【MiniMax M3发布与定价风波】
编辑部消息，刚刚过去的六月，有机会进入大模型公司MiniMax内部，全程围观了M3模型的发布。M3是中国模型里少有的强化了编程和agent能力的原生多模态模型，被寄予厚望。6月1日一早，M3正式发布，当天港股早盘，MiniMax股价一度涨超7%。然而，风暴马上到来。仅仅半天后，围绕M3同步发布的定价方案引发争议，新的收费体系从过去的订阅制Coding Plan切换成按token计费的新版Token Plan，因缺乏解释，额度消耗快等问题，引发用户不满，有人涌向投诉平台要求退款，有人宣布不再续订。MiniMax当天股价最终收跌15.71%。
【内部争吵与和解】
争吵发生在MiniMax内部为新模型M3发布组建的100人“作战”群里。模型发布第二天，焦虑和沮丧到达临界点，一名技术负责人质问开放平台的同事，双方就定价设计等问题吵起来。但在激烈情绪对抗的一小时内，套餐设计完成了更新。风波平息后，与两位吵架主角聊天发现，他们虽当时争吵，但并无个人恩怨，且后来技术负责人还维护了开放平台同事，认为其缺的是context，这是所有人的责任。
【MiniMax的Context文化】
MiniMax大部分时间员工上午10点半左右陆续到公司，午饭晚饭由公司订餐，考勤反过来，周末加班才打卡。工区热闹，会议室使用率高，每周五午餐时间的全员会会请各种行业人士分享。公司最习惯的协作方式是线上，谁有一件事的context，谁就进入同一个群。Context是公司行动强调的核心，鼓励信息自由流动。M3发布前的凌晨，全体算法和开发同学进入同一个文档，IO也参与核心细节讨论，在充分context后做出最终决定。
【模型格局变化与症结】
3月，OpenClaw带来大范围的Agent启蒙，MiniMax的M2.5迎来高光时刻。但模型格局变化快，3月18日推出M2.7后，后续Kimi、DeepSeek、智谱等公司推出新模型，M2.7用户觉得不够用。MiniMax是中国最早投入大模型训练且投入资源最大的公司，但更多用户通过产品建立对其的第一印象。M3是提升模型智能目标的关键节点，但围绕token plan的争议，让公司市值蒸发，且批评偏离付费计划本身，还出现水军化账号。问题源于缺少经验和理想化行动方式，收费方式改变是追求模型能力提升的产物，行业也在重定价。
【道歉与公司氛围】
M3发布后某一周的例行全员会变成内部闭门的全员复盘，IO跟所有人道歉，并分享思考和接下来的改变动作。员工总结接下来要把模型做好。与大厂相比，MiniMax“就事论事”，创始人会客观评价，员工可在大群吵架，也可挑战创始人，大家围绕做好事情，做错就立正挨骂并快速改进。
【低ego的公司气质】
这是一个鼓励平等交流、保证context透明的公司。IO会思考公司不同阶段追求的事情，判断做出后不会摇摆。公司全员ego小，与同行相比，很少与“天才叙事”扯在一起，研究员认为团队靠谱。ego大没什么用，公司在研究上注重底层架构和机制，不纠缠无实际意义的方向。
【Scale理念与实践】
IO在工区没有单独办公室，分享直入主题，常思考技术和智能演进判断，认为好研究应像ResNet那样简洁可解释。在员工看来，理解公司决策的根本思路是事情能否scale。MiniMax布局全面，对智能的理解是实现所有人的通用智能。在M3训练等方面也体现Scale，如原生多模态路线、MSA提升context、构建交互式用户模拟器框架等。公司工作方式也体现利用AI提效，如办公软件开放AI改造权限，员工自发使用AI实习生等功能。员工认为公司目标是scaling，即规模，包括智能上限和可动员资源，与公司名字对应。
【M3的后续表现与展望】
M3发布后完成开源，参数量比外界想象小。计算平台员工开发后，模型服务渐渐稳定，TPS从刚上线的20左右优化到100左右，首包延迟后续也会优化到1秒多，在全球范围属第一档，第三方服务商和重点客户有正向评价，平台后台核心指标增长。6月对MiniMax来说很疯狂，行业还在加速发展，接下来MiniMax会有更多资源支撑下一代更强的模型，目标是让大家使用Opus级别的智能时基本不受成本限制。提醒读者可查看相关论文原文获取更多关于MiniMax M3的内容。
