Can MiniMax M3 process a full software repository in a single context window?

نعم. يدعم MiniMax M3 نافذة سياق بسعة تصل إلى 1,000,000-token، ما يتيح تحليل المستودعات الكبيرة، ومجموعات الوثائق، وجلسات الوكلاء طويلة الأمد ضمن محادثة واحدة.

How does MiniMax M3 compare to Claude Opus 4.7 for coding tasks?

يقترب M3 من Claude Opus 4.7 في عدة معايير للبرمجة والوكلاء، مع تقديم نافذة سياق بسعة 1M-token وخطة لإتاحة الأوزان المفتوحة. لا تزال المقارنات المستقلة من جهات خارجية قيد الظهور.

What makes MiniMax M3 different from previous MiniMax models?

يقدم MiniMax M3 بنية MiniMax Sparse Attention (MSA)، وتدريبًا متعدد الوسائط أصلاً، وقدرات أقوى للوكلاء، ودعمًا لسياق أكبر بكثير مقارنة بنماذج سلسلة M2 السابقة.

Does the MiniMax M3 API support multimodal inputs?

نعم. MiniMax M3 متعدد الوسائط أصلاً ويدعم فهم الصور والفيديو إلى جانب المدخلات النصية.

What benchmark scores has MiniMax M3 achieved?

تذكر MiniMax تحقيق 59.0% على SWE-Bench Pro، و66.0% على Terminal-Bench 2.1، و74.2% على MCP Atlas، و83.5 على BrowseComp، ما يضع M3 ضمن النماذج الرائدة الموجهة للبرمجة والوكلاء.

Is MiniMax M3 suitable for autonomous AI agents?

نعم. جرى تحسين النموذج خصيصًا لسير عمل الوكلاء طويلة الأمد بما يشمل التخطيط، واستخدام الأدوات، وتفكيك المهام، والتنفيذ عبر الطرفية، وحل المشكلات متعدد الخطوات.

When should developers choose MiniMax M3 instead of Gemini 3.1 Pro?

يكون MiniMax M3 جذابًا بشكل خاص عندما تكون نوافذ السياق شديدة الطول، أو سير عمل كثيف البرمجة، أو خيارات نشر بأوزان مفتوحة من الأولويات. وقد يظل Gemini 3.1 Pro مفضلاً للفرق التي قامت بالفعل بتوحيد معاييرها على منظومة Google.

واجهة برمجة تطبيقات MiniMax-M3 بأسعار معقولة | text-to-text

المواصفات التقنية لـ MiniMax M3

العنصر	MiniMax M3
عائلة النموذج	MiniMax M3 frontier foundation model
المزوّد	MiniMax
البنية	MiniMax Sparse Attention (MSA)
أنواع الإدخال	نص، صورة، فيديو
أنواع الإخراج	نص
نافذة السياق	حتى 1,000,000 tokens (minimum guaranteed 512K)
نقاط القوة الأساسية	الترميز، مسارات العمل الوكيلية، الاستدلال متعدد الوسائط، معالجة السياق الطويل
وضع التفكير	أوضاع تشغيل/إيقاف
استخدام الأدوات	مسارات عمل الوكلاء، استدعاء الأدوات، تنفيذ مهام الطرفية
النشر	API، MiniMax Code، Token Plan، إصدار بأوزان مفتوحة قريباً
دعم متعدد الوسائط	تدريب متعدد الوسائط أصيل منذ الخطوة الأولى
تاريخ الإصدار	يونيو 2026

ما هو MiniMax M3؟

MiniMax M3 هو نموذج ذكاء اصطناعي على مستوى الطرازات المتقدمة مصمم حول ثلاث قدرات كانت تاريخياً مقتصرة على الأنظمة مغلقة المصدر: أداء ترميز متقدم، معالجة سياق تصل إلى مليون رمز، وفهم متعدد الوسائط أصيل. وعلى عكس النماذج التي تضيف الرؤية كامتداد لاحق، تم تدريب M3 كنموذج متعدد الوسائط منذ البداية، ما يسمح بمواءمة أعمق بين الاستدلال البصري والنصي.

