# MiniMax 开源 M3 模型：428B 总参数，每次推理只激活 23B

> 原标题：MiniMaxAI/MiniMax-M3 · Hugging Face

- 来源：r/LocalLLaMA
- 发布时间：2026-06-12T14:07:04.000Z
- AX AI 日报：https://ai-daily.ax0x.ai/items/37849
- 原文：https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1u3wagy/minimaxaiminimaxm3_hugging_face/

## 摘要

MiniMax 在 Hugging Face 上放出了 M3 的权重。这是一个混合专家模型，总参数量约 4280 亿，但每次推理只调用其中约 230 亿参数，相当于用 23B 模型的算力撬动一个超大规模模型的知识。帖子没提训练数据、跑分成绩，也没说本地运行最低要多少显存，想自己部署的话得先做好硬件摸底。

## 推荐理由

MiniMax 把 M3 的完整权重扔上了 Hugging Face，一个 4280 亿参数的 MoE 模型，每次只叫醒 230 亿参数干活，在开源权重里属于效率很能打的那一档。帖子没给跑分、没提训练数据、也没说本地跑要多少显存，这些信息缺口把分拉下来了一点，但光凭权重公开这件事就值得看一眼。

## 锐评

MiniMax 在 Hugging Face 上开源了 M3 模型，这是个混合专家模型，总参数约 4280 亿，但推理时只激活其中约 230 亿个参数。打个比方，就像你雇了 20 个专家但每次只叫 1 个来干活，算力开销跟 23B 的小模型差不多，但背后能调用的知识量要大得多。

不过这条帖子本身信息量很薄。正文被 Reddit 的安全策略拦住了，我们看不到原帖里的技术细节、benchmark 跑分，也不知道本地部署最低要多少显存。Hugging Face 页面上的模型卡可能写了这些，但帖子没转过来。

如果你打算自己部署，先别激动。230 亿激活参数虽然比全量 4280 亿友好很多，但 MoE 模型对显存带宽和总容量要求不低，大概率不是一张消费级显卡能轻松跑起来的。建议先去 Hugging Face 仓库看模型卡上的硬件要求和量化方案，再决定要不要下载那几百 G 的权重文件。