MiniMax M3: 1M Kontext, Sparse Attention und das Ende der chinesischen Schnäppchen ☹️

Veröffentlicht wurde MiniMax M3. Laut den angegebenen Benchmarks (SWE-Bench Pro 59,0%) schlagen sie Gemini 3.1 Pro, GPT-5.5 und atmen Claude Opus 4.7 in den Nacken. Aber wir kennen den wahren Wert synthetischer Messungen. Viel interessanter ist, was unter der Haube des Modells steckt und wie die Entwickler dieses Fest der Intelligenz monetarisieren wollen.

Technisch haben die Jungs eine sehr coole Sache gemacht – sie haben sich an einen ehrlichen und funktionierenden 1M-Kontext gewagt. Um den Fluch der quadratischen Komplexität des klassischen Attention zu vermeiden, haben sie ihre eigene Architektur eingeführt – MSA (MiniMax Sparse Attention).
Der Kern liegt in einer intelligenten Vorabfilterung: KV wird in Blöcke aufgeteilt, genau einmal gelesen und der Speicher wird kontinuierlich angefordert.
👉🏻 In der Praxis bedeutet das, dass bei einem Kontext von 1M die Berechnungen pro Token 20-mal günstiger sind als bei ihrem vorherigen Modell.

Der zweite wichtige Punkt ist der Fokus auf langfristige Agentenaufgaben.
Die meisten aktuellen Codetests sind einmalige Boilerplate-Generierungen. MiniMax hingegen hat das Modell auf einem interaktiven Simulator für mehrschrittige Kollaboration trainiert.
Sie ließen M3 den FP8-GEMM-CUDA-Kernel für die Hopper-Architektur optimieren. Von Grund auf, ohne Referenzen, nur Dokumentation und ein nicht funktionierendes Skelett. Das Modell arbeitete einen Tag lang, machte 1959 Tool-Aufrufe und durchlief viele Plateaus. Wo andere Modelle (selbst der gepriesene Opus) gegen eine Wand liefen und aufgaben, suchte M3 weiter nach neuen Optimierungswegen und lieferte beim 145. Versuch ein Ergebnis, das die Hardware-Auslastung von 7,6% auf 71,3% steigerte. Die Fähigkeit des Modells, riesige Protokolle, Metriken und fehlgeschlagene Codefragmente im Gedächtnis zu behalten – hier zahlt sich der 1M-Kontext wirklich aus.

Zu den netten Kleinigkeiten: Der "Thinking"-Modus für komplexe Aufgaben kann in der API ein- und ausgeschaltet werden, ohne die Tarifierung zu ändern, und ihre Desktop-App MiniMax Code arbeitet nativ mit Multimodalität und kann auf Ihrem Computer herumstöbern (z.B. Daten aus Excel in ERP übertragen).

Und nun zurück auf den Boden der Tatsachen 🛬

Ich selbst bin kürzlich auf ihren Token Plan umgestiegen. Der Hauptgrund war, dass es einfach billiger war. Auf dem Abonnementmarkt sind Tarife für 10 $ fast ausgestorben, aber MiniMax hatte einen, und für viele alltägliche Aufgaben reichte er völlig aus.

Aber die Gesetze der Unit-Ökonomie kann man nicht täuschen. Mit der Veröffentlichung des neuen Modells wurde das Attraktionskarussell der beispiellosen Großzügigkeit geschlossen. Der Tarif für 10 $ wurde einfach gestrichen. Jetzt liegt die Einstiegsschwelle bei klassischen 20 $ pro Monat, und die Nutzungslimits wurden deutlich strenger.

Erst dumpen wir, füttern das Publikum an, und sobald wir ein wirklich konkurrenzfähiges Flaggschiff-Modell herausbringen, schließen wir den Laden und fangen an, die Basis zu scheren. Äh.