首页支付宝Token Pay集成了MiniMax M3——国内最新的AI模型
MiniMax 最新推出的大型模型 M3 现已全面集成至支付宝的 TokenPay 一站式全栈解决方案中，企业可通过该方案批量购买并一键分发 Token 席位。 用户还可在由 MiniMax Agent 驱动的 Mix Claw 服务中，仅需通过语音下达指令，即可通过支付宝的 AI Pay 完成应用内支付。
MiniMax 是全球首批将 TokenPay 支付能力直接嵌入其核心订阅系统的微型模型开发商之一，这标志着支付宝国内 MaaS（模型即服务）支付解决方案的首次大规模部署。
MiniMax还计划在不久的将来与支付宝的全栈AI支付产品实现全面集成，从而提升开发者和个人用户的服务体验，加速商业化进程，并使开发者能够通过自然语言调用支付功能，让用户更轻松地指示Agent执行任务，且任务执行更加可靠、顺从。
企业级令牌席位管理
一键分发批量采购
随着大型语言模型逐渐成为企业生产力工具，越来越多的公司开始批量采购 Token 服务。但在实际操作中，他们面临着若干管理挑战：确定合适的席位数量、为每个席位选择合适的套餐、在内部高效分配席位，以及处理费用报销。
为解决这些痛点，Token Pay 增强了企业席位管理功能，包括企业群组的一键订阅、席位数量的灵活增减，以及对群组管理和令牌分配等复杂场景的支持。通过与 MiniMax 的集成，这有效构建了一个完整的支付 SaaS 系统，显著提升了企业客户的采购体验。
与大型语言模型的深度集成
M3 模型在支付场景中展现出强大的安全性
此次合作超越了产品层面的集成，在基础层面实现了大模型意图理解与金融级支付执行的深度优化。
6月1日，MiniMax正式发布了其全新通用模型MiniMax M3，该模型搭载了名为MiniMax Sparse Attention（MSA）的专有稀疏注意力架构。 M3是中国首个集三大核心能力于一身的大模型：最先进的编码能力、100万令牌的超长上下文以及原生多模态支持。它也是全球唯一具备这一完整功能集的开源模型。
在适配测试中，支付宝发现M3在意图识别准确率和风险边界感知方面表现卓越，在理解支付任务链、定义支付安全边界以及管理工程复杂性方面展现出明显优势。这使M3成为实现AI原生应用商业闭环的关键基础设施。
低代码访问
商业化门槛近乎为零
“我们已将所有支付解决方案组件化，开箱即用，”支付宝AI支付总经理朱林表示，“在大模型商业化场景中，开发者可根据需求灵活调用支付宝的能力，从而专注于提升模型性能和优化底层算力。”
借助低代码集成，订阅、按量付费和充值套餐等多种计费模式可像积木一样灵活组合。这一AI支付解决方案不仅能大幅降低大模型企业的研发成本并提升支付转化率，更是推动业务增长的强劲引擎。
全新的支付范式
成为大模型商业化的“标准基石”
随着智能代理数量呈指数级增长，代币逐渐成为AI经济的硬通货，支付范式的变革才刚刚开始。
Token Pay的三层架构直击AI商业化的核心痛点。结算层确保代理在任务执行过程中不会“断电”；管理层使大型模型厂商能够通过单次操作为企业购买和管理代币，从而成为提升效率的重要杠杆。 开放层将准入门槛降至极低水平，使各种计费模式能像积木一样灵活组合，从而加速商业化进程。
支付宝已透露计划进一步探索按效果付费和动态定价等创新模式，并支持跨智能体框架的统一结算。 此前，支付宝曾发布了一套全栈式AI原生支付产品体系，该体系支持3亿个AI智能实体及95%的通用智能实体框架，成为全球首个大规模商业化的AI原生支付基础设施。
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评论 (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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