Дом
MiniMax открыла исходный код большой модели M3 с архитектурой MSA и объемом контекста 1 МБ, которая может составить конкуренцию зарубежным флагманским моделям
1 июня 2026 годакомпания MiniMax Xiyu Technology представила свою крупную модель нового поколения — MiniMax M3. Это первая в Китае модель с открытым исходным кодом, сочетающая в себе программирование элитного уровня, сверхдлинное контекстное окно длиной 1 млн символов и встроенные мультимодальные возможности, разработанная для того, чтобы составить конкуренцию ведущим зарубежным моделям с закрытым исходным кодом по всем параметрам.

Для устранения узких мест, связанных с расширением контекста в сложных задачах агентов, в M3 на базовом уровне внедрена архитектура разреженного внимания (MSA). По сравнению с традиционными подходами она обеспечивает более точное разбиение KV и оптимизацию на уровне операторов, достигая в четыре раза большей вычислительной скорости по сравнению с аналогичными решениями с открытым исходным кодом. Благодаря контексту длиной 1 млн символов вычислительная стоимость на один токен снижается до одной десятой от предыдущего поколения. Это ускоряет этап предварительного заполнения более чем в 9 раз, а этап декодирования — в 15 раз.

Благодаря нативному обучению на чередующихся данных масштаба в триллионы, семантическое пространство M3 достигает глубокой интеграции. Оно превосходит GPT-5.5 и Gemini 3.1 Pro в авторитетных оценках программной инженерии и мультимодальности, таких как SWE-Bench Pro. В тестах с экстремальными задачами M3 демонстрирует надежное автономное планирование с длинными потоками: он самостоятельно воспроизвел эксперименты из лучшей статьи ICLR за 12 часов, работал 24 часа подряд без эталонного кода, при этом вызывая инструменты почти 2000 раз, повысил загрузку аппаратных ресурсов при умножении матриц FP8 на архитектуре Hopper с 7,6% до 71,3% и автономно скоординировал полный конвейер «обучение-данные-итерация» на открытой платформе PostTrainBench.
Связанная статья
Генеральный директор DeepMind Хассабис: я сплю шесть часов в день, обычно чувствую прилив энергии около часа ночи.
В недавнем интервью журналу Fortune генеральный директор Google DeepMind Демис Хаассабис раскрыл свой нестандартный подход к отдыху и продуктивности. Хаассабис признался, что спит очень мало, распределяя свои бодрствующие часы на два отдельных рабочи
OpenAI и Anthropic борются за долю рынка, несмотря на снижение выручки
Несмотря на недавние сообщения о том, что OpenAI не достигла целевых показателей по выручке, что во вторник оказало давление на акции технологических компаний, частные инвесторы, вкладывающие средства
Соблюдение требований к автономным транспортным средствам в Калифорнии: новая эра штрафов, геозоны и 1 млн миль
Компания Guident эксплуатирует шаттл AuveTech в Южной Флориде, обслуживая маршрут протяженностью четыре мили в Вест-Палм-Бич и маршрут протяженностью одну милю в Бока-Ратоне с использованием своей тех
Рекомендации по связанным специальным темам
Комментарии (0)
1 июня 2026 года

Для устранения узких мест, связанных с расширением контекста в сложных задачах агентов, в M3 на базовом уровне внедрена архитектура разреженного внимания (MSA). По сравнению с традиционными подходами она обеспечивает более точное разбиение KV и оптимизацию на уровне операторов, достигая в четыре раза большей вычислительной скорости по сравнению с аналогичными решениями с открытым исходным кодом. Благодаря контексту длиной 1 млн символов вычислительная стоимость на один токен снижается до одной десятой от предыдущего поколения. Это ускоряет этап предварительного заполнения более чем в 9 раз, а этап декодирования — в 15 раз.

Благодаря нативному обучению на чередующихся данных масштаба в триллионы, семантическое пространство M3 достигает глубокой интеграции. Оно превосходит GPT-5.5 и Gemini 3.1 Pro в авторитетных оценках программной инженерии и мультимодальности, таких как SWE-Bench Pro. В тестах с экстремальными задачами M3 демонстрирует надежное автономное планирование с длинными потоками: он самостоятельно воспроизвел эксперименты из лучшей статьи ICLR за 12 часов, работал 24 часа подряд без эталонного кода, при этом вызывая инструменты почти 2000 раз, повысил загрузку аппаратных ресурсов при умножении матриц FP8 на архитектуре Hopper с 7,6% до 71,3% и автономно скоординировал полный конвейер «обучение-данные-итерация» на открытой платформе PostTrainBench.
Генеральный директор DeepMind Хассабис: я сплю шесть часов в день, обычно чувствую прилив энергии около часа ночи.
В недавнем интервью журналу Fortune генеральный директор Google DeepMind Демис Хаассабис раскрыл свой нестандартный подход к отдыху и продуктивности. Хаассабис признался, что спит очень мало, распределяя свои бодрствующие часы на два отдельных рабочи
OpenAI и Anthropic борются за долю рынка, несмотря на снижение выручки
Несмотря на недавние сообщения о том, что OpenAI не достигла целевых показателей по выручке, что во вторник оказало давление на акции технологических компаний, частные инвесторы, вкладывающие средства











