MiniMax M3、100万トークンコンテキストでGPT-5.5を計算コスト5%で上回る
minimaxがm3をリリース。100万トークンのコンテキストとスパースアテンションを備えたオープンウェイトモデルで、計算コストを95%削減する。コーディングベンチマークでgpt-5.5を上回り、オープンモデルが独自モデルの能力に匹敵しつつある中で、独自技術の参入障壁が浸食されていることを示している。
chinese ai company minimax launched m3, an open-weight model combining native multimodality, a 1-million-token context, and coding performance competitive with proprietary leaders like gpt-5.5 and opus 4.7. the model uses 'minimax sparse attention' to cut compute costs by 95% and boost processing speeds, allowing it to achieve 83.5 points on browsecomp and 59% on swe-bench pro. internal tests showed m3 performing autonomous tasks such as reproducing research papers and optimizing nvidia gpu kernels for 24 hours without intervention. this development signals a significant shift in the ai landscape, as open models begin to rival proprietary systems in complex reasoning and long-context tasks.