MiniMax は、フラッグシップモデル M3 を正式にリリースしました。M3 は、強力なエージェント能力、ネイティブマルチモーダル入力（テキスト、画像、動画）、そして50万トークン超のコンテキストウィンドウを兼ね備えた、オープンウェイトエコシステムにとって重要な一歩です。
オープンウェイト分野は急速に進歩しており、2026年1月には Kimi K2.5 がネイティブマルチモーダル入力を、4月には DeepSeek V4 が100万トークンの長文脈を実現しましたが、これらは別々のモデルでした。M3 は長文脈スケーリングとマルチモーダル理解を1つのパッケージに統合しました。現時点では最大50万トークンのコンテキストをサポートしていますが、MiniMax チームと協力して近日中に完全な100万トークンコンテキストを有効化する予定です。
M3 のブレークスルーは、MiniMax Sparse Attention（MSA）アーキテクチャにあります。標準のフルアテンションはコンテキストが長くなるにつれて指数関数的にスケールしますが、MSA は KV キャッシュをブロックに分割し、効果的なコンテキストカバレッジを高めることで、準二次スケーリングを実現します。さらに、演算子レベルで「KV outer gather Q」アプローチを採用し、各 KV ブロックをメモリから一度だけ取得するため、オープンソースの Flash-Sparse-Attention と比較して4倍以上の高速化を達成しました。
ベンチマークでは、M3 はすべてのオープンソースモデルを凌駕し、Opus 4.6 などの一部のクローズドモデルも上回る総合知能を示しています。Artificial Analysis の第三者インテリジェンスインデックスでもその実力が確認されています。
M3 は実際のコーディングとエージェントワークフローを念頭に設計されました。MiniMax は対話型ユーザーシミュレータフレームワークを開発し、エンジニアの実際の作業方法を模倣したマルチターン開発シナリオでモデルを訓練しました。これにより、学術論文の再現、カーネル最適化、モデル微調整など、長時間の自律エージェントタスクに優れた性能を発揮します。
価格面では、M3 は Fireworks 上で M2.7 のわずか2倍（実際は1/20）で提供され、非常に競争力があります。すでに M2.7 を使用しているチームは、ほぼ追加コストなしで長文脈、エージェント実行、マルチモーダル入力を利用できます。512K トークンを超える入力には長期コンテキスト料金が適用されますが、リポジトリ全体のコード理解や超長文書解析などのワークロードに適しています。
開発者は Fireworks 上でサーバーレスまたはオンデマンドデプロイメントを通じて M3 をすぐに使い始めることができます。MiniMax M3 は、強力なエージェントコーディング能力、50万トークンのコンテキスト、ネイティブマルチモーダルを備え、AI アプリケーションの新たな可能性を切り開きます。