年 1 月的 MiniMax-01 系列(含文本模型 Text-01 与视觉模型 VL-01,MIT 许可);2025 年 6 月的推理模型 M1,官方称其为全球首个开源权重的大规模混合注意力推理模型;之后的 M2、M2.1、M2.5 到 M3 是编程与智能体主线,其中 M2.5 于 2026 年 2 月发布,M3 于 2026 年 6 月发布。旗舰 M3 为混合专家(MoE)架构:总参数约 4280 亿,每个 token 只激活约 230 亿;共 60 层、128 个路由专家(每次选 4 个)加 1 个共享专家,词表 20 万,上下文长度 1048576(约 100 万)token,从预训练第一步起就做文本、图像、视频混合训练。它支持三种推理模式:enabled 始终思考、adaptive 自动判断、disabled 关闭思考求快。

能力与榜单成绩

据官方仓库 README,M3 的卖点是自研的 MiniMax 稀疏注意力(MSA):在 100 万 token 上下文下,预填充速度是上一代 M2 的 9 倍、生成速度是 15 倍,单 token 计算量降到二十分之一;长程智能体基准达到前沿水平,编程与协同办公两类任务见长。上一代 M2.5 的官方成绩单更具体:软件工程基准 SWE-bench Verified 80.2%、多语言版 Multi-SWE-Bench 51.3%、网页检索基准 BrowseComp 76.3%(带上下文管理),完成 SWE-bench 评测的速度比 M2.1 快 37%。以上数字均出自 MiniMax 官方仓库。

开源许可

各代许可不统一,商用前要逐代确认:M1 用宽松的 Apache-2.0;M2.5 用 Modified-MIT;旗舰 M3 用自定义的 MiniMax Community License——非商用完全免费;商用需在产品或网站显著标注”Built with MiniMax M3″,年收入 2000 万美元以内只需向官方发一封邮件告知,超过则要事先取得书面授权;许可附录另列有军事用途等禁止事项。条款全文在 Hugging Face 权重页的 LICENSE 文件里,商用前建议逐字读一遍。

API 价格

不想自己部署,可走官方 API:全球站 platform.minimax.io,按 token 计费。M3 的每百万 token 单价以官方价目页实时显示为准,本页不代抄;成本量级可参考官方在 M2.5 发布说明里给出的口径——以每秒 100 token 的速度连续跑一小时,费用约 1 美元。

国内可用性

MiniMax 的国内开放平台 platform.minimaxi.com 直接提供 API,访问没有网络门槛;模型权重除 Hugging Face 外,魔搭 ModelScope 上有官方组织页,国内下载更稳更快。普通用户不用碰这些:官方智能体产品 MiniMax Agent(agent.minimax.io)和面向大众的海螺 AI(hailuoai.com)都能直接体验,后者主打视频生成,背后是同门的 H3 视频模型。

本地部署

权重公开可下,但 M3 总参数 4280 亿,家用电脑带不动,实际可行的是多卡服务器。下载权重:

hf download MiniMaxAI/MiniMax-M3 --local-dir MiniMax-M3

官方推荐 SGLang、vLLM、Transformers、KTransformers、unsloth 五种推理框架,vLLM 最简启动命令如下,并行数等参数按官方 vLLM recipes 页面按机器配置调整:

vllm serve MiniMaxAI/MiniMax-M3 --trust-remote-code

Ollama 模型库收录了 minimax-m3,但只有 cloud 标签,即 ollama run minimax-m3:cloud,模型在 Ollama 云端运行,不占本地显卡。官方推荐推理参数为 temperature=1.0、top_p=0.95。

适用场景

• 智能体应用:为长程任务设计,适合搭建自动查资料、多步执行的助手,官方自家的 MiniMax Agent 就是示范。
• 编程辅助:家族在 SWE-bench 等软件工程基准上成绩突出,可用于修 bug、代码评审和全栈开发。
• 长文档与多模态理解:100 万上下文加原生视频理解,适合整仓代码分析、长报告与视频内容处理。
• 企业私有化:权重公开可自建服务;在意商用条款的团队可选 Apache-2.0 的 M1 或 Modified-MIT 的 M2.5。

相关工具与教程

同类国产开源模型可对比Kimi K2、DeepSeek R1与Qwen3:四者都走 MoE 大参数、开源权重的做法,但许可条款、激活参数量和部署门槛各有取舍,选型时先对着许可逐条看。

常见问题

MiniMax 开源模型和海螺 AI 是什么关系?海螺 AI 是 MiniMax 面向普通用户的产品;本页说的是同一家公司公开下载的模型权重,前者拿来就用,后者要自己部署。

免费吗?能商用吗?权重免费下载。M3 商用要标注”Built with MiniMax M3″,年收入超 2000 万美元还需书面授权;想无附加条件商用,选 M1(Apache-2.0)或 M2.5(Modified-MIT)。

个人电脑跑得动 M3 吗?跑不动,4280 亿参数需要多卡服务器;个人建议用官方 API、MiniMax Agent,或 Ollama 的 cloud 版本。