ما نتائج الاختبارات المعيارية التي حققها MiniMax M3؟

تبلغ MiniMax عن 59.0% على SWE-Bench Pro، و66.0% على Terminal-Bench 2.1، و74.2% على MCP Atlas، و83.5 على BrowseComp، مما يضع M3 ضمن النماذج الرائدة في الترميز والمتمحورة حول الوكلاء.

هل MiniMax M3 مناسب لوكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلين؟

نعم. تم تحسين النموذج خصيصًا لسير عمل الوكلاء على المدى الطويل، بما يشمل التخطيط، واستخدام الأدوات، وتفكيك المهام، وتنفيذ الأوامر عبر الطرفية، وحل المشكلات متعدد الخطوات.

هل تدعم واجهة MiniMax M3 API المدخلات متعددة الوسائط؟

نعم. MiniMax M3 متعدد الوسائط بشكل أصيل ويدعم فهم الصور ومقاطع الفيديو بالإضافة إلى المدخلات النصية.

ما الذي يميز MiniMax M3 عن نماذج MiniMax السابقة؟

يقدم MiniMax M3 معمارية MiniMax Sparse Attention (MSA)، وتدريبًا متعدد الوسائط أصيلًا، وقدرات أقوى للوكلاء، ودعمًا أكبر بكثير للسياق مقارنةً بنماذج سلسلة M2 السابقة.

كيف يقارن MiniMax M3 مع Claude Opus 4.7 في مهام الترميز؟

يقترب M3 من Claude Opus 4.7 في عدة معايير للترميز والوكلاء، مع تقديم نافذة سياق بحجم 1M-token وتوافر الأوزان المفتوحة المخطط له. لا تزال المقارنات المستقلة من جهات خارجية في طور الظهور.

متى ينبغي للمطورين اختيار MiniMax M3 بدلًا من Gemini 3.1 Pro؟

يكون MiniMax M3 جذابًا بشكل خاص عندما تكون نوافذ السياق فائقة الطول، أو سير العمل المكثفة بالترميز، أو خيارات النشر بأوزان مفتوحة من الأولويات. قد يظل Gemini 3.1 Pro مفضلًا للفرق التي سبق أن اعتمدت منظومة Google.

هل يستطيع MiniMax M3 معالجة مستودع برمجي كامل ضمن نافذة سياق واحدة؟

نعم. يدعم MiniMax M3 نافذة سياق تصل إلى 1,000,000-token، مما يتيح تحليل المستودعات الكبيرة ومجموعات التوثيق والجلسات الممتدة للوكلاء ضمن محادثة واحدة.

MiniMax

واجهة برمجة تطبيقات نشطة

minimax-m3

MiniMax-M3 API

Minimax-m3 هو نموذج ذكاء اصطناعي متعدد الوسائط، مُصمّم لتقديم قدرات استدلال قوية، وحوارات طبيعية، وتوليد محتوى إبداعي. يوفّر أداءً متوازناً عبر مهام الفهم النصي والبصري، ما يجعله مناسباً لتطبيقات الذكاء الاصطناعي ذات الأغراض العامة.

السعر الابتدائي

$0.24 / مليون رمز إدخال

فوترة حسب الاستخدام

حالة الواجهة

تعمل بشكل طبيعي

نسبة التشغيل 98.7% / 24 ساعة

زمن الاستجابة

3976 ms

زمن استجابة الواجهة المُلاحَظ

تاريخ الإصدار

Jun 1, 2026

MiniMax

ساحة التجارب

جرّب MiniMax-M3 بطلب فعلي، راجع معلماته وتحقق من صحة الإخراج قبل دمج الواجهة.

التسعير

استخدم التقدير السريع أعلاه لعملية تشغيل واحدة، ثم راجع المقارنة الكاملة بين أسعار CometAPI والأسعار الرسمية.

الطلب الأول

$0.0012

التكلفة المقدّرة لاستخدام CometAPI

عشرة طلبات

$0.0120

التكلفة المقدّرة لاستخدام CometAPI

خمسة عشر طلبًا

$0.0180

التكلفة المقدّرة لاستخدام CometAPI

⇌

تحويل الأرصدة

1,000 رصيد = 1$

تجعل الأرصدة الميزانيات قابلة للمقارنة بين الفوترة حسب الرموز والطلبات ووقت التشغيل. يظل المبلغ بالدولار الأمريكي هو المرجع النهائي عند إتمام الدفع.

✓النموذج الحالي بالأرصدة

الإدخال

240

رصيد / مليون رمز

المخرجات

960

رصيد / مليون رمز

شفافية الحد الأدنى للرسوم لا يفترض هذا النموذج الأولي وجود حد أدنى مخفي لكل طلب. إذا تم تطبيق حد أدنى لفوترة الإنتاج أو حد أدنى لإعادة الشحن، فيجب عرضه قبل الشراء وإدراجه في كل تقدير للميزانية.

