MiniMax · 2026-06 · MoE épars · Multimodal

MiniMax-M3 MXFP8

MiniMax-M3 MXFP8 est un Transformer à attention groupée (GQA) publié par MiniMax en 2026-06, avec 60 couches, une dimension cachée de 6144 et une fenêtre de contexte de 1,048,576 tokens.

Pile de couches

Attention ×60 · Couches 60

Faits clés

LaboratoireMiniMax
Publication2026-06
Paramètres443.4 Md
Actifs25.5 Md
Contexte1,048,576 tokens
AttentionGQA (64:4)
Couches60
Dimension cachée6,144
Têtes d'attention64
Vocabulaire200,064
Encodage positionnelRoPE
NormalisationRMSNorm
Activationswigluoai
PrécisionMXFP8
Classe d'architectureMiniMaxM3SparseForConditionalGeneration

Vue d'ensemble de l'architecture

Entrée vision → tokens t₁ t₂ t₃ t₄ tokens d’entrée Embedding · Vocabulaire 200,064 → Dimension cachée 6,144 Q1 Q2 Q3 Qn KV1 KV2 KV3 KVn Têtes d'attention 64 Têtes KV 4 head dim 128 · RoPE Routeur E1 E2 E3 E4 E5 E6 E7 E8 +120… Expert partagé ×1 top-4 sur 128 experts · ≈ 25.5Md de paramètres actifs par token × 60 bloc transformer Attention FFN / MoE RMSNorm pre-norm Norme finale · RMSNorm LM head → Vocabulaire 200,064 p p p → token suivant MTP ×1 → +1 tokens futurs Encodage positionnel RoPE Précision MXFP8 Contexte 1024K tok Vision ⇢ token
Dessiné d’après le config.json livré · 60 couches / largeur 6,144 / contexte 1,048,576. Schéma original de cet atlas.

Attention

attention groupée (GQA) — 64 q-heads / 4 kv-heads. RoPE θ=5,000,000.

FFN / MoE

C’est un mélange d’experts épars : 128 experts routés avec routage top-4 ; environ 25.5Md de paramètres sont actifs par token.

La configuration embarque 1 couches supplémentaires de prédiction multi-tokens (MTP) servant à accélérer le décodage.

Comparaison champ à champ

Comparé au modèle précédent du même labo ; à défaut, au modèle structurellement le plus proche. La colonne ratio = ce modèle ÷ le modèle comparé.

Comparaison complète avec le prédécesseur MiniMax-M3
ModèleMiniMax-M3 MXFP8MiniMax-M3Ratio
model_typeminimax_m3_vlminimax_m3_vl
architecturesMiniMaxM3SparseForConditionalGenerationMiniMaxM3SparseForConditionalGeneration
hidden_size61446144≈1
num_hidden_layers6060≈1
num_attention_heads6464≈1
num_key_value_heads44≈1
head_dim128128≈1
intermediate_size30723072≈1
hidden_actswigluoaiswigluoai
num_experts_per_tok44≈1
n_shared_experts11≈1
rope_theta50000005000000≈1
max_position_embeddings10485761048576≈1
rms_norm_eps0.0000010.000001≈1
vocab_size200064200064≈1
torch_dtypebfloat16bfloat16
num_nextn_predict_layers1
image_grid_pinpoints[(336, 336), (336, 672), (336, 1008), (336, 1344), (336, 1680), (336, 2016), (672, 336), (672, 672), (672, 1008), (672, 1344), (672, 1680), (672, 2016), (1008, 336), (1008, 672), (1008, 1008), (1008, 1344), (1008, 1680), (1008, 2016), (1344, 336), (1344, 672), (1344, 1008), (1344, 1344), (1344, 1680), (1344, 2016), (1680, 336), (1680, 672), (1680, 1008), (1680, 1344), (1680, 1680), (1680, 2016), (2016, 336), (2016, 672), (2016, 1008), (2016, 1344), (2016, 1680), (2016, 2016)][(336, 336), (336, 672), (336, 1008), (336, 1344), (336, 1680), (336, 2016), (672, 336), (672, 672), (672, 1008), (672, 1344), (672, 1680), (672, 2016), (1008, 336), (1008, 672), (1008, 1008), (1008, 1344), (1008, 1680), (1008, 2016), (1344, 336), (1344, 672), (1344, 1008), (1344, 1344), (1344, 1680), (1344, 2016), (1680, 336), (1680, 672), (1680, 1008), (1680, 1344), (1680, 1680), (1680, 2016), (2016, 336), (2016, 672), (2016, 1008), (2016, 1344), (2016, 1680), (2016, 2016)]
image_seq_length576576≈1
image_token_index200025200025≈1
video_token_index200026200026≈1
multimodal_projector_biastruetrue
num_reward_heads00
process_image_modedynamic_resdynamic_res
projector_hidden_actgelugelu
vision_feature_layer-1-1≈1

Architectures les plus proches

La similarité varie de 0 (aucune caractéristique catégorielle commune) à 1 (profils identiques).

Champs bruts du config.json

46 champs
architecturesMiniMaxM3SparseForConditionalGeneration
model_typeminimax_m3_vl
image_grid_pinpoints[(336, 336), (336, 672), (336, 1008), (336, 1344), (336, 1680), (336, 2016), (672, 336), (672, 672), (672, 1008), (672, 1344), (672, 1680), (672, 2016), (1008, 336), (1008, 672), (1008, 1008), (1008, 1344), (1008, 1680), (1008, 2016), (1344, 336), (1344, 672), (1344, 1008), (1344, 1344), (1344, 1680), (1344, 2016), (1680, 336), (1680, 672), (1680, 1008), (1680, 1344), (1680, 1680), (1680, 2016), (2016, 336), (2016, 672), (2016, 1008), (2016, 1344), (2016, 1680), (2016, 2016)]
image_seq_length576
image_token_index200025
video_token_index200026
multimodal_projector_biastrue
num_reward_heads0
process_image_modedynamic_res
projector_hidden_actgelu
vision_feature_layer-1
vision_feature_select_strategyfull
torch_dtypebfloat16
transformers_version4.52.4
projector_hidden_size6144
dtypebfloat16
hidden_size6144
intermediate_size3072
num_hidden_layers60
num_attention_heads64
num_key_value_heads4
head_dim128
vocab_size200064
max_position_embeddings1048576
rms_norm_eps0.000001
use_gemma_normtrue
attention_output_gatefalse
rope_theta5000000
rotary_dim64
partial_rotary_factor0.5
hidden_actswigluoai
use_qk_normtrue
tie_word_embeddingsfalse
dense_intermediate_size12288
shared_intermediate_size3072
num_local_experts128
num_experts_per_tok4
n_shared_experts1
scoring_funcsigmoid
use_routing_biastrue
moe_layer_freq0×3 + 1×57
qk_norm_typeper_head
num_mtp_modules1
swiglu_alpha1.702
swiglu_limit7
routed_scaling_factor2