首頁支付寶「Token Pay」整合了國內最新人工智慧模型「MiniMax M3」
MiniMax 最新的大型模型 M3 現已全面整合至支付寶的 TokenPay 一站式全棧解決方案中，讓企業能透過批量購買與一鍵分發的方式管理 Token 授權席位。 使用者還可透過由 MiniMax Agent 驅動的 Mix Claw 服務，僅需語音下達指令，即可透過支付寶的 AI Pay 完成應用內支付。
MiniMax 是全球首批將 TokenPay 支付功能直接嵌入核心訂閱系統的大型模型開發商之一，這也標誌著支付寶國內 MaaS（模型即服務）支付解決方案的首度大規模部署。
MiniMax 亦將於近期與支付寶的全棧 AI 支付產品全面整合，藉此提升開發者與個人用戶的服務體驗、加速商業化進程，並讓開發者能透過自然語言調用支付功能，使用戶更輕鬆地指示 Agent 執行任務，且能更可靠、更順從地完成指令。
企業級代幣席位管理
一鍵分發的批量採購
隨著大型語言模型逐漸成為企業生產力工具，越來越多企業開始批量採購 Token 服務。然而，在實際操作中，他們面臨著多項管理挑戰：確定合適的席位數量、為每個席位選擇合適的方案、在內部高效分配席位，以及處理報銷事宜。
為解決這些痛點，Token Pay 已強化其企業席位管理功能，包括企業群組的一鍵訂閱、席位規模的彈性擴減，以及對群組管理和代幣分配等複雜情境的支持。透過與 MiniMax 整合，這有效建構了一個完整的支付 SaaS 系統，顯著提升了企業客戶的採購體驗。
與大型語言模型的深度整合
M3 模型在支付情境中展現強健安全性
此次合作不僅止於產品層面的整合，更在基礎層面實現了大型模型意圖理解與金融級支付執行的深度優化。
6月1日，MiniMax正式推出其全新通用模型MiniMax M3，該模型採用名為「MiniMax Sparse Attention（MSA）」的專有稀疏注意力架構。 M3 是中國首個同時具備三項核心能力的巨型模型：頂尖的編碼能力、100 萬令牌的超長上下文，以及原生多模態支援。它也是全球唯一具備這套完整功能的開源模型。
在適應性測試期間，支付寶觀察到 M3 在意圖識別準確度與風險邊界感知方面表現卓越，在理解支付任務鏈、定義支付安全邊界以及管理工程複雜性方面展現出明顯優勢。這使 M3 成為實現 AI 原生應用商業閉環的關鍵基礎設施。
低代碼存取
商業化門檻近乎為零
「我們已將所有支付解決方案模組化，使其開箱即用，」支付寶 AI 支付總經理朱林表示。「在大模型商業化場景中，開發者可依需求運用支付寶的各項能力，從而專注於提升模型效能及優化底層運算能力。」
透過低代碼整合，各種計費模式——包括訂閱制、按量計費及儲值方案——都能像積木般靈活組合。這套 AI 支付解決方案不僅能大幅降低大型模型公司的研發成本並提升支付轉換率，更成為推動業務成長的強大引擎。
嶄新的支付模式
成為大模型商業化的「標準基礎」
隨著代理程式數量呈指數級增長，且代幣成為 AI 經濟的硬通貨，支付範式的轉變才剛剛開始。
Token Pay 的三層架構針對 AI 商業化的核心痛點提供解決方案。結算層確保代理在執行任務時不會耗盡能量；管理層則讓大型模型開發商能透過單一操作為企業購買並管理代幣，創造出重大的效率槓桿。 開放層將使用門檻降至極低水平，讓各種計費模式能像積木般靈活組合，從而加速商業化進程。
支付寶已透露計畫進一步探索「按績效付費」和「動態定價」等創新模式，並支援跨代理框架的統一結算。 此前，支付寶曾宣布推出一套全棧 AI 原生支付產品系統，該系統支援 3 億個 AI 智能實體及 95% 的通用智能實體框架，使其成為全球首個大規模商業化的 AI 原生支付基礎設施。
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評論 (1)
0/500
![AnthonyHill]()
Alipay ditching the usual suspects for MiniMax M3 is a bold move. TokenPay's bulk purchasing sounds convenient for devs, but I'm skeptical about how well a 'domestic' model handles complex enterprise workflows compared to the giants. 🤔 Still, if it cuts costs, small businesses might rejoice. Let's see if the integration is actually smooth or just another marketing buzzword. 🚀
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