MiniMax M3 登陆 OpenRouter，提供多模态 AI 服务
MiniMax 发布了其多模态基础模型 MiniMax M3，支持文本、图像和视频输入，拥有 1M 令牌上下文窗口，专为长时间代理任务、编码和工具使用设计。该模型采用 MiniMax 稀疏注意力机制，在长上下文处理中大幅降低计算成本，并已登陆 OpenRouter 平台，提供有竞争力的定价。
MiniMax 近日发布了其新一代多模态基础模型 MiniMax M3，并已通过 OpenRouter 平台开放服务。该模型原生支持文本、图像和视频输入，并生成文本输出，拥有高达 1M 令牌的超长上下文窗口，特别适合需要长时间推理的代理任务、复杂编码以及工具调用等场景。
MiniMax M3 的核心创新在于其自研的 MiniMax 稀疏注意力（MSA）机制。传统注意力机制在处理长序列时计算成本极高，而 MSA 通过 KV 块选择策略，仅在必要时计算相关注意力，从而显著降低每个令牌的计算开销。据官方数据，在 1M 令牌的上下文长度下，其计算成本仅为上一代模型的 1/20，同时预填充和解码速度大幅提升，且多数任务上的质量保持不变。
在训练方面，MiniMax M3 采用原生多模态架构，基于交错数据训练，并通过交互式用户模拟器框架进行多轮、生产级协作调优。这使得模型更擅长处理持续性、多步骤的任务，而非单次执行。
目前，MiniMax M3 已在 OpenRouter 上线，提供有竞争力的定价。输入价格为每百万令牌 0.30 美元，输出价格为每百万令牌 1.20 美元，且均享受 50% 折扣。该模型支持 1M 令牌上下文，每周处理令牌量已达 1.42 亿。用户可通过 OpenRouter 的路由功能自动选择最佳提供商，确保高可用性。