据沐曦股份（688802）MetaX消息，6月12日，MiniMax正式开源新一代原生多模态旗舰模型M3。沐曦股份（688802）曦云C系列GPU凭借全栈自研的软硬一体技术优势，完成对M3的Day 0深度适配，成为率先支持该模型的国产算力平台。这是继M2.5、M2.7之后，曦云C系列对MiniMax旗舰大模型的又一次极速适配。
此次Day 0适配的快速实现，源于沐曦股份（688802）“自研GPU硬件+MXMACA全栈软件”的软硬一体核心优势。曦云C系列GPU基于自主核心GPU IP打造，匹配大模型的超大规模参数处理及长上下文推理需求。MXMACA软件栈全链路覆盖底层驱动、编译器、算子适配及框架对接，原生兼容PyTorch等40余种主流AI框架，支持500+ AI模型稳定运行，大幅缩短传统模型适配周期（883436）。依托该软件栈的深度优化，曦云C系列GPU成功实现M3的高效部署与稳定运行。
在国产GPU Day 0适配赛道，沐曦股份（688802）持续保持行业领先。截至目前，沐曦已累计完成Day 0适配模型达26个，全面覆盖MiniMax、智谱（HK2513）、阿里千问、阶跃星辰、百度（BIDU）、DeepSeek等国内头部厂商的最新旗舰模型，品类涵盖语言、多模态、OCR、文生图、3D生成等全领域，构建起“模型发布—芯片适配—产业落地”的高效闭环。
关于MiniMax新一代原生多模态旗舰模型M3
MiniMax M3在编程和智能体等专业任务上达到了前沿能力。它使用了全新注意力架构MSA，最高支持1M超长上下文。它也是一个原生多模态模型，支持图片和视频输入，并能操作电脑桌面。M3是国内第一个齐备这些要素的模型，也是目前唯一的开源模型。在Artificial Analysis综合智能指数排行榜上，M3取得了全球开源模型的最高排名。
MSA：结构创新带来Context Scaling
MSA是一个简洁且易于扩展的全新稀疏注意力架构。与DSA和MoBA等方案相比，MSA可以更精确为KV分块，实现更高的有效上下文覆盖。同时，MiniMax团队在算子层直接优化，采用以KV块为外层来聚合命中query的KV outer gather Q，在M3的head配比下计算访存比显著优于通行方法，比开源的Flash-Sparse-Attention、FlashMoBA快4倍以上。在100万上下文下，M3每token计算量仅为上代模型的1/20。在prefilling阶段实现了超过9倍的加速倍率，在decoding阶段有超过15倍的加速优势。
前沿的Coding和Agentic能力
Coding与Agent能力是M3重点提升之处，在涵盖软件工程、终端执行等多个维度的国际权威评测中，M3均达到国际领先水平。M3把真正对Coding和Agent至关重要的数据Scale up，目标不仅是在Benchmark（BHE）上取得领先，更是在真实研发流程中成为开发者可靠的协作伙伴。
多模态：原生训练，继续Scale
M3是一个从Step 0开始进行多模态混合训练的模型。这种原生多模态的路线能让不同模态数据的语义空间更天然、更高度的融合。同时，在数据配比和构成上，Interleaved data对模型性能带来的提升比一般认为的更加关键。在MiniMax团队为这些数据重构整套数据管线后，已可以将训练数据Token规模提升至更大量级。
模型API调用指南：platform.minimaxi.com/docs/api-reference/api-overview
模型体验链接及开源地址：https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-M3
欢迎前往沐曦开发者社区Day 0版块获取推理镜像：https://developer.metax-tech.com/softnova/Day0
原文：沐曦股份曦云C系列GPU Day 0 适配 MiniMax M3，国产算力支撑前沿Coding与Agentic能力（来源：沐曦股份（688802）MetaX）