يبنى النموذج على MiniMax Sparse Attention (MSA)، وهي بنية انتباه متناثر صُممت لجعل سياقات المليون رمز عملية حسابياً مع الحفاظ على الأداء في مهام الترميز والاستدلال والوكالة.

الميزات الرئيسية لـ MiniMax M3

نافذة سياق بسعة 1M رمز: تدعم مستودعات ضخمة جداً، وأجساماً بحثية مطولة، وتحليل متعدد المستندات، وجلسات وكلاء طويلة الأمد.
بنية موجهة للوكلاء: مصممة لتفكيك المهام ذاتياً، واستدعاء الأدوات، والتخطيط التكراري، والتنفيذ متعدد الخطوات.
تعدد وسائط أصيل: يعالج النصوص والصور والمخططات ولقطات الشاشة ومدخلات الفيديو دون الاعتماد على طبقة رؤية منفصلة.
قدرة ترميز متقدمة: أداء قوي في معايير هندسة البرمجيات بما في ذلك SWE-Bench Pro و Terminal-Bench و KernelBench.
تنفيذ طويل الأمد: مسارات عمل مستقلة لعدة ساعات تم إثباتها، بما يشمل إعادة إنتاج الأبحاث ومشاريع تحسين CUDA.
استدلال قابل للتهيئة: يمكن تمكين وضع التفكير للأعباء التي تتطلب استدلالاً أعمق أو تعطيله للتفاعلات الأقل زمناً.

أداء MiniMax M3 في معايير القياس

تفيد MiniMax بتحقيق نتائج على مستوى الطرازات المتقدمة عبر مهام الترميز والتنفيذ الوكيلي والتقييمات متعددة الوسائط. تشمل النتائج المعلنة:

المعيار	النتيجة
SWE-Bench Pro	59.0%
Terminal-Bench 2.1	66.0%
SWE-fficiency	34.8%
KernelBench Hard	28.8%
MCP Atlas	74.2%
BrowseComp	83.5
PostTrainBench	37.1

كما تفيد الشركة بأن M3 يتفوق على GPT-5.5 و Gemini 3.1 Pro في عدة معايير موجهة للترميز، بينما يقترب من أداء Claude Opus 4.7 في تقييمات مختارة. تصدر هذه الادعاءات عن الإفصاحات الداخلية لمعايير MiniMax وينبغي تفسيرها إلى جانب اختبارات مستقلة من أطراف ثالثة عند توفرها.

بنية السياق الطويل وMSA

MiniMax Sparse Attention (MSA) هي الابتكار المعماري وراء قدرة M3 على سياق المليون رمز. وبدلاً من تطبيق انتباه تربيعي كامل عبر التسلسل بأكمله، ينفذ MSA توجيهاً على مستوى الكتل وانتباهًا متناثرًا عبر مناطق محددة من السياق.

وفقاً لـ MiniMax، فإن ذلك يقلل المتطلبات الحاسوبية بشكل كبير عند أطوال السياق الكبيرة ويقدم:

أكثر من 9× أسرع في أداء الملء الأولي عند طول سياق 1M
أكثر من 15× أسرع في أداء فك الترميز
ما يقارب 1/20 من حساب كل رمز مقارنة بجيل سابق عند مقياس سياق 1M

تهدف هذه التحسينات إلى جعل الترميز على مستوى المستودعات ومسارات عمل الوكلاء بعيدة الأمد عملية.

MiniMax M3 مقابل Claude Opus 4.7 مقابل Gemini 3.1 Pro

القدرة	MiniMax M3	Claude Opus 4.7	Gemini 3.1 Pro
نافذة السياق	حتى 1M	طبقات سياق عامة أصغر متاحة علناً	سياق كبير متعدد الوسائط
تدريب متعدد الوسائط أصيل	نعم	نعم	نعم
التركيز على الترميز الوكيلي	قوي جداً	قوي جداً	قوي
SWE-Bench Pro	59.0%	أعلى وفقاً لتقارير MiniMax	أدنى وفقاً لتقارير MiniMax
توافر الأوزان المفتوحة	مخطط له	لا	لا
مسارات عمل وكلاء بعيدة المدى	محور تصميم رئيسي	قوي	قوي

