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MiniMax M3 今日正式发布。MiniMax M3 在编程和智能体等专业任务上达到了前沿的能力。它使用了我们提出的全新注意力架构 MSA （MiniMax Sparse Attention），最高支持 1M 超长上下文。如外界所期待的那样，它也是一个原生多模态模型，支持图片和视频的输入，并能操作电脑桌面。
Claude深陷「角色混淆」Bug，分不清自己的话与用户指令，长上下文成了降智「重灾区」。
今天，我们全新系列模型 DeepSeek-V4 的预览版本正式上线并同步开源。DeepSeek-V4 拥有百万字超长上下文，在 Agent 能力、世界知识和推理性能上均实现国内与开源领域的领先。模型按大小分为两个版本：
把长上下文做到极致的Kimi又发新成果！
对本地部署玩家，尤其是Mac用户来说，长上下文推理最大的痛点往往不是“模型不够聪明”，而是稍微多用点上下文，统一内存就被撑爆了”，这一点在最近的Gemma-4 31B的部署中尤为明显，在同等上下文的情况，显存占用比Qwen3.5-27B高约一倍不止，直接劝退了不少人。但好消息是，谷歌近期提出的TurboQuant KV缓存量化算法，正是为了解决这个痛点而生。
长上下文推理已经成了VLM/LLM的默认形态。
随着大模型长上下文能力快速增长，海量 KV Cache 存储需求急剧增加，各类 KV Cache 压缩方法如雨后春笋般涌现。然而，这些方案在真实场景中的工程落地却常常陷入困境。
随着多模态大语言模型（MLLM）支持更长上下文，高分辨率图像和长视频会产生远多于文本的视觉 Token，在自注意力二次复杂度下迅速成为效率瓶颈。
在他们看来，真正的胜负手不在于单点技能拉满，而在于能否在同一颗芯片里，把“训练级吞吐”和“推理级低延迟”同时做好——尤其是在长上下文、Agent循环这些更复杂的真实工作流中。
这次是 Anthropic，率先发布了他们称之为「我们目前能力最强的 Sonnet 模型」Claude Sonnet 4.6。Claude 称，新模型对编码、计算机使用、长上下文推理、智能体规划、知识工作和设计进行了全面升级。