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MiniMax veröffentlicht das große M3-Modell mit MSA-Architektur und 1 Mio. Kontextdaten als Open-Source-Version – es kann mit den Flaggschiff-Modellen aus Übersee mithalten

MiniMax veröffentlicht das große M3-Modell mit MSA-Architektur und 1 Mio. Kontextdaten als Open-Source-Version – es kann mit den Flaggschiff-Modellen aus Übersee mithalten

14. Juni 2026
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MiniMax Xiyu Technology stellte am 1. Juni 2026 sein Großmodell der nächsten Generation, das MiniMax M3, vor. Es ist Chinas erstes Open-Source-Modell, das Programmierung auf Elite-Niveau, ein extrem langes Kontextfenster von 1 Mio. Zeichen und native multimodale Fähigkeiten vereint und darauf ausgelegt ist, führenden Closed-Source-Modellen aus dem Ausland in allen Bereichen Konkurrenz zu machen.

Offizielle Ankündigung der Markteinführung des MiniMax M3

Um Engpässe bei der Kontexterweiterung in komplexen Agenten-Aufgaben zu beheben, führt M3 auf der Basisebene eine Sparse-Attention-Architektur (MSA) ein. Im Vergleich zu herkömmlichen Ansätzen bietet es eine präzisere KV-Partitionierung und Optimierungen auf Operatorenebene und erreicht damit die vierfache Rechengeschwindigkeit vergleichbarer Open-Source-Lösungen. Mit einer Kontextlänge von 1 Mio. sinken die Rechenkosten pro Token auf nur ein Zehntel derjenigen der Vorgängergeneration. Es beschleunigt die Vorabfüllphase um mehr als das 9-Fache und die Dekodierungsphase um das 15-Fache.

Schematische Darstellung der M3-Sparse-Attention-Architektur

Durch natives Training mit interleaved Daten im Billionen-Maßstab erreicht der semantische Raum von M3 eine tiefe Integration. Es übertrifft GPT-5.5 und Gemini 3.1 Pro in maßgeblichen Software-Engineering- und multimodalen Bewertungen wie SWE-Bench Pro. In extremen Aufgabentests demonstriert M3 eine robuste autonome Planung mit langen Threads: Es reproduzierte innerhalb von 12 Stunden eigenständig die Experimente einer ICLR-Top-Veröffentlichung, lief 24 Stunden lang ohne Referenzcode und rief dabei fast 2.000 Mal Tools auf, steigerte die Hardwareauslastung bei der FP8-Matrixmultiplikation auf der Hopper-Architektur von 7,6 % auf 71,3 % und koordinierte autonom die gesamte „Daten-Training-Iteration“-Pipeline auf dem offenen PostTrainBench.

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