消息，MiniMax工程负责人Skyler Miao在X预告新一代模型M3，公布了全新注意力架构：MiniMax Sparse Attention。在100万tokens超长上下文场景下，相较于M2，M3在Prefill阶段的注意力延迟下降约9.7倍，Decode阶段下降约15.6倍。随着上下文窗口迈向百万级别，长文本推理的瓶颈正在转移，显存容量不再是唯一限制，全稠密注意力的计算成本成为主要瓶颈。Redis创始人Salvatore Sanfilippo评价MSA路线为「正确的道路」，认为稠密注意力的开销难以为继。MSA的推出表明MiniMax正在重新进攻高效注意力路线，尽管设计路径清晰，但其稳定性仍待技术报告与第三方复现检验。
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