النموذج	المستوى	الشرط	سعر Comet (بالدولار الأمريكي / مليون رمز)	السعر الرسمي (بالدولار الأمريكي / مليون رمز)	الخصم
minimax-m3	short_context	len <= 524288	الإدخال: $0.2400/مليون الإخراج: $0.9600/مليون Cache Read: $0.0480/مليون	الإدخال: $0.3000/مليون الإخراج: $1.20/مليون Cache Read: $0.0600/مليون	-20%
minimax-m3	long_context	-	الإدخال: $0.4800/مليون الإخراج: $1.92/مليون Cache Read: $0.0960/مليون	الإدخال: $0.6000/مليون الإخراج: $2.40/مليون Cache Read: $0.1200/مليون	-20%
minimax-m3.1-flash	-	-	الإدخال: $0.1200/مليون الإخراج: $0.4800/مليون	الإدخال: $0.1500/مليون الإخراج: $0.6000/مليون	-20%
minimax-m3.1-flash-preview	-	-	الإدخال: $0.1200/مليون الإخراج: $0.4800/مليون	الإدخال: $0.1500/مليون الإخراج: $0.6000/مليون	-20%

موجز النموذج

هوية نموذج ثابتة للبحث والتقييم، مقترنة ببيانات كتالوج مباشرة يمكن أن تتغير من دون إعادة كتابة البنية الأساسية لتحسين محركات البحث في الصفحة.

هوية ثابتة

ما هو MiniMax-M3؟

تظل الهوية الأساسية للنموذج ثابتة مع تغيّر الأسعار والحدود.

بيانات النموذج المباشرة

لقطة حالية للكتالوج

التوفر

متاح

السعر الابتدائي

$0.24 / مليون رمز إدخال

السياق

عرض الإمكانات

تاريخ الكتالوج

Jun 1, 2026

Playground 2.0 / مكتب القرارات

اتخذ القرار أولًا. وتكامل بثقة.

مساحة عمل واحدة لمقارنة النماذج، وضبط المطالبات، وفحص التوجيه، وترحيل الكود، وإطلاق نقطة بداية مختبرة.

مرتبط بـ MiniMax-M3

سير العمل

قارن قبل الالتزام

شغّل المطالبة نفسها عبر النماذج الرائدة واحصل على توصية مدعومة بالأدلة.

3 نماذج · تشغيل واحد

موجّه التقييم

البرمجةدرجة الحرارة 0.2مخرجات JSON

GPT-5

OpenAI

الجودة

91/100

زمن الاستجابة

1.2s

التكلفة التقديرية

$0.018

Claude Opus 5

Anthropic

اختيار الذكاء الاصطناعي

الجودة

95/100

زمن الاستجابة

1.8s

التكلفة التقديرية

$0.024

Gemini 3 Pro

Google

الجودة

89/100

زمن الاستجابة

0.9s

التكلفة التقديرية

$0.011

التوصية: اختر Claude Opus 5 لمراجعة الشيفرات عالية المخاطر، ووجّه عمليات التحقق الروتينية إلى Gemini 3 Pro لخفض التكلفة بنحو 54%.

نظرة عامة

نظرة عامة عملية على MiniMax-M3، تشمل السلوكيات المهمة واعتبارات التكامل.

المواصفات التقنية لـ MiniMax M3

البند	MiniMax M3
فئة النموذج	نموذج أساس على مستوى الحدود MiniMax M3
المزوّد	MiniMax
البنية	MiniMax Sparse Attention (MSA)
أنواع الإدخال	نص، صورة، فيديو
أنواع الإخراج	نص
نافذة السياق	حتى 1,000,000 رمز (حد أدنى مضمون 512K)
نقاط القوة الأساسية	البرمجة، سير عمل قائمة على الوكلاء، استدلال متعدد الوسائط، معالجة سياقات طويلة
وضع الاستدلال	أوضاع تفكير تشغيل/إيقاف
استخدام الأدوات	سير عمل الوكلاء، استدعاء الأدوات، تنفيذ مهام الطرفية
النشر	API، MiniMax Code، Token Plan، إصدار أوزان مفتوحة قادم
دعم متعدد الوسائط	ما قبل تدريب متعدد الوسائط أصيل منذ الخطوة صفر
تاريخ الإصدار	يونيو 2026

ما هو MiniMax M3؟

MiniMax M3 هو نموذج ذكاء اصطناعي على مستوى الحدود صُمم حول ثلاث قدرات كانت تاريخياً محدودة بالأنظمة مغلقة المصدر: أداء برمجي متقدم، معالجة سياق بملايين الرموز، وفهم متعدد الوسائط أصيل. بخلاف النماذج التي تضيف الرؤية كتمديد لاحق، جرى تدريب M3 كنموذج متعدد الوسائط منذ البداية، ما يسمح بمواءمة أعمق بين الاستدلال البصري والنصي.

يعتمد النموذج على MiniMax Sparse Attention (MSA)، وهي بنية انتباه متناثر مصممة لجعل سياقات بملايين الرموز عملية حسابياً مع الحفاظ على الأداء في مهام البرمجة والاستدلال والمهام القائمة على الوكلاء.

الميزات الرئيسية لـ MiniMax M3

نافذة سياق بسعة 1M رمز: تدعم المستودعات الضخمة، وهيئات البحث الطويلة، وتحليل متعدد المستندات، وجلسات وكيل طويلة الأمد.
بنية موجهة نحو الوكلاء: 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 حزمة رؤية منفصلة.
قدرات برمجة متