MiniMax M3 가중치 공개, 428B 규모·23B 활성 파라미터로 Hugging Face 입성

MiniMax M3의 Hugging Face 공개는 중국계 모델 경쟁에서 오픈 웨이트와 장문 멀티모달을 동시에 밀어붙이는 사례다. MiniMax 공식 계정은 2026년 6월 12일 14:11 UTC에 M3 가중치와 MiniMax Sparse Attention 논문 링크를 공개했다.

트윗은 모델 크기를 직접 적었다. ~428B parameters and ~23B activated parameters라는 수치가 핵심이다. FxTwitter 기준 원 게시물은 52만 회 이상 조회, 2,485개 좋아요, 301개 재게시를 기록했다. 함께 인용된 이전 게시물에는 SWE-Bench Pro 59.0%, Terminal Bench 2.1 66.0%, MCP Atlas 74.2% 같은 코딩·에이전트 벤치마크도 제시돼 있다.

Hugging Face 모델 카드에는 MiniMax-M3가 native multimodal model이며 1M context를 지원한다고 적혀 있다. 또한 MiniMax Sparse Attention이 M2 대비 1M 컨텍스트에서 prefill 9배, decode 15배 속도 향상을 제공하고 per-token compute를 1/20로 줄인다고 설명한다. 로컬 배포 경로로 SGLang, vLLM, Transformers가 제시된 점도 실제 사용성을 높인다.

MiniMax 공식 계정은 모델, API, 에이전트 제품 업데이트를 직접 배포하는 채널이다. 이번 트윗에서 볼 다음 지점은 라이선스 조건, 실제 추론 비용, 1M 컨텍스트 품질, 그리고 공개 벤치마크가 독립 평가에서 얼마나 유지되는지다. NVIDIA AI가 같은 날 무료 GPU 가속 엔드포인트를 안내한 것도 초기 실험 접근성을 키운다. Source tweet