> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # MiniMax 近况总结 ## 核心内容 MiniMax 于 2026 年 6 月 1 日正式发布新一代旗舰通用大模型 **MiniMax M3**，标志着公司在大模型技术领域实现了多项突破。同时，公司宣布拟通过港交所公告，探讨发行人民币股份并在 **上交所科创板** 上市，进一步拓展其在国内资本市场的发展路径。 ## 主要观点 ### 1. **M3 模型的核心突破** MiniMax M3 是国内首个集成了以下三大前沿能力的通用大模型： - **前沿 coding & agentic 能力**：具备类似初级 AI 员工的能力，不仅能补代码，还能理解项目结构、修 Bug、写单测、按需求修改多个文件。在 **SWE-Bench Pro** 基准测试中，M3 表现优于 GPT-5.5 和 Gemini 3.1 Pro，接近 Opus 4.7。 - **MSA 稀疏注意力架构**：采用自研的 **MiniMax Sparse Attention** 架构，显著提升了模型在处理超长上下文时的效率。相比传统 Transformer 架构，M3 在 **prefilling** 阶段实现了 **9 倍加速**，在 **decoding** 阶段实现 **15 倍加速**。 - **原生多模态能力**：与传统多模态模型不同，M3 在训练阶段就融合了文字、图片、视频等多模态数据，无需外接插件即可直接处理图像、表格截图、PDF 扫描件、短视频帧等信息，并具备操作电脑桌面的能力。 ### 2. **上下文窗口的显著提升** MiniMax M3 将上下文窗口提升至 **1M token**，相当于可以完整记忆一本 **50 万字的小说**，解决了长文档、长对话、长代码处理时的信息丢失问题。相较于上一代 M2.7 的 **20 万 token**，M3 在上下文长度上实现了 **50 倍提升**，接近 **Gemini 3.1 Pro** 和 **DeepSeek V4** 的水平。 ### 3. **多模态能力的价值** 多模态能力不仅是生成图文/视频的延伸，更是 **感知、理解与交互融合** 的体现。MiniMax 认为，多模态是 LLM 厂商的正向加分项，未来 AI 将向 **多模态 AGI** 发展。 ### 4. **AI 早期落地应用阶段的展望** 分析师指出，**AI 的早期落地应用阶段今年才刚刚开启**，随着企业端对 **降本增效** 的需求增加、AI 原生应用生态逐步成熟，以及政策与算力基础设施的完善，AI 浪潮将为国内头部大模型公司带来 **实质变现** 和 **价值重估** 的机会。MiniMax 作为代表之一，有望从中受益。 ## 关键信息 - **M3 发布时间**：2026 年 6 月 1 日 - **核心技术**：自研稀疏注意力架构（MSA）、1M token 上下文窗口、原生多模态能力 - **能力表现**：在 SWE-Bench Pro 和 SVG-Bench 上表现优异，接近或超越 Opus 4.7 - **上市计划**：拟发行人民币股份并回归 A 股科创板 - **市场预期**：当前股价已计入市场悲观预期，未来有望获得价值重估 ## 风险提示 - **AI 需求不及预期**：若市场需求未达预期，可能影响公司发展 - **数据中心建设放缓**：算力基础设施建设若受阻，可能影响模型训练与应用 ## 报告信息 - **分析师**：王宪策 Nathan、王晴 - **执业证书编号**：BKS605、BUL117 - **免责声明**：本报告内容仅供参考，不构成投资建议，亦不承担相关责任。完整研究报告请访问 [www.equities.htisec.com](http://www.equities.htisec.com) 或联系海通国际销售人员。