Дом
Флагманская модель M3 от MiniMax и её индикатор производят впечатление, но вызывают неоднозначную реакцию
Конкуренция в сфере крупных языковых моделей продолжает обостряться: стартап MiniMax, специализирующийся на искусственном интеллекте, недавно представил свою новую флагманскую модель M3. Согласно результатам тестирования, приведенным в техническом отчете, модель демонстрирует впечатляющую производительность: она набрала 59 % в тестах, имитирующих реальные задачи программной инженерии, превзойдя GPT-5.5 и приблизившись к результатам Opus4.7. Кроме того, она поддерживает обработку контекста объёмом в миллион токенов и обладает встроенными мультимодальными возможностями. Однако, несмотря на эти значительные технические достижения, запуск модели вызвал значительную негативную реакцию со стороны сообщества разработчиков, причём особенно резкая критика прозвучала на китайских интернет-форумах.
Основной причиной скептицизма является методология оценки. Технические детали показывают, что M3 использовала Claude Code — конкурирующую модель — в качестве оценочной платформы для тестирования своих возможностей в области программирования. Хотя использование существующих инструментальных цепочек для оценки агентов является общепринятой практикой, критики утверждают, что MiniMax по сути тестировала свою собственную модель на платформе конкурента и напрямую заявляла о высоких результатах, сравнивая себя с тем же конкурентом в публичных рекламных материалах. Многие разработчики назвали такой подход нечестным, поскольку он затрудняет отделение собственных возможностей модели от улучшений, обеспечиваемых самой средой.

Еще одним предметом спора является искренность обязательств по открытому исходному коду. В отличие от других поставщиков, которые выпускают модели с открытым исходным кодом и полными весами, MiniMax не раскрыла размер модели M3 и не предоставила ее веса. Компания лишь заявила, что сделает модель открытой в течение десяти дней, предоставив на момент запуска только доступ к API. Поскольку воспроизводимость и проверяемость являются ключевыми ценностями сообщества открытого исходного кода, продвижение открытого исходного кода при одновременном утаивании весов — хотя это и понятно с коммерческой точки зрения — оттолкнуло сообщество разработчиков, которое ожидает прозрачности и практичности.

Что больше всего разочаровало активных пользователей, так это внезапное изменение правил тарификации. Ранее MiniMax славилась щедрыми лимитами использования, ограничивая количество запросов без ежемесячного ограничения на токены. С выпуском M3 компания ввела новый тарифный план на основе токенов, в котором оплата взимается по общему объему. Хотя официальная позиция заключается в том, что тарифный план «Plus» предлагает высокую ценность токенов, активные пользователи — особенно те, кто работает с контекстами объемом в миллионы токенов — обнаруживают, что каждый вызов потребляет значительное количество токенов, что быстро исчерпывает квоты пакета. Это привело к массовым жалобам со стороны давних пользователей.
Если отбросить в сторону операционные споры, M3 действительно обладает заметными инновациями на архитектурном уровне. В нём внедрен самостоятельно разработанный механизм разреженного внимания под названием MSA (MiniMax Sparse Attention), который смягчает квадратичный рост вычислительных затрат традиционных трансформеров за счёт применения высокоточного разбиения на блоки и разрежения пар «ключ-значение». На низкоуровневом уровне операторов модель использует новый метод агрегации вычислений, который улучшает непрерывность доступа к памяти, обеспечивая скорость, в четыре раза превышающую скорость открытого исходного кода Flash-Sparse-Attention. В результате M3 увеличивает скорость прямого распространения и декодирования соответственно в 9 и 15 раз при контекстах объёмом в миллион токенов, сокращая вычисления на один токен вдвое по сравнению с предыдущим поколением.
Связанная статья
Wan-Streamer v0.2 обеспечивает сверхнизкую задержку ИИ-чата
По мере стремительного развития современных технологий взаимодействие человека с искусственным интеллектом становится всё более распространённым. Традиционные видеозвонки часто страдают от задержек, лагов и рассинхронизации аудио- и видеоданных. Wan-
Meta присоединяется к TSMC и Micron для оснащения новых серверов старой памятью
По мере ускорения внедрения искусственного интеллекта во всем мире наблюдается острый дефицит памяти следующего поколения DDR5. Чтобы избежать задержек в развертывании центров обработки данных для ИИ, Meta заключила партнерство с ведущими отраслевыми
Как базы данных временных рядов обеспечивают обработку данных робототехники в реальном времени
Дуг Паджутти из Tiger Data.Паджутти работает в качестве промышленного разработчика-адвоката в Tiger Data, поддерживая команды в создании реальных промышленных систем.Имея более 12 лет опыта в нефтегазовой отрасли и автоматизации производства, он рабо
Рекомендации по связанным специальным темам
Комментарии (0)
Конкуренция в сфере крупных языковых моделей продолжает обостряться: стартап MiniMax, специализирующийся на искусственном интеллекте, недавно представил свою новую флагманскую модель M3. Согласно результатам тестирования, приведенным в техническом отчете, модель демонстрирует впечатляющую производительность: она набрала 59 % в тестах, имитирующих реальные задачи программной инженерии, превзойдя GPT-5.5 и приблизившись к результатам Opus4.7. Кроме того, она поддерживает обработку контекста объёмом в миллион токенов и обладает встроенными мультимодальными возможностями. Однако, несмотря на эти значительные технические достижения, запуск модели вызвал значительную негативную реакцию со стороны сообщества разработчиков, причём особенно резкая критика прозвучала на китайских интернет-форумах.
Основной причиной скептицизма является методология оценки. Технические детали показывают, что M3 использовала Claude Code — конкурирующую модель — в качестве оценочной платформы для тестирования своих возможностей в области программирования. Хотя использование существующих инструментальных цепочек для оценки агентов является общепринятой практикой, критики утверждают, что MiniMax по сути тестировала свою собственную модель на платформе конкурента и напрямую заявляла о высоких результатах, сравнивая себя с тем же конкурентом в публичных рекламных материалах. Многие разработчики назвали такой подход нечестным, поскольку он затрудняет отделение собственных возможностей модели от улучшений, обеспечиваемых самой средой.

