@jiayuan_jy: 几个客观性说明: 1)这一条和 MiniMax 没有任何关系(我从来不接商单) 2)「体感」不等于真实水平,不是量化数据 用了更多的一些体验,整体上 coding 能力对比 m2.7 是质的提升,目前发现的缺点是 1-shot 的结果相比…
摘要
Jiayuan Zhang分享了对M3模型coding能力的初步体验,称相比m2.7有质的提升,但1-shot结果不如Opus 4.6/4.7和GPT5.5全面。
查看缓存全文
缓存时间: 2026/06/01 17:32
几个客观性说明: 1)这一条和 MiniMax 没有任何关系(我从来不接商单) 2)「体感」不等于真实水平,不是量化数据
用了更多的一些体验,整体上 coding 能力对比 m2.7 是质的提升,目前发现的缺点是 1-shot 的结果相比较 Opus 4.6/4.7/gpt5.5 没有那么全面,会出现考虑不是特别全的情况。 https://t.co/Kd3stECxSM
Jiayuan (JY) Zhang (@jiayuan_jy): 已经测试一个早上了,目前体感上接近 Opus 4.7(还需要进一步测试)。
用 M3 来写代码,Opus 4.8 + GPT5.5 来做对抗式的 code review,效果还不错。
已经完成了 1 个 PR
相似文章
@sdrzn: MiniMax的新m3模型在terminal-bench 2.1上得分与opus 4.7相同,计算/成本仅为前一代模…
MiniMax新推出的m3模型在terminal-bench 2.1上取得了与Opus 4.7相同的分数,但计算量和成本仅为原来的二十分之一,这归功于其全新的MiniMax Sparse Attention架构。
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。
通过API在三个真实的机器学习和编程工作流中测试MiniMax M2.7
一位开发者通过API在三个实际的机器学习和编程工作流中测试了MiniMax M2.7模型,并评估了其性能。
使用五款中文编码大模型一个月后,M3真的会登顶吗?
一位用户分享了一个月内在TypeScript/Next.js代码库上对五款中文编码大模型(Kimi K2.6、GLM-5.1、MiMo V2.5 Pro、MiniMax 2.7、DeepSeek V4 Pro)的比较,从前端、后端、代码审查、全能型和推理等类别进行评分。他们指出MiniMax 2.7以约7%的成本实现了Opus 4.6约90%的质量,并推测即将推出的MiniMax 3.0是否会弥补规划和测试覆盖方面的不足,从而登上榜首。
@zhixianio: 试完了,感觉还挺大跌眼镜的,不知道是不是我打开的方式不对,欢迎大家给出反例。接下来是我测的结果: 在 M5 Max 上,拿这个社区微调版 gemma-4-12B-coder (llama.cpp)对打我日常在用的 Qwen3.6-35B-…
用户测试了社区微调版 gemma-4-12B-coder 与 Qwen3.6-35B-A3B MoE 在三个编程任务上的表现,发现 gemma 在复杂有状态程序上表现不佳,而 Qwen 35B 依然稳健。