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Description
给大家带来 MiniMax-M3 实测! 本次测试包含了复杂前端, 后端 Agentic Coding, Agent 能力测试, 以及我的使用经验总结. 来看结论: 前端能力上, 可以完全适配 KCORES2026p2 的前端测试题目, 无论是空间理解, 建模精确度, 场景美学都十分在线, 其中我最满意的是美学部分, 它的颜色运用非常好. 不足的地方主要体现在复杂需求不能一次性写对(比如光追引擎), 需要迭代一下就可以了. 后端能力测试这次也是突飞猛进, 得分超过了 deepseek-v4-pro 和其他一众国产大模型, 略逊于 GPT-5.4-Pro(xhigh). Agent 能力上表现同样亮眼, 达成了榜单第二的接单量, 证明它的规划能力特别强。 下面是我在测试和实际使用中, 总结出来的 M3 使用经验, 供大家参考: 我的体感是 M3 特别喜欢推理, 它可以单次执行超长的推理. 在咱们的这些前端测试中, 它最长的输出甚至达到了我规定的 64k token上限, 所以, 不要上来就写一个超级复杂的 prompt 让它执行, 而是需要先把需求形成 plan, 然后让 agent 蜂群去执行, 这样才能得到理想的效果, 所以 M3 先天适合放在带 plan 模式的 Coding Agent 中使用. 如果把它嵌入到 Agent 框架中使用, 那么 prompt 编排就一定要做好, 不要一股脑把大量的 tool call 或者超大的 system prompt 丢给它. 还是需要下功夫好好编排一下的. 本次 M3 相比之前的 2.7 版本有了大幅度的提升, 模型偏好上来看, M3 是一个规划能力极强的模型, 所以特别适合用在一些规划性质的 Agent 框架中, 比如任务拆分, 日程管理, 流程设计等. 而本次暴露出来的不足则是执行过程中约束不够强, 比如 prompt 中设置的复杂规则, 一定要增加代码级别的 harness 闭环流程来进行约束, 而不能只靠模型本身来管理自己的行为.
Comments
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♥ 15
好不好,提升大不大这个我不好说,每个人有不同的看法。但是我相信如果是做code agent的,一般也不会选minimax;做data agent的,就我个人感觉M3的推理能力增强纯纯负提升。以前是有点什么就会问你,而且会很机械的执行你的边界设定、权限设定,现在跑着跑着就会开始越权,甚至跳过确认阶段。就目前体验来说,minimax在6月1号改版之后可以说是烂完了,TPS暴跌,token涨价。以前觉得minimax好用的人,大部分是看重它便宜,速度快,性价比高,而且做文本和data任务一板一眼。现在定价比dsV4还高,速度慢,性价比拉完了,还跟dsV4一样长上下文容易开始越权,那我为什么不直接用ds4呢?M3这8块4的输入,33块6的输出,比GLM还高出20%,价格让人觉得好笑。
♥ 7
感觉还是欠打磨。可能M2.5~M2.7的经验没法很好的迁移到更大的模型上,反而GLM5.2的确定性会高很多。如果智谱打算推的话
♥ 7 ↩ 3
d……s……4……[笑哭]
♥ 7
综合来看还算可以,再不济起码也不至于跟法国之光Mistral一桌[呲牙]
♥ 5
M3是真爱思考[笑哭]我之前想测试一下,让它写个单文件的html小程序,它思考了1000秒api被截断了
♥ 5
營銷能力不行,模型能力也不行,定位不清晰,等DS多模態出來就得了,要M3做啥,新的計價方式也不友好。
♥ 3
dsv4pro还没出现,感觉不妙[笑哭]
♥ 3 ↩ 4
我昨天好像看过了[藏狐]
♥ 3 ↩ 1
全网都是m3的广,但直到最近两天实际上m3才修复到能用的水平,如果真要去和其他模型对比呢?不打差异化,完全打不过。[doge]
♥ 2
UP主能分享一下提示词吗?
♥ 2 ↩ 4
2
♥ 1
3
♥ 1
现在开源了428b,这个量级里是绝对夯;
↩ 2
为什么我没早两天刷到这个视频 现在会员刚开好
有网站统一对比所有的模型表现的吗
↩ 3
[吃瓜]严重怀疑m3=m2.7+m2.5的多模态
4
用的agent cli是哪个
[吃瓜]日常催更老D