01规格
| 发布方 | MiniMax · MiniMaxAI |
|---|---|
| 系列 | MiniMax · MiniMax-M3 |
| 类型 | 视觉语言 (image-text-to-text) |
| 参数量 | 总 428B · 激活 23B（MoE） 来源：官方模型卡“~428B parameters and ~23B activated parameters” |
| 上下文长度 | 1M tokens (1,048,576)取自 config.json 的 max_position_embeddings |
| 结构 | 60 层 · GQA · MoE |
| 发布权重 | BF16 · 854 GB下载量 |
| 许可 | minimax-community · 自定义许可，需阅读厂商使用自定义许可，本站未归类，请阅读许可原文。 |
| 发布日期 | 2026-06-02 （Hugging Face 仓库创建日） |
02需要多少显存（估算）
合计 = 权重 + 10% + 0.5GB 运行开销 + 1 个请求的 KV 缓存（FP16）。并发用户越多，KV 部分成倍增加。
| 精度 | 权重 | 最低显卡 | Mac |
|---|---|---|---|
| BF16 / FP16（原始精度） | 856 GB | 8 × H200（1,128GB） | — |
| FP8 / INT8 / Q8_0 | 455 GB | 8 × H100（640GB） | — |
| 4 位量化（Q4_K_M / AWQ / GPTQ-Int4） | 259 GB | 4 × RTX PRO 6000（384GB） | Mac 512GB |
KV 缓存未估算：该模型采用新型压缩 / 稀疏注意力，本站公式不适用。上表合计只含权重 + 开销。
每权重比特：BF16 16、FP8 8.5、4 位 4.85。“放得下” = 合计 ≤ 显存 90%；Mac GPU 约可用统一内存的 2/3（≤36GB）或 3/4（更大机型）。MoE 模型所有专家都要进显存，按总参数算。 估算方法 →
03怎么跑
只列厂商或推理框架官方明确支持的方式。
- vLLM — 官方模型卡提及
- SGLang — 官方模型卡提及
- Transformers — 官方模型卡提及
- KTransformers — 官方模型卡提及
04官方仓库与量化版
MiniMaxAI 官方发布的 2 个仓库。
- MiniMax-M3 main
- MiniMax-M3-MXFP8 main
05MiniMax 其他模型
全部 11 个 →| 模型 | 参数 | 4 位合计 | 发布 |
|---|---|---|---|
| MiniMax-Music3 | 2.43B | 2.1 GB | 2026-08-07 |
| MiniMax-H3 | 33.1B | 22.6 GB | 2026-07-28 |
| MiniMax-M2.7 | 228.7B | 155 GB | 2026-04-09 |
| MiniMax-M2.5 | 228.7B | 155 GB | 2026-02-12 |
| MiniMax-M2.1 | 228.7B | 155 GB | 2025-12-20 |
| MiniMax-M2 | 230B / 10B | 156 GB | 2025-10-22 |
| MiniMax-M1-80k | 456B / 45.9B | 305 GB | 2025-06-13 |
| MiniMax-M1-40k | 456B / 45.9B | 305 GB | 2025-06-05 |
06来源
数据核对于 2026-07-23。参数、上下文、许可取自官方仓库；显存为本站估算。