القيود المعروفة

معظم الإفصاحات الخاصة بالمعايير تأتي حالياً من MiniMax بدلاً من مختبرات تقييم مستقلة.
تم الإعلان عن ملفات النموذج ذات الأوزان المفتوحة والتقرير التقني الكامل، لكنها لم تُطرح على نطاق واسع عند الإطلاق.
لا تزال موثوقية العالم الحقيقي عبر بيئات الإنتاج قيد التحقق من مجتمع المطورين.
قد تفرض أعباء سياق مليون رمز تكاليف تشغيلية وزمن استجابة أعلى من أعباء الاستدلال القياسية.

حالات استخدام تمثيلية

هندسة برمجيات على مستوى المستودعات

تحليل قواعد شفرات كبيرة، إجراء عمليات إعادة هيكلة متعددة الملفات، توليد التصحيحات، مراجعة طلبات السحب، والحفاظ على سياق تطوير طويل الأمد.

وكلاء بحث مستقلون

دعم مراجعة الأدبيات، توليف الوثائق، تحليل المعايير، ومسارات بحث طويلة الأمد تتطلب مئات الآلاف من الرموز.

تحليل تقني متعدد الوسائط

تفسير لقطات الشاشة، ومخططات المعمارية، والرسوم البيانية، والوثائق التقنية، ومحتوى الفيديو ضمن سير استدلال واحد.

أتمتة الطرفية وDevOps

تنفيذ مسارات هندسية معقدة تشمل الاختبار، وتنظيم النشر، وإدارة الاعتماديات، وتتبع الأخطاء التكراري.

أنظمة معرفة المؤسسات

البحث والاستدلال عبر مجموعات كبيرة من السياسات والعقود والوثائق التقنية ومستودعات المعرفة الداخلية.

إصدار النموذج ومدى توفره

تم تقديم MiniMax M3 رسمياً في يونيو 2026 بوصفه الخليفة الرائد ضمن تشكيلة نماذج MiniMax. النموذج متاح عبر منظومة MiniMax API و CometAPI.

التسعير لـ MiniMax-M3

استكشف الأسعار التنافسية لـ MiniMax-M3، المصمم ليناسب الميزانيات المختلفة واحتياجات الاستخدام المتنوعة. تضمن خططنا المرنة أن تدفع فقط مقابل ما تستخدمه، مما يجعل من السهل التوسع مع نمو متطلباتك. اكتشف كيف يمكن لـ MiniMax-M3 تحسين مشاريعك مع الحفاظ على التكاليف قابلة للإدارة.

سعر كوميت (USD / M Tokens)	السعر الرسمي (USD / M Tokens)	خصم
مدخل:$0.48/M الإخراج:$1.92/M	مدخل:$0.6/M الإخراج:$2.4/M	-20%

نموذج الكود وواجهة برمجة التطبيقات لـ MiniMax-M3

احصل على أكواد نماذجية شاملة وموارد API لـ MiniMax-M3 لتبسيط عملية التكامل الخاصة بك. توفر وثائقنا التفصيلية إرشادات خطوة بخطوة، مما يساعدك على الاستفادة من الإمكانات الكاملة لـ MiniMax-M3 في مشاريعك.

Python
JavaScript
Curl

from openai import OpenAI
import os

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=COMETAPI_KEY)

completion = client.chat.completions.create(
    model="minimax-m3",
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": (
                "You are a senior backend reviewer focused on correctness, "
                "reliability, and maintainability."
            ),
        },
        {
            "role": "user",
            "content": (
                "Task: review the API migration plan and identify the "
                "highest-impact improvements.

"
                "Context: the team is moving a customer support workflow from "
                "blocking chat calls to an async job queue. Prioritize data "
                "safety, retry behavior, observability, and rollback.

