# MiniMax 开源 M3 模型：总参数 428B，激活 23B，上下文窗口拉到 100 万 token

> 原标题：MiniMax M3 开源权重模型发布，已上架 HuggingFace

- 来源：AI HOT 精选
- 发布时间：2026-06-12T14:11:53.000Z
- AX AI 日报：https://ai-daily.ax0x.ai/items/37852
- 原文：https://x.com/MiniMax_AI/status/2065436935188058208

## 摘要

MiniMax 把 M3 的权重传上了 HuggingFace，技术报告和完整权重大概还要等 10 天。这是个混合模型，总参数量 428B，但每次只激活 23B，靠 MiniMax 自研的稀疏注意力把上下文窗口撑到 100 万 token，还原生支持多模态。跑分方面：SWE-Bench Pro 59.0%、Terminal Bench 2.1 66.0...

## 推荐理由

MiniMax 第一次把旗舰模型权重开源，428B 的混合专家模型，激活 23B，百万 token 上下文，代码和智能体跑分能跟 DeepSeek、Qwen 掰手腕。技术报告还没出，权重刚上传，信息缺口明显，但开源这个动作本身对开发者生态有直接价值。

## 锐评

MiniMax 这次开源的是个混合模型，总参数 428B，但每次推理只激活 23B，靠自研的稀疏注意力把上下文窗口拉到 100 万 token，还原生支持多模态。跑分上，SWE-Bench Pro 拿了 59.0%，Terminal Bench 2.1 有 66.0%，MCP Atlas 74.2%，这几个数字在代码和智能体任务里算能打。但 SWE-fficiency 只有 34.8%，KernelBench Hard 28.8%，说明在效率和底层优化任务上还有不少空间。

现在的问题是信息缺口太大：正文没披露训练数据来源、推理成本、授权条款，也没说这 23B 激活参数在实际部署时吃多少显存。技术报告要等 10 天，在那之前这些跑分只能当参考，别急着下结论说它比谁强。如果是真的省钱又好用，那对想做代码助手或让模型进业务流程干活的团队是个好消息，但这点先别太激动。