---
title: MiniMax-M3-w8a8
canonical_url: "https://www.modelscope.cn/models/Eco-Tech/MiniMax-M3-w8a8"
md_url: "https://www.modelscope.cn/models/Eco-Tech/MiniMax-M3-w8a8.md"
repository: Eco-Tech/MiniMax-M3-w8a8
last_updated: 2026-07-07
license: other
pipeline_tag: image-text-to-text
tasks:
  - image-text-to-text
model_type:
  - minimax_m3_vl
architectures:
  - MiniMaxM3SparseForConditionalGeneration
base_model:
  - MiniMax/MiniMax-M3
base_model_relation: quantized
parameters: 427.2B
tensor_type:
  - F32
  - I8
  - BF16
library_name:
  - safetensors
  - pytorch
frameworks:
  - PyTorch
downloads: 256
stars: 2
---

# MiniMax-M3-w8a8

> MiniMax-M3-w8a8 - Eco-Tech 在 ModelScope 开源的模型。简介 MiniMax-m3 是 MiniMax 推出的新一代旗舰基础模型，定位为兼具超长上下文、Agent、Coding 和原生多模态能力的统一模型。模型采用自研 MiniMax Sparse Attention（MSA）架构，在支持百万级上下文的同时显著降低长上下文推理成本。

Eco-Tech/MiniMax-M3-w8a8 是 ModelScope 魔搭社区上的 427.2B 参数image-text-to-text模型，采用 other 许可，基于 MiniMax/MiniMax-M3 构建。

- **Repository**: Eco-Tech/MiniMax-M3-w8a8
- **License**: other
- **Tasks**: image-text-to-text
- **Parameters**: 427.2B
- **Base model**: MiniMax/MiniMax-M3
- **Downloads**: 256
- **Stars**: 2
- **Last updated**: 2026-07-07

Source: https://www.modelscope.cn/models/Eco-Tech/MiniMax-M3-w8a8

---

# MiniMax-M3-w8a8

## 简介
MiniMax-m3 是 MiniMax 推出的新一代旗舰基础模型，定位为兼具超长上下文、Agent、Coding 和原生多模态能力的统一模型。模型采用自研 MiniMax Sparse Attention（MSA）架构，在支持百万级上下文的同时显著降低长上下文推理成本。

## 量化步骤：

### 环境准备
```shell
git clone https://gitcode.com/Ascend/msmodelslim.git
cd msmodelslim
git reset --hard 4cc63e7dae9af18f4767bf989fa40812b877294d
#打patch，相应的patch放在w8a8的权重路径中
git apply msmodelslim-suppont-minimax-m3.patch
# 安装 msmodelslim
bash install.sh
```

### 量化脚本

`MODEL_PATH` 处使用下载好的官方的bf16的权重路径
```shell
msmodelslim quant \
  --model_path ${MODEL_PATH} \
  --save_path ${SAVE_PATH} \
  --device npu \
  --model_type MiniMax-M3 \
  --quant_type w8a8 \
  --trust_remote_code True
```


## 3 精度测试结果
| 模型名  | 数据集 | 测试精度 % | 官方精度 % |
|:------:|:------:|:------:|:------:|
| MiniMax-M3-w8a8 | gsm8k | 96.89 | 97.19 |