中國 AI 新創 MiniMax 正式發布旗艦模型 M3，在多項主流 agentic 與程式碼跑分上超越 GPT-5.5 與 Gemini 3.1 Pro，定價僅為美國頂尖閉源模型的 5-10%。
（前情提要：中國河南博士生創立 MiniMax，不到 OpenAI 1% 資金打造 3000 億市值 AI 平台）
（背景補充：MiniMax 準備 A 股 IPO 科創板！與智譜同步上市吸 AI 資本）
MiniMax 於 6 月 1 日在官方部落格正式宣布 M3 上線，全價輸入 $0.6、輸出 $2.4 每百萬 token，僅是 GPT-5.5（約 $35 總成本）的不到 10%。
在 SWE-Bench Pro 程式碼工程指標上，M3 拿下 59.0%，超越 GPT-5.5 與 Gemini 3.1 Pro，而開源權重預計 10 天內發布。
M3 定價限時優惠
M3 的預訓練語料超過 100 兆 token、上下文視窗達 100 萬 token。定價策略同樣激進，限時一週的優惠價為輸入 $0.3、輸出 $1.20 每百萬 token；全價恢復後為輸入 $0.6、輸出 $2.40，換算總成本約 $1.50 至 3.00，對比 Claude Opus 4.8 的約 $30、GPT-5.5 的約 $35，差距是 10 到 20 倍。
訂閱端的定價部分，MiniMax 推出三檔 Token 方案：
- Plus 月付 $20 給約 17 億 token、可同時跑 3 到 4 個 agent
- Max 月付 $50 給約 51 億 token，並附帶每日 3 段 Hailuo 2.3 影片生成
- Ultra 月付 $120 給約 98 億 token、支援 6 到 7 個並發 agent。
MSA 如何把算力壓到 1/20、M3 極限在哪裡
M3 能以如此低價執行，根本原因是 MiniMax 自研的稀疏注意力架構 MSA（MiniMax Sparse Attention）。
標準 Transformer 的注意力計算量隨輸入長度「平方」成長（O(N²)），簡單來說就是，輸入加倍、計算量變四倍，長上下文的成本因此爆炸。MSA 像一位「智慧索引員」，不逐字逐句全量掃描，只挑出與當前生成最相關的區塊讀取。
實測數字：在 100 萬 token 滿載下，每 token 算力需求降至前一代的 1/20；預填充（prefill）階段加速 9 倍、解碼（decoding）階段加速 15 倍；內部測試顯示比現有開源稀疏注意力方案快 4 倍以上。
然而代價也要誠實寫出來。SWE-Bench Pro 上 M3 的 59.0% 對上 Claude Opus 4.8 的 69.2%，差距超過 10 個百分點；Terminal Bench 66.0% 對 74.6%、OSWorld 電腦操作任務 70.0% 對 83.4%。
在最硬的工程指標上，M3 仍落後當前最強閉源模型約一個身位。MiniMax 用成本換來的是「接近前沿」而非「超越前沿」的定位，這個取捨值不值得，最終將由用戶回答。
企業主權與「閉源 vs 開源」之戰的轉折
開源權重預計 10 天內上架 HuggingFace 與 GitHub，授權條款仍在確認中（MIT、Apache 2.0 或新的 OpenMDW 三選一），但無論哪一種，都意味著企業可以在自有伺服器上本地部署 M3，資料不流出私有雲，徹底迴避雲端資料外洩與廠商鎖定的風險，並可針對特定業務場景進行深度微調。
MiniMax 同步推出 agent 產品 MiniMax Code。它把一個大型工程任務拆給一支「Agent Team」，再用「生產者＋驗證者」的對抗式迴圈互相把關，一個 agent 負責寫程式碼，另一個 agent 立刻測試、反駁、要求重來，讓系統能在沒有人盯著的情況下連續運作數天。
MiniMax 研究員在 X 分享了一個案例：M3 被要求自主執行 12 小時、重現 ICLR 2025 最佳論文的實驗，最後自主產出 18 個 commit、23 張實驗圖，核心實驗跑通，證明 M3 能連續自主作業數天。
Key takeaway from the M3 blog: M3 independently reproduce an ICLR 2025 Outstanding Paper Award winner, "Learning Dynamics of LLM Finetuning."
M3 ran autonomously for nearly 12 hours, producing 18 commits and 23 experimental figures on its own, and got the core experiments… https://t.co/4CxfbS6Bkn pic.twitter.com/D7WGTI3o2o
— MikaStars★ (@MikaStars39) June 1, 2026
📍相關報導📍
ChatGPT 問世三週年：大模型之戰告一段落，真正的護城河在哪？
Nvidia 親兒子 Reflection AI 擬再募資 25 億美元、估值狂飆至 250 億！主開啟源 AI 對抗中國 DeepSeek
