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模型对比

MiniMax M3 vs Step 3.7 Flash

MiniMax M3 和 Step 3.7 Flash 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

MiniMax推出的最新一代多模态大语言模型,支持1M令牌上下文和原生多模态推理。

6 篇相关报道

模型

Step 3.7 Flash

也叫:step3.7flash

阶跃星辰发布的高效推理模型。

7 篇相关报道

📊 报道数据对比

6

MiniMax M3 相关

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共同提及

7

Step 3.7 Flash 相关

📰 仅关于 MiniMax M3 的文章

Serving MiniMax-M3 for efficient inference: Unlocking 1M-Token Context and Multimodality Without Regrets

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.

精选文章#MiniMax#M3#稀疏注意力#多模态#推理优化英文
MiniMax-M3 is live on OpenRouter!

A frontier-class open-weight model that combines a 1M-token conte...

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。

精选推文#MiniMax-M3#OpenRouter#开源模型#多模态#长上下文英文
Open source is going to win

We already have an open-weights model competitive with GPT-5.5 and Opus...

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

精选推文#开源#AI模型#MiniMax M3#GPT-5.5#Gemini英文
New open model: MiniMax M3 by @MiniMax_AI is live in the Arena!

Find it across Text, Vision, Docume...

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
We tested Minimax M3 on BU Bench!

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
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立即体验,首周享50%折扣

OpenRouter(@OpenRouterAI)58 字 (约 1 分钟)
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OpenRouter 推出首周50%折扣促销,但文章仅为广告,未提供任何技术细节或工程指导,信息价值低。

入选理由:首周50%折扣仅限7天,无具体使用限制说明。

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📰 仅关于 Step 3.7 Flash 的文章

Step-3.7 Flash FULLY FREE Unlimited API + Hermes Agent: THIS IS ACTUALLY CRAZY!

Step-3.7 Flash 全量免费 + Hermes Agent:这真的太疯狂了!

AICodeKing2348 字 (约 10 分钟)
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StepFun 推出新一代高效率编码代理模型 Step 3.7 Flash,支持多模态理解与长程规划;其最大亮点是在 Hermes Agent 中完全免费无限制使用,大幅降低开发者试用门槛。

入选理由:Step 3.7 Flash 是 StepFun 新一代 agentic coding 模型,含196B总参数 + 1.8B 视觉模块 + ~11B 激活参数,支持256K上下文窗口。

精选视频#StepFun#Agent AI#编码代理#免费API#多模态英文
任务成本仅为Claude Opus 4.6 1/9,阶跃刷新Flash模型效率

阶跃星辰发布的 Step 3.7 Flash 是面向生产级 AI Agent 的新一代 Flash 模型,具备原生多模态理解、高吞吐低延迟和联网搜索增强能力,在编程任务中性能接近 Claude Opus 4.6 的 97%,但成本仅为后者约 1/9,适合高频、复杂、真实工作流场景。

入选理由:Step 3.7 Flash 采用稀疏 MoE 架构,激活参数仅 11B,最高生成速度达 400 Tokens/s,支持 40 个 Agent 并行运行。

精选文章#AI Agent#多模态#Flash 模型#阶跃星辰#生产级部署中文
Many research labs only consider inference efficiency after the fact. Step 3.7 Flash is a 196B MoE m...

Step 3.7 Flash:专为推理优化设计的 196B MoE 模型

Fireworks AI(@FireworksAI_HQ)183 字 (约 1 分钟)
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Step 3.7 Flash 是一个专为推理优化设计的 196B MoE 模型,采用 MFA 和 AFD 技术,KV-cache 占用仅为 DeepSeek 的 22%,支持高效代理、编码和多模态任务,已开源并可在 Fireworks 平台使用。

入选理由:Step 3.7 Flash 是 196B MoE 模型,从设计之初就聚焦推理效率,而非事后优化。

精选推文#Step 3.7 Flash#MoE#推理优化#Fireworks AI#Apache 2.0英文
AI HOT 精选 图标

阶跃星辰Step 3.7 Flash发布,专为高效推理设计

AI HOT 精选139 字 (约 1 分钟)
50

Step 3.7 Flash通过MFA + AFD技术显著降低KV-cache成本,实现高效推理,支持一键部署。

入选理由:Step 3.7 Flash采用MFA + AFD技术,将KV-cache成本降至原模型的分数。

精选文章#Step 3.7 Flash#MFA#AFD#KV-cache#高效推理中英混合

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