"
                "Output format:
"
                "Return a table with columns: Area, Risk, Recommendation, "
                "Priority. Keep each recommendation actionable and under 40 words."
            ),
        },
    ],
    max_completion_tokens=800,
    extra_body={"reasoning_split": True},
)

if not completion.choices:
    print(completion.model_dump_json(indent=2))
    raise SystemExit

message = completion.choices[0].message

reasoning_details = getattr(message, "reasoning_details", None)
if reasoning_details:
    print("Thinking:")
    print(reasoning_details[0]["text"])
    print()

print("Response:")
print(message.content)

Python Code Example

from openai import OpenAI
import os

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=COMETAPI_KEY)

completion = client.chat.completions.create(
    model="minimax-m3",
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": (
                "You are a senior backend reviewer focused on correctness, "
                "reliability, and maintainability."
            ),
        },
        {
            "role": "user",
            "content": (
                "Task: review the API migration plan and identify the "
                "highest-impact improvements.\n\n"
                "Context: the team is moving a customer support workflow from "
                "blocking chat calls to an async job queue. Prioritize data "
                "safety, retry behavior, observability, and rollback.\n\n"
                "Output format:\n"
                "Return a table with columns: Area, Risk, Recommendation, "
                "Priority. Keep each recommendation actionable and under 40 words."
            ),
        },
    ],
    max_completion_tokens=800,
    extra_body={"reasoning_split": True},
)

if not completion.choices:
    print(completion.model_dump_json(indent=2))
    raise SystemExit

message = completion.choices[0].message

reasoning_details = getattr(message, "reasoning_details", None)
if reasoning_details:
    print("Thinking:")
    print(reasoning_details[0]["text"])
    print()

print("Response:")
print(message.content)

JavaScript Code Example

import OpenAI from "openai";

// Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token, and paste it here
const api_key = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";
const base_url = "https://api.cometapi.com/v1";

const openai = new OpenAI({
  apiKey: api_key,
  baseURL: base_url,
});

const completion = await openai.chat.completions.create({
  model: "minimax-m3",
  messages: [
    {
      role: "system",
      content:
        "You are a senior backend reviewer focused on correctness, reliability, and maintainability.",
    },
    {
      role: "user",
      content:
        "Task: review the API migration plan and identify the highest-impact improvements.\n\n" +
        "Context: the team is moving a customer support workflow from blocking chat calls " +
        "to an async job queue. Prioritize data safety, retry behavior, observability, and rollback.\n\n" +
        "Output format:\n" +
        "Return a table with columns: Area, Risk, Recommendation, Priority. " +
        "Keep each recommendation actionable and under 40 words.",
    },
  ],
  max_completion_tokens: 800,
  reasoning_split: true,
});

if (!completion.choices?.length) {
  console.log(JSON.stringify(completion, null, 2));
  process.exit(0);
}

const message = completion.choices[0].message;

if (message.reasoning_details?.length) {
  console.log("Thinking:");
  console.log(message.reasoning_details[0].text);
  console.log();
}

console.log("Response:");
console.log(message.content);

Curl Code Example

# Get your CometAPI key from https://www.cometapi.com/console/token
# Export it as: export COMETAPI_KEY="your-key-here"
curl https://api.cometapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -d '{
    "model": "minimax-m3",
    "messages": [
      {
        "role": "system",
        "content": "You are a senior backend reviewer focused on correctness, reliability, and maintainability."
      },
      {
        "role": "user",
        "content": "Task: review the API migration plan and identify the highest-impact improvements.\n\nContext: the team is moving a customer support workflow from blocking chat calls to an async job queue. Prioritize data safety, retry behavior, observability, and rollback.\n\nOutput format:\nReturn a table with columns: Area, Risk, Recommendation, Priority. Keep each recommendation actionable and under 40 words."
      }
    ],
    "max_completion_tokens": 800,
    "reasoning_split": true
  }'

إصدارات MiniMax-M3

قد تشمل الأسباب وراء احتواء MiniMax-M3 على لقطات متعددة عوامل محتملة مثل اختلاف المخرجات بعد التحديثات التي تتطلب اللقطات القديمة لضمان الاتساق، وتوفير فترة انتقالية للمطورين للتكيف والهجرة، وارتباط اللقطات المختلفة بنقاط النهاية العالمية أو الإقليمية لتحسين تجربة المستخدم. للاطلاع على الاختلافات التفصيلية بين الإصدارات، يرجى الرجوع إلى الوثائق الرسمية.

version
minimax-m3

MiniMax-M3