百万级上下文处理
M3 使用 MiniMax Sparse Attention(MSA)架构,API 最高支持 1M tokens 上下文窗口,且说明至少 512K tokens 可用,适合长线程编码、长程 Agent 和长文档任务。
MiniMax 是一家通用人工智能科技公司,官网资料显示其自 2022 年初成立以来,持续研发多模态通用大模型,并面向全球提供 AI 原生产品和开放平台服务。页面介绍强调它覆盖文本、音频、图像、视频和音乐等多种模态,并服务开发者、企业和个人用户。
从产品线看,MiniMax 的核心包括面向编码与智能体任务的 M3、面向复杂生产力和办公交付的 M2.7,以及 MiniMax Code、MiniMax Hub、MiniMax Audio、星野等应用。对开发者而言,平台提供 API 接入和 Token Plan;对个人与小团队,则提供月度订阅与桌面版等使用方式。
M3 使用 MiniMax Sparse Attention(MSA)架构,API 最高支持 1M tokens 上下文窗口,且说明至少 512K tokens 可用,适合长线程编码、长程 Agent 和长文档任务。
M3 被描述为原生多模态模型,从训练起点就进行多模态学习,用于统一处理文本与视觉语义,而不是后期拼接的浅层多模态能力。
M3 强调编码、工具调用、自主任务拆解和多步推理,目标是输出可直接交付的代码和可持续执行的智能体任务结果。
M2.7 强调复杂 Agent 构建、真实软件工程、日志排查、代码安全、机器学习和办公文档编辑等任务,覆盖更偏生产力的场景。
价格页将产品分为 API 实时计费和月度订阅两类;订阅侧包括 Token Plan 与团队版,分别面向个人、小团队和席位分配场景。
模型页提供 API 快速接入示例,并提到 MiniMax Code、开放平台和桌面版等使用入口,说明产品同时面向开发者和非开发者。
适合需要长上下文处理的编码任务,例如大型代码库修改、跨文件重构、长线程调试和持续迭代的 Agent 流程。M3 的 1M 上下文和工具调用能力面向这类工作流。
适合需要自主拆解任务、调用工具和多步推理的智能体场景,例如信息检索、浏览、实验执行和长时间自动化任务。M3 页面直接把这些能力作为重点。
适合软件工程、日志排查、代码安全、机器学习实验和复杂项目交付等生产力场景。M2.7 的案例与基准集中在这类工作负载上。
适合需要复杂编辑和多轮修改的办公文档工作流,例如 Excel、PPT、Word 的高保真编辑与内容整理。M2.7 特别强调了这些能力。
适合希望通过 API 集成模型能力,或通过 Token Plan 和桌面版快速上手的用户。价格页和模型页都给出了不同入口,方便按使用习惯选择。
MiniMax 提供面向企业的 API 计费,以及面向个人和小团队的月度订阅套餐。价格页说明两类方案对应独立的 Key 体系,但未在收集文本中给出完整价目表。
M3 面向编程与智能体任务,强调 1M 上下文、原生多模态和工具调用能力;M2.7 则强调复杂 Agent 构建、软件工程交付和办公任务处理。
MiniMax Code 是与 MiniMax 模型适配的 Coding Agent 桌面版;模型页还提到开放平台 API 接入,以及为 AI Coding Tools 提供的订阅和平台接入方式。
源站资料显示,MiniMax 的模型覆盖文本、音频、图像、视频和音乐等多模态能力,并推出了包括 MiniMax Code、MiniMax Hub、MiniMax Audio 和星野在内的 AI 原生产品。
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