Jiayuan (JY) Zhang (@jiayuan_jy)
@jiayuan_jy
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几个客观性说明：
1）这一条和 MiniMax 没有任何关系（我从来不接商单）
2）「体感」不等于真实水平，不是量化数据
用了更多的一些体验，整体上 coding 能力对比 m2.7 是质的提升，目前发现的缺点是 1-shot 的结果相比较 Opus 4.6/4.7/gpt5.5 没有那么全面，会出现考虑不是特别全的情况。
但是加另外一个 Agent 作为 gate 和 mentor（例如 Opus 4.7），可以获得一个非常好的结果，M3 写代码，Opus 4.7 做 code review 并给出具体的修改意见，可以做到一个很好的「效果 + token 使用」的平衡。
为了保证客观性，正在做一个更加量化的数据评测：用 Multica 这个项目中真实的 Issue 来做 benchmark。
整个流程均基于 Multica 的 Squads 功能，会同步加上其他主流 OSS 模型作为评测的对象。
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Over 11K open source project commits created by @MulticaAI in the past 2 months.
几个客观性说明：
1）这一条和 MiniMax 没有任何关系（我从来不接商单）
2）「体感」不等于真实水平，不是量化数据
用了更多的一些体验，整体上 coding 能力对比 m2.7 是质的提升，目前发现的缺点是 1-shot 的结果相比较 Opus 4.6/4.7/gpt5.5 没有那么全面，会出现考虑不是特别全的情况。
但是加另外一个 Agent 作为 gate 和 mentor（例如 Opus 4.7），可以获得一个非常好的结果，M3 写代码，Opus 4.7 做 code review 并给出具体的修改意见，可以做到一个很好的「效果 + token 使用」的平衡。
为了保证客观性，正在做一个更加量化的数据评测：用 Multica 这个项目中真实的 Issue 来做 benchmark。
整个流程均基于 Multica 的 Squads 功能，会同步加上其他主流 OSS 模型作为评测的对象。
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MiniMax-M3 will by arrive on HuggingFace openweight at next week!
Introducing MiniMax M3: The First Open-Weights Model to Combine Three Frontier Capabilities
- Coding & Agentic Frontier: 59.0% SWE-Bench Pro, 66.0% Terminal Bench 2.1, 34.8% SWE-fficiency, 28.8% KernelBench Hard, 74.2% MCP Atlas
- MiniMax Sparse Attention scales context to 1M
- Natively Multimodal from Step Zero
API:
Token Plan:
🚀New! MiniMax Code:
Weights & Tech Report in ~10 Days
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已经测试一个早上了，目前体感上接近 Opus 4.7（还需要进一步测试）。
用 M3 来写代码，Opus 4.8 + GPT5.5 来做对抗式的 code review，效果还不错。
已经完成了 1 个 PR
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Introducing MiniMax M3: The First Open-Weights Model to Combine Three Frontier Capabilities
- Coding & Agentic Frontier: 59.0% SWE-Bench Pro, 66.0% Terminal Bench 2.1, 34.8% SWE-fficiency, 28.8% KernelBench Hard, 74.2% MCP Atlas
- MiniMax Sparse Attention scales context to 1M
- Natively Multimodal from Step Zero
API:
Token Plan:
🚀New! MiniMax Code:
Weights & Tech Report in ~10 Days
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Heavily testing MiniMax M3 for multi-agent collaboration.
Introducing MiniMax M3: The First Open-Weights Model to Combine Three Frontier Capabilities
- Coding & Agentic Frontier: 59.0% SWE-Bench Pro, 66.0% Terminal Bench 2.1, 34.8% SWE-fficiency, 28.8% KernelBench Hard, 74.2% MCP Atlas
- MiniMax Sparse Attention scales context to 1M
- Natively Multimodal from Step Zero
API:
Token Plan:
🚀New! MiniMax Code:
Weights & Tech Report in ~10 Days
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MiniMax M3 is here!
Introducing MiniMax M3: The First Open-Weights Model to Combine Three Frontier Capabilities
- Coding & Agentic Frontier: 59.0% SWE-Bench Pro, 66.0% Terminal Bench 2.1, 34.8% SWE-fficiency, 28.8% KernelBench Hard, 74.2% MCP Atlas
- MiniMax Sparse Attention scales context to 1M
- Natively Multimodal from Step Zero
API:
Token Plan:
🚀New! MiniMax Code:
Weights & Tech Report in ~10 Days
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MiniMax M3 launching soon
deepseek v4 launching soon
In case you don't know, @MulticaAI already supports most desktop platforms.
iOS is coming soon.
A robot built for tinkers.
We are a humanoid robotics startup from the Valley.
For the past year, we’ve been quietly building humanoid robots.
Today, we want to share something special with the world:
Domo — a $2,999 humanoid robot built for developers, creators, researchers, and anyone ready to build with physical intelligence.
Enjoy.
Details at:
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We added @karpathy -inspired coding rules from @jiayuan_jy to AGENTS.md and ran 40 @openclaw PRs through three coding agents.
The result:
Code quality was basically unchanged, but the agents got there with less work. Fewer tool calls, lower time and cost.
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开源 Multica：专为 AI-native 团队设计的 Agent + 人的协作平台
为什么做 Multica？
Multica 最初是为了解决我们团队自己的问题：
1. 团队间的知识无法共享。 每个人都在用 coding agent，但产出的上下文全部散落在各自的 agent session 里。A 做完了一件事，B 不知道；agent 跑完了一轮，结果只有发起人看得到。团队知识变成了一座座孤岛。
2. 多人 + 多 Agent 的协作缺乏中枢。 当团队同时有多个 agent 在跑任务，谁在做什么、做到哪了、卡住了没有——没有一个地方能看到全貌。人和 agent 之间、agent 和 agent 之间，缺少一个共同的协作界面。
Multica 是什么？
一句话：像 Linear 一样管理任务，但 AI agent 是一等公民。
你可以像分配任务给同事一样，把 issue 分配给 agent。agent 会自动领取任务、在你的本地机器上执行代码、提交结果、更新状态、发表评论——一切都发生在同一个看板里，所有人实时可见。
核心思路很简单：每个人把自己的 coding agent（Claude Code / Codex）注册到团队 workspace，之后就可以像分配任务给同事一样分配给 agent。agent 自动执行、更新状态、发表评论，所有人实时可见。
适合谁？
- 1-10 人的 AI-native 小团队
- 正在大量使用 coding agent 但缺少协作中枢的团队
- 希望让 agent 融入日常工作流而不是当作独立工具的团队
官网:
欢迎 star、试用、提 issue，也欢迎 PR。
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