稀宇科技开源MiniMax M3 国产原生多模态大模型登顶全球开源榜

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3 个月前

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2026年6月16日，国内人工智能企业稀宇科技正式开源其原生多模态旗舰大模型MiniMax M3。该模型总参数达428B、激活参数23B，是行业首个从底层启动多模态混合训练的开源模型，综合性能位居全球开源大模型榜首，当前响应速度已优化至80TPS，此前发布的稀疏注意力机制技术已引发开源社区广泛关注。

开源消息发布仅3小时，MiniMax M3的Hugging Face公开仓库下载量就突破1.2万次，GitHub相关项目的Issue提交量突破300条，成为当日全球AI开源社区热度最高的项目，不少开发者在社交平台晒出了自己的测试效果，普遍反馈其多模态理解准确率超过此前主流开源模型30%以上。

当前AI应用落地正快速从单模态向多模态场景迁移，但此前开源领域的多模态大模型，多为文本大模型底座后期嫁接图像、音频理解模块，模态融合效率低、上下文理解偏差等问题突出，无法满足企业级多模态应用的开发需求。大量中小团队受限于算力、数据储备，难以自主训练原生多模态大模型，对高性价比的开源底座需求持续攀升。

此次开源的MiniMax M3，是稀宇科技耗时18个月打造的旗舰级产品，也是行业首个从训练初期就采用文本、图像、音频多模态数据混合训练的开源大模型，避免了后期拼接架构的天然缺陷。

该模型采用MoE稀疏架构，总参数达428B、激活参数仅23B，兼顾了大参数底座的性能优势和推理阶段的运行效率。在近期更新的全球综合智能指数排行榜中，MiniMax M3的多模态理解、逻辑推理、代码生成三类核心指标均位列开源模型第一。

针对上线初期访问量激增导致的响应延迟问题，稀宇科技技术团队对推理框架做了定向优化，目前模型输出速度已从最初的30TPS提升至80TPS，响应速度提升超167%，团队透露后续还将通过量化优化、算子融合等方式进一步压缩推理延迟。

MiniMax M3的全权重开源，意味着国内开发者无需支付高额的API调用费用，即可获得达到商用级水平的原生多模态大模型底座，可直接用于开发AI智能体、多模态内容生成平台、智能客服等产品，大幅降低相关创业项目的技术门槛。

据了解，稀宇科技后续还将推出7B、14B参数的轻量化版本，适配边缘设备、消费级终端的部署需求，同时会开放针对垂直行业的微调教程，覆盖工业质检、医疗影像分析、教育内容生成等多个场景。

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