MiniMax M3 登场 Arena，推动价格带帕累托前沿
lmarena.ai(@lmarena_ai)175 字 (约 1 分钟)
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MiniMax M3 登场 Code Arena 前端第7，得分1531，与 GLM-5.1 并列领先，价格带 Pareto 前沿达 $0.60/ $2.40 每Mtoken。
入选理由：Code Arena 前端排名第7，得分1531，与GLM-5.1并列。
精选推文#MiniMax#Code Arena#GLM-5.1#帕累托前沿#开源权重英文
模型对比
MiniMax M3 vs Qwen 3.7 Max
MiniMax M3 和 Qwen 3.7 Max 都是 AI 领域的模型。以下是基于 traeai 收录的真实报道数据的全面对比。
模型
MiniMax M3
也叫：M3
多模态大模型，支持长程上下文与多模态任务。
9 篇相关报道
模型
Qwen 3.7 Max
也叫：通义千问
阿里巴巴云推出的一款强大代码代理模型。
5 篇相关报道
📊 报道数据对比
9
MiniMax M3 相关
0
共同提及
5
Qwen 3.7 Max 相关
基于 traeai 收录材料自动更新
决策摘要
MiniMax M3 与 Qwen 3.7 Max 的差异，最好从真实材料覆盖、共同语境和高频标签一起判断。traeai 会根据已收录内容持续更新这组对比。
维度
MiniMax M3
Qwen 3.7 Max
材料覆盖
9 条
5 条
覆盖量代表近期被讨论的密度，不等同于产品优劣。
共同语境
0 条共同提及
0 条共同提及
共同提及越多，越可能存在直接替代、协作或竞争关系。
高频标签
MiniMax、MiniMax M3、多模态
Qwen、AI模型、Alibaba
标签帮助判断两者更常出现在哪些应用场景里。
📰 仅关于 MiniMax M3 的文章
高效推理MiniMax-M3：解锁1M令牌上下文和多模态能力
Together AI Blog1686 字 (约 7 分钟)
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Together AI优化了MiniMax M3模型的部署，通过架构和工程创新实现81–125%吞吐量提升。
入选理由：MiniMax M3 supports 1M-token context and native multimodality, making it suitable for complex real-world tasks.
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MiniMax-M3 登陆 OpenRouter！
OpenRouter(@OpenRouterAI)134 字 (约 1 分钟)
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MiniMax-M3 已上线 OpenRouter，是一款支持100万token上下文、前沿编码与代理性能、原生多模态（图像/视频）的开源模型，标志着大模型能力向长文本、多模态和自主执行方向的重要突破。
入选理由：MiniMax-M3 支持1M-token上下文窗口，显著超越主流模型如GPT-4o的32K限制。
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实测MiniMax M3：多模态跑长程，比 M2.7 强太多
夕小瑶科技说73 字 (约 1 分钟)
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实测显示，MiniMax M3在多模态长程任务上显著优于M2.7，推理速度提升约30%，准确率提升约15%。
入选理由：MiniMax M3在多模态长文本生成任务中准确率较M2.7提升15%。
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开源将赢得胜利
Paul Couvert(@itsPaulAi)203 字 (约 1 分钟)
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开源模型MiniMax M3已达到与GPT-5.5和Opus 4.7相当的性能，尤其在编码任务上优于Gemini 3.1 Pro，且成本仅为它们的1/10，其权重将于下周在Hugging Face开放。
入选理由：MiniMax M3在SWE Bench Pro上与GPT-5.5性能相当
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新开源模型：MiniMax M3 已上线 Arena！
lmarena.ai(@lmarena_ai)124 字 (约 1 分钟)
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MiniMax M3 是首个开源权重模型，同时支持文本、视觉、文档和代码任务，在 SWE-Bench Pro 等基准测试中表现优异，上下文长度达 1M tokens。
入选理由：MiniMax M3 在 SWE-Bench Pro 达到 59.0%，Terminal Bench 2.1 达 66.0%，是当前开源模型中编程能力最强之一。
精选推文#MiniMax#开源模型#多模态#SWE-Bench英文
MiniMax M3 在文档分析排行榜中排名第 14
lmarena.ai(@lmarena_ai)89 字 (约 1 分钟)
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MiniMax M3 在文档分析与长文本推理的 Document Arena 中排名第 14，其性价比显著提升该领域的帕累托前沿。
入选理由：MiniMax M3 在 Document Arena 排名第 14，评估维度为文档分析与长文本推理能力。
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我们在BU Bench上测试了Minimax M3！
Browser Use(@browser_use)71 字 (约 1 分钟)
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MiniMax M3在BU Bench测试中性能提升26%，达到Claude 4.6-sonnet和Gemini 3.5 Flash水平，但测试细节未公开。
入选理由：MiniMax M3在BU Bench上实现26%的性能提升，具体测试方法未详述。
精选推文#Minimax M3#BU Bench#AI模型测试英文
📰 仅关于 Qwen 3.7 Max 的文章
Qwen 3.7 Max (+Free API): WHY IS NO ONE TALKING ABOUT THIS!?
AICodeKing1512 字 (约 7 分钟)
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Qwen 3.7 Max 是一个强大的代码代理模型，适用于各种编程场景，具有出色的性能和自适应能力。
入选理由：Qwen 3.7 Max 在基准测试中表现最佳，能够持续运行超过 35 小时。
精选视频#Qwen 3.7 Max#代码代理模型#阿里巴巴云中文
So Alibaba has released Qwen-3.7-Max… and it’s really good.
Paul Couvert(@itsPaulAi)172 字 (约 1 分钟)
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阿里推出Qwen-3.7-Max模型，在成本和性能上显著优于GPT-5.5和Opus 4.7，支持与Hermes Agent或OpenCode集成。
入选理由：Qwen-3.7-Max输出价格比Opus 4.7便宜3.3倍，比GPT-5.5便宜4倍。
精选推文#Alibaba#Qwen#LLM#AI Model#Cost Efficiency英文
Qwen 3.7 Max now available on Vercel AI Gateway
Vercel News632 字 (约 3 分钟)
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阿里通义千问Qwen 3.7 Max模型现已集成到Vercel AI Gateway，为开发者提供统一的AI模型接入端点。该模型专为代理场景设计，支持多模态推理能力。
入选理由：Qwen 3.7 Max模型已集成到Vercel AI Gateway平台
精选文章#Qwen#Vercel#AI Gateway#Alibaba#Agent Model英文
等等，Qwen-3.7-max 竟然能打败 GPT-5.5 和 Opus 4.7？！而且便宜得多
Paul Couvert(@itsPaulAi)220 字 (约 1 分钟)
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Qwen-3.7-max 在实际代理任务中超越了 GPT-5.5 和 Opus 4.7，且成本显著更低。
入选理由：Qwen-3.7-max 在自进化 Tetris 机器人任务中击败 GPT-5.5 和 Opus 4.7。
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👀👀
Qwen(@Alibaba_Qwen)83 字 (约 1 分钟)
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阿里通义千问官方账号转发了一条关于Qwen 3.7-max在Tetris机器人测试中表现优于Opus 4.7和GPT-5.5的消息，但缺乏具体的技术细节和验证信息。
入选理由：Qwen 3.7-max在Tetris自训练机器人测试中击败Opus 4.7和GPT-5.5
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