# MiniMax 发布 M2 论文，预告 M3 与 MSA 研究即将发布

- 来源：Berryxia.AI (@berryxia)
- 发布时间：2026-05-27 20:17
- AIHOT 分数：55
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- 原文链接：https://x.com/berryxia/status/2059609943762968980

## AI 摘要

MiniMax 在开源 M2 模型半年后，系统性发布了其背后所有工作的论文，详细阐述了设计思路、训练细节与系统架构。此前，其开源系统 CISPO、Forge RL System 和 Self-Evolution 已被社区广泛采用，且多版模型发布后曾登顶 HuggingFace 排行榜。与此同时，MiniMax 官方宣布已为下一代模型 M3 做好准备，并且 MSA 论文也即将发布。

## 正文

Minmax 最近沉寂了挺久~
昨天看到应该是M3蓄势待发了

刚刚留意到MiniMax AI的动态。

他们六个月前在12月23日开源了M2模型。

这半年里，社区把他们的几个核心系统直接拿去用了：CISPO（裁剪重要性采样权重策略优化）、Forge RL System（锻造强化学习系统），还有Self-Evolution（自我进化）。

几乎每一版模型上线，都冲上Hugging Face榜首。

现在他们把M2背后的所有工作系统性整理成论文，挂到了arXiv上。

不是简单发个权重，而是把当时的设计思路、训练细节、系统架构全摊开。

这步其实挺关键。

开源社区最缺的往往不是新模型，而是能看懂为什么它能跑通的完整路径。

MiniMax Head of DevRel Ryan Lee在帖子里说，现在是时候翻开新的一章。

M3已经在路上了，MSA论文也快发布。

他们没有停在刷榜，而是把过去半年踩过的坑、验证过的方案沉淀下来，让后来人少走弯路。

这才是真正推动开源生态往前滚的做法。

兄弟们，

你们觉得开源大模型的下一阶段，是继续卷参数和榜单，还是像MiniMax这样把系统和方法论也彻底公开？

M3如果把这些积累再往前推一步，你们最期待它在哪个方向有突破？

### 引用推文

> RyanLee：Recently, we took time to consolidate all of the work behind M2 and published it here: our M2 paper on arXiv It's been just over six months since we first open-...