Еще одним предметом спора является искренность обязательств по открытому исходному коду. В отличие от других поставщиков, которые выпускают модели с открытым исходным кодом и полными весами, MiniMax не раскрыла размер модели M3 и не предоставила ее веса. Компания лишь заявила, что сделает модель открытой в течение десяти дней, предоставив на момент запуска только доступ к API. Поскольку воспроизводимость и проверяемость являются ключевыми ценностями сообщества открытого исходного кода, продвижение открытого исходного кода при одновременном утаивании весов — хотя это и понятно с коммерческой точки зрения — оттолкнуло сообщество разработчиков, которое ожидает прозрачности и практичности.

Что больше всего разочаровало активных пользователей, так это внезапное изменение правил тарификации. Ранее MiniMax славилась щедрыми лимитами использования, ограничивая количество запросов без ежемесячного ограничения на токены. С выпуском M3 компания ввела новый тарифный план на основе токенов, в котором оплата взимается по общему объему. Хотя официальная позиция заключается в том, что тарифный план «Plus» предлагает высокую ценность токенов, активные пользователи — особенно те, кто работает с контекстами объемом в миллионы токенов — обнаруживают, что каждый вызов потребляет значительное количество токенов, что быстро исчерпывает квоты пакета. Это привело к массовым жалобам со стороны давних пользователей.
Если отбросить в сторону операционные споры, M3 действительно обладает заметными инновациями на архитектурном уровне. В нём внедрен самостоятельно разработанный механизм разреженного внимания под названием MSA (MiniMax Sparse Attention), который смягчает квадратичный рост вычислительных затрат традиционных трансформеров за счёт применения высокоточного разбиения на блоки и разрежения пар «ключ-значение». На низкоуровневом уровне операторов модель использует новый метод агрегации вычислений, который улучшает непрерывность доступа к памяти, обеспечивая скорость, в четыре раза превышающую скорость открытого исходного кода Flash-Sparse-Attention. В результате M3 увеличивает скорость прямого распространения и декодирования соответственно в 9 и 15 раз при контекстах объёмом в миллион токенов, сокращая вычисления на один токен вдвое по сравнению с предыдущим поколением.
Wan-Streamer v0.2 обеспечивает сверхнизкую задержку ИИ-чата
По мере стремительного развития современных технологий взаимодействие человека с искусственным интеллектом становится всё более распространённым. Традиционные видеозвонки часто страдают от задержек, лагов и рассинхронизации аудио- и видеоданных. Wan-
Meta присоединяется к TSMC и Micron для оснащения новых серверов старой памятью
По мере ускорения внедрения искусственного интеллекта во всем мире наблюдается острый дефицит памяти следующего поколения DDR5. Чтобы избежать задержек в развертывании центров обработки данных для ИИ, Meta заключила партнерство с ведущими отраслевыми
Как базы данных временных рядов обеспечивают обработку данных робототехники в реальном времени
Дуг Паджутти из Tiger Data.Паджутти работает в качестве промышленного разработчика-адвоката в Tiger Data, поддерживая команды в создании реальных промышленных систем.Имея более 12 лет опыта в нефтегазовой отрасли и автоматизации производства, он рабо











