Anthropic交表，MiniMax沖A，而我最想聊的是M3大模型

Anthropic剛剛向美國SEC遞交了保密的招股書，一個萬億美元市值的IPO即將誕生——這也是迄今為止，AI產(chǎn)業(yè)規(guī)模最大的IPO。差不多同一時(shí)間，MiniMax開始沖刺A股上市。今年是人工智能的資本大年，也是技術(shù)和應(yīng)用大年。歸根結(jié)底，是技術(shù)進(jìn)步推動了AI商業(yè)化的加速發(fā)展，從而進(jìn)一步推動了資本市場的樂觀情緒。這是本輪人工智能牛市與1990年代后期的互聯(lián)網(wǎng)泡沫最大的不同點(diǎn)！

整整兩個月以前，我跟一位在AI領(lǐng)域頗富經(jīng)驗(yàn)的投資人朋友喝茶，討論國產(chǎn)大模型公司的特點(diǎn)和戰(zhàn)略定位。在談到MiniMax時(shí)，我的觀點(diǎn)是：“應(yīng)用層做得不錯，市場推廣也很好，海外應(yīng)用尤其成功。但是在基礎(chǔ)模型技術(shù)上，似乎沒有特殊之處，讓我感覺不到特色。”出乎我意料的是，對方馬上進(jìn)行了全方位的反駁，表示：“低估MiniMax的基礎(chǔ)模型實(shí)力，是很多人常犯的錯誤，尤其多見于資本市場。”當(dāng)時(shí)他沒能說服我，但是留下了一個預(yù)言：“幾個月之內(nèi)，你會重新審視對這家公司的技術(shù)水平的看法。”附帶說一句，我們的討論與資本市場的短期波動完全無關(guān)，當(dāng)時(shí)如此，現(xiàn)在也是如此。

6月1日這一天，這件事情果然發(fā)生了：MiniMax M3大模型發(fā)布。不巧的是，在此前后，包括MiniMax在內(nèi)的中國AI上市公司經(jīng)歷了普遍的深度調(diào)整，導(dǎo)致在社交媒體上，對模型的討論基本讓位于對股價(jià)的討論（我對此深感遺憾）。而且由于今年以來，國產(chǎn)大模型更新頻率太快，熱門模型此起彼伏，很多人可能忽視了這個模型的特殊意義。但是對于AI編程以及Agentic Workflow的重度用戶來說，應(yīng)該能迅速掂量出這個模型的分量：

1. 具備強(qiáng)大的Coding/Agent Frontier能力；
2. 具備1M Context Window（上下文窗口）；
3. 原生多模態(tài)能力，能理解圖像、視頻等多模態(tài)信息；
4. 開源。

在國產(chǎn)大模型當(dāng)中，MiniMax M3是第一個集齊了前三項(xiàng)（不妨稱之為“Frontier三件套”）的。一個多月前發(fā)布的DeepSeek V4是一個很優(yōu)秀的模型、已經(jīng)積累了大量用戶，但它是一個純文本模型，暫不具備原生多模態(tài)能力。很多國產(chǎn)大模型有多模態(tài)能力，但要么上下文窗口偏小，要么Coding能力不夠強(qiáng)，或者二者均有瑕疵（在此就不逐一點(diǎn)名分析了）。

而在全球范圍內(nèi)，只有Claude Opus 4.8, GPT 5.5, Gemini 3.1等前沿大模型具備“Frontier三件套”，但是很可惜，它們都不開源。MiniMax M3是迄今為止出現(xiàn)過的Coding/Agent能力最強(qiáng)大、最全面的開源大模型，這不僅是我個人的觀點(diǎn)，也是許多專業(yè)評測者的觀點(diǎn)。“硅谷閉源模型 VS 國產(chǎn)開源模型”，這不僅是一種媒體或資本市場的敘事范式，更是板上釘釘?shù)默F(xiàn)實(shí)趨勢，而MiniMax M3的發(fā)布進(jìn)一步確認(rèn)了這一趨勢。

嗯，不妨更準(zhǔn)確地說——“高價(jià)的硅谷閉源模型 VS 低價(jià)的國產(chǎn)開源模型”。國產(chǎn)大模型的Token定價(jià)一貫以價(jià)廉物美、量大管飽著稱，與十分昂貴的Claude形成了鮮明對比；而MiniMax M3的定價(jià)即便在國產(chǎn)大模型當(dāng)中也是頗具競爭力的。就拿個人開發(fā)者的Token Plan付費(fèi)方案來說，Max售價(jià)為每月119元人民幣，提供18億Token，相當(dāng)于Claude Max 5x（每月100美元）容量的2倍，平均每100萬Token的售價(jià)僅為0.066元。MiniMax官方顯然認(rèn)為，這樣的定價(jià)對當(dāng)前的模型能力和使用場景是最適合的。

當(dāng)然，需要承認(rèn)的是，在尖端的Coding能力上，Claude仍然難以替代，這是它索取溢價(jià)的底氣。但是在大部分日常Agent Workflow當(dāng)中，M3能夠以很高的性價(jià)比提供令人滿意的效果——大部分用戶需要的不就是這個嗎？在此援引知名AI技術(shù)大牛、Vercel CEO Guillermo Rauch的評論：“MiniMax M3……僅僅略遜于Opus & GPT5, 但是要便宜10倍。”(Right behind Opus & GPT5, but 10x cheaper.)

