众所周知，Minimax M3 几天后就要开源了，因此我在网上搜索其评分，发现了一些相当有趣的结果。Minimax M3 在智能体任务和编程方面真的那么出色吗？它比旧的 GPT 模型更好吗？
摘要
用户询问即将开源的 Minimax M3 模型在智能体任务和编程方面的表现，并想知道它与 GPT 5.2 等旧版 GPT 模型相比如何。
是否有人亲自将 Minimax M3 模型与其他专有模型进行过比较，以确定其相对性能水平？我想了解它目前在更广泛的 AI 领域中处于什么位置。我们能说 Minimax M3 在编程和智能体任务上优于 GPT 5.2 吗？
相似文章
@PrajwalTomar_：这太疯狂了。MiniMax 刚刚发布了 M3，它可能是目前构建应用最强大的开源模型。我给了……
MiniMax 发布了 M3，这是一款在编程基准测试中领先的开源 AI 模型，拥有 100 万 token 的上下文窗口，可处理整个代码库。
MiniMaxAI/MiniMax-M3
MiniMax 发布 M3，一款原生多模态模型，拥有100万上下文和约4280亿参数，采用 MiniMax Sparse Attention (MSA) 实现高效长上下文处理，达到前沿级别的编码和智能体性能。
MiniMax M3（2分钟阅读）
MiniMax 推出了 M3，这是首个结合编程、智能体与多模态能力的开源权重模型，通过稀疏注意力机制支持高达 100 万 token 的上下文。
Minimax M3 与 M2.7 对比
讨论比较新款 Minimax M3 模型与其前代 M2.7，寻求发布两周后的用户反馈。
利用 GPT-5.1-Codex-Max 构建更多
OpenAI 推出 GPT-5.1-Codex-Max，这是一款新的智能代理编码模型，具有改进的推理能力、token 效率，以及通过“压缩”机制在数百万个 token 上保持连贯工作的能力。该模型更快速、更智能，可以持续运行数小时甚至数天的长时间任务，代表了 AI 辅助软件工程的重大进步。