MiniMax M3 登陸 NVIDIA 平台：428B 參數多模態 MoE 支援百萬級上下文 NEWS DETAIL

MiniMax M3 現已登陸包括 NVIDIA Blackwell 在內的加速基礎設施。這款 428B 參數的混合專家多模態模型支援高達 1M token 的上下文長度和原生多模態輸入，開發者可通過統一的模型構建長視訊理解、連續編碼會話（8 小時以上）和高品質設計工作流等應用。

MiniMax M3 的核心架構創新是 MiniMax 稀疏注意力機制，該機制用一個預過濾階段替代了標準的二次注意力，每個 KV 緩存塊只需一次連續內存訪問即可讀取 - 比現有稀疏注意力實現快 4 倍以上。在 1M token 上下文下，每 token 計算量僅為 M2 的 1/20，預填充速度提升 9 倍，解碼速度提升 15 倍。

該模型支援通過 NVIDIA TensorRT LLM、SGLang 和 vLLM 等開源推理引擎進行部署。在 NVIDIA Dynamo 平台上的部署可進一步優化長輸入序列的性能而不犧牲吞吐量。

MiniMax M3 的發佈標誌著多模態大模型在長上下文推理和智能體工作流方面的重要進展，為企業和開發者提供了一個統一的高性能多模態 AI 基礎模型。