MiniMax 披露 M3Pro 参数将升至约 3 万亿，发力强化学习

8月26日晚，港股人工智能公司 MiniMax（00100.HK）在中期业绩电话会上披露了后续模型 M3.1 与 M3Pro 的研发方向。创始人兼 CEO 闫俊杰表示，M3Pro 的参数规模预计提升至约 3 万亿（3T），并进一步扩大强化学习和长程任务训练，以提高模型的泛化能力和智能上限。

同期公布的中期业绩显示，MiniMax 上半年收入 1.17 亿美元，同比增长 283.1%。值得注意的是，这是国内头部 AI 厂商首次在正式业绩场合公开万亿级参数模型的路线图，具体进程以 MiniMax 中期业绩电话会披露信息为准。

3T 参数是目前公开路线图里最大的规模之一。作为参照，2026 年主流旗舰模型的参数普遍在千亿到万亿之间，此前只有少数海外实验室传出过万亿级训练计划。参数规模变大，通常意味着模型能记住更多知识、在复杂任务上表现更稳，但训练和推理成本也会成倍上升。

MiniMax 把加码方向放在强化学习和长程任务训练上，说明它追求的不是单纯“更大”，而是让模型在需要多步推理、自主规划的任务里表现更好。这类能力恰恰是 Agent 类应用最需要的，也是当前各家厂商竞争的焦点。

电话会上 MiniMax 表示将加快 M 系列与 H 系列的研发及发布周期，但没有给出 M3.1、M3Pro 的具体发布时间表，属于“研发路线图”而非“发布预告”。

对普通用户和开发者来说，能确定的是：M 系列是 MiniMax 的通用对话与多模态模型线，H 系列偏向视频生成。规划中的 M3.1 可以理解为 M3 的强化迭代，M3Pro 则是参数规模明显更大的旗舰版本。想第一时间用上的开发者，可以关注 MiniMax 开放平台（platform.minimaxi.com）的模型上架公告。

电话会同时透露，MiniMax 正在推进 M3 和 H3 模型的国产芯片适配，预计大规模国产算力集群将很快上线，并逐步承担真实生产流量。这意味着 MiniMax 的训练和推理成本结构可能发生变化，也回应了外界对国产算力能否支撑大模型生产的疑问。

对使用 MiniMax API 的企业客户而言，国产算力集群上线后，海外芯片供给紧张带来的排队风险有望下降，成本也可能更可控。不过目前官方尚未公布国产集群的具体规模与上线时间，实际效果需要等集群真正承载生产流量后再评估。

短期看，现有 M 系列、H 系列模型和 API 服务不受影响，已接入 MiniMax 的应用无需调整。中期看，如果 M3Pro 按规划落地，多模态生成、长程 Agent 任务的体验会有明显提升，同时对推理成本的考验也会更大。

给开发者的建议是：不必急着切换，但可以关注两个信号——M3.1 的上架时间，以及国产算力集群是否真的开始承载生产流量。这两件事落地，才是 MiniMax 路线图真正兑现的开始。

本文由 AI 潮汐编辑部基于官方公告与公开资料整理，补充了行业影响、适用场景和行动建议，帮助你在阅读原文前先理解这条信息为什么重要。

原始来源：https://www.panewslab.com/zh/articles/01a03e4c-13e1-77fa-9da8-9dfc293d4651

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