官方预告 MiniMax M3 系列 AI 模型即将登场

MiniMax M3 系列 AI 模型即将登场

　　上海稀宇科技有限公司（MiniMax）今天在 X 平台发布推文，预告将推出 MiniMax M3 系列模型。

　　该推文转发了一篇 5 月 26 日发表在 arxiv 上的论文《The MiniMax-M2 Series: Mini Activations Unleashing Max Real-World Intelligence》，回顾了 MiniMax M2.x 系列模型的背后工作。

MiniMax M2.x 系列模型核心参数

　　该论文指出 MiniMax M2.x 系列模型总参数 229.9B，但每个词元仅激活 9.8B 参数，主打“低激活、高智能”，配备 192K 上下文窗口，预训练数据规模达 29.2T 词元。

模型架构设计

　　在模型设计上，M2 系列采用 62 层解码器式 Transformer（变换器），使用 256 个细粒度专家，并为每个词元激活 8 个专家。

训练系统 Forge

　　在训练系统层面，MiniMax 提出 Forge，这是一个面向智能体的强化学习系统，支持白盒与黑盒智能体统一接入。系统通过训练、推理与智能体解耦，配合窗口化 FIFO 调度、前缀树合并和推理加速，降低长轨迹训练成本。

“自我进化”能力初现

　　M2.7 最受关注的升级，是论文提出的“自我进化”雏形。模型已能自主排查训练失败、阅读日志、修改脚手架代码，并在内部任务上完成 100 轮自主迭代。

　　论文称，这套系统已吸收团队 30% 到 50% 的日常迭代工作量，且在内部编程脚手架优化中带来 30% 性能提升，显示模型开始参与自身开发闭环。