Artificial Analysis (AA)綜合智能指數(shù)排行榜，MiniMax M3位列全球第七，這也是開源模型的全球最高排名

短短半年之前，資本市場還在爭論“生成式AI什么時(shí)候才能跑通可持續(xù)的商業(yè)模式”。現(xiàn)在這已經(jīng)不是問題了，因?yàn)橐呀?jīng)跑通了，Anthropic剛剛遞交了招股書、今年二季度即將實(shí)現(xiàn)盈利，OpenAI也快了。大模型的所謂“Token經(jīng)濟(jì)學(xué)”已經(jīng)徹底建立起來了，賣Token成為了一門前途無量的生意，其核心推動力有二：第一是由OpenClaw推動的Agent風(fēng)潮，第二是以Seedance, Happy Horse, Veo等為代表的視頻大模型熱潮。二者都具備很強(qiáng)的生產(chǎn)力屬性，都會消耗大量Token；更奇妙的是，用戶認(rèn)為消耗的Token是值得的，買的越多，賺的就越多。雙贏的生意！

今年一季度，我認(rèn)為MiniMax的Coding & Agent能力無足輕重，因此低估了它。然而，M3足以徹底讓包括我在內(nèi)的所有人改變態(tài)度——與上一版本M2.7相比，它的進(jìn)步是革命性的。在涵蓋軟件工程、終端執(zhí)行等多個維度的國際權(quán)威Benchmark Test, 例如SWE-Bench Pro當(dāng)中，M3達(dá)到了國際領(lǐng)先水平，甚至超過了GPT-5.5和Gemini 3.1 Pro，僅落后于Claude Opus 4.7。我注意到，哪怕是一些對MiniMax家的Coding能力持保留意見的評測者，也表示：“今后養(yǎng)龍蝦的任務(wù)完全可以交給M3去做。”

附帶說一句，專門為M3設(shè)計(jì)并與M3一起訓(xùn)練的Coding Agent產(chǎn)品MiniMax Code，已經(jīng)與M3在同一時(shí)間發(fā)布了。明眼人都知道，今年年初以來AI Coding & Agent的大火，只有一半歸功于基礎(chǔ)模型的進(jìn)步，另一半則應(yīng)歸功于Claude Code和GPT Codex這兩大工具的發(fā)布——它們標(biāo)志著Vibe Coding真正進(jìn)入了Agentic時(shí)代，AI不僅能生成代碼，還能像訓(xùn)練有素的軟件工程師一樣徹底理解任務(wù)，建立、修改和維護(hù)真實(shí)的軟件系統(tǒng)。Vibe Coding的格局一打開，Token經(jīng)濟(jì)學(xué)的前景就無人能質(zhì)疑了，怪不得馬斯克的xAI要斥資600億美元收購Cursor，其實(shí)就是買一張Agent時(shí)代的門票。

做基礎(chǔ)模型難，做Agent也難，所以過去半年，雖然出現(xiàn)了多個有一定編程能力的國產(chǎn)大模型，但國產(chǎn)Coding Agent還是一片空白，開發(fā)者還得用Claude Code等第三方工具接入。換句話說，直到幾天前，國產(chǎn)AI Coding還處于“有模型、無Agent”的階段，在工具層面，大部分開發(fā)者直接接觸的仍然是海外先進(jìn)Agent。這一次，MiniMax Code算是填補(bǔ)了一個空白。平心而論，這款工具目前還處于草創(chuàng)階段，還需要一個打磨產(chǎn)品功能、積累用戶基礎(chǔ)的爬坡過程。如果做得好，那么基礎(chǔ)模型+Agent工具可以發(fā)揮1+1>2的作用；做的不好也不是大問題，用戶仍然可以通過其他Coding Agent去操作M3以及后續(xù)版本的模型。我不是技術(shù)專家，對于MiniMax Code的未來就先不下結(jié)論了，未來幾個季度應(yīng)該能看到端倪。

MiniMax M3的上下文窗口高達(dá)1M，這一點(diǎn)很重要，因?yàn)樯舷挛拇翱诒仨氉銐蜷L才能容納復(fù)雜的輸入輸出，大部分人都能理解。而原生多模態(tài)能力這一條很容易被人忽視。很多人會認(rèn)為，國內(nèi)有Seedance、可靈，國外有Veo、Luma，多模態(tài)賽道已經(jīng)很擁擠了，MiniMax的原生多模態(tài)有什么特別的實(shí)用性嗎？如果是在過去，我恐怕也會提出同樣的問題；可是最近兩個月，我一直在做AI視頻行業(yè)的深度調(diào)研，對這個問題還是有點(diǎn)發(fā)言權(quán)的。

多模態(tài)是一個復(fù)雜的概念，既包括多模態(tài)內(nèi)容的輸出，也包括對多模態(tài)輸入的理解。M3具備對圖像和視頻內(nèi)容的理解能力，結(jié)合強(qiáng)大的Coding能力，就可以解鎖很多復(fù)雜的玩法——例如輸入一段游戲視頻，讓模型分析核心玩法，然后試圖編程復(fù)刻一個，或?qū)ζ溥M(jìn)行修改；又例如輸入一段監(jiān)控錄像，規(guī)定什么樣的情況需要標(biāo)記、示警，讓模型進(jìn)行逐幀分析和標(biāo)記；還有輸入一大堆參考圖像、參考動畫段落，讓模型總結(jié)人設(shè)和場景美術(shù)特點(diǎn)，乃至在此基礎(chǔ)之上做新的美術(shù)策劃案……

不要忘記，MiniMax還擁有文本、語音和視頻大模型，可以做到不同類型內(nèi)容的互相輸入和生成。電影《阿嫲的情書》最近大火，同款情書成為了小紅書爆款內(nèi)容，基于M3可以輕易做出“僑批生成器”。對于AI短劇制作者來說，這更是福音，把劇本文本、參考圖片和視頻一起扔進(jìn)去作為Prompt，就可以直接生成復(fù)雜的視頻內(nèi)容。M3超長的上下文窗口，則允許了創(chuàng)作者對視頻進(jìn)行反復(fù)修改。時(shí)至今日，絕大部分AI短劇還需要專業(yè)工具包進(jìn)行輔助創(chuàng)作，門檻比一般人想象的要高。前不久Google I/O大會發(fā)布的Omni多模態(tài)大模型，讓人看到了在一個對話窗口內(nèi)直接完成全套創(chuàng)作任務(wù)的可能性；盡管目前與Omni還有功能上的差距，但是假以時(shí)日，或許MiniMax也能提供類似的可能性。

因此，Coding/Frontier能力、超長上下文窗口、原生多模態(tài)能力，三者構(gòu)成了一個密不可分的整體，同時(shí)覆蓋了當(dāng)前Token經(jīng)濟(jì)學(xué)的兩個焦點(diǎn)——Coding & Agent以及視頻生成。在此基礎(chǔ)之上開源，則更加難能可貴，大幅擴(kuò)張了開發(fā)者生態(tài)圈。我經(jīng)常感嘆：硅谷的一線AI大廠，包括OpenAI和谷歌，早年都走過開源路線，可是技術(shù)越進(jìn)步就越傾向于閉源；xAI一度將開源作為賣點(diǎn)，但是自從Grok 2.5以來也不再開源。時(shí)至今日，硅谷的開源大模型生態(tài)，也就剩下Meta的LLaMA系列、谷歌的Gemma系列以及OpenAI偶爾發(fā)布的幾個小參數(shù)模型了，它們普遍比前沿大模型至少落后半代。這真的符合AI的普惠原則嗎？

反觀中國，MiniMax, Qwen, Kimi, DeepSeek……的前沿大模型都有開源版本，M3更是全球第一個集齊“Frontier三件套”的開源模型。在X和Reddit等美國社交媒體上，我們到處可以看到吐槽：當(dāng)硅谷廠商把自己最先進(jìn)的大模型嚴(yán)防死守不開源時(shí)，中國廠商卻在以極其低廉的成本提供開源的前沿大模型。這究竟是單純的商業(yè)模式選擇不同，還是某種更深層次的不同？到底哪一方才代表了開放、平等、普惠的大趨勢？

對于這個問題，我同樣不敢妄下結(jié)論。我只能說：MiniMax M3是一個很好的模型，讓我很激動，希望它以及其他中國大模型廠商，能夠不斷做出類似的既強(qiáng)大、又開放、人人皆可負(fù)擔(dān)的大模型。我還想補(bǔ)充一句：以大模型為基礎(chǔ)的生成式AI對人類社會的改造是以十年乃至更長時(shí)間為單位的，因此我不贊成聚焦于資本市場的短期變化——每天、每星期，資本市場都會因?yàn)楦鞣N各樣的情緒而波動，但這并不影響基本面，尤其不影響基礎(chǔ)研發(fā)和科技進(jìn)步的大方向。