MiniMax M3の重みがHugging Faceへ、428B規模と1M文脈を提示

MiniMax M3のHugging Face公開は、長文・マルチモーダル・コーディング性能を同時に押し出すオープンウェイト競争の新しい材料だ。MiniMax公式アカウントは2026年6月12日14:11 UTCに、M3の重みとMiniMax Sparse Attention論文へのリンクを投稿した。

投稿の中心は~428B parameters and ~23B activated parametersという規模だ。FxTwitterでは52万8,000超の表示、2,485件のいいね、301件の再投稿が確認できる。引用元の以前の投稿には、SWE-Bench Pro 59.0%、Terminal Bench 2.1 66.0%、MCP Atlas 74.2%など、コーディングとエージェント評価の数値も並んでいる。

Hugging Faceのモデルカードは、MiniMax-M3を1Mトークン文脈に対応したnative multimodal modelと説明する。MiniMax Sparse Attentionにより、1M文脈でM2比のprefill 9倍、decode 15倍の高速化、per-token computeの1/20削減を示す。SGLang、vLLM、Transformers向けの配備経路が示されている点も、検証を進めやすくしている。

MiniMax公式アカウントはモデル、API、エージェント関連の更新を発信する場だ。今回の投稿は、重みを確認しサービング構成を試せる段階に移ったことが重要である。次に見るべきはライセンス条件、実運用時の推論コスト、1M文脈での品質、そして公開ベンチマークが第三者評価でも再現されるかだ。NVIDIA AIが同日に無料GPU加速エンドポイントを案内した点も初期検証を後押しする。 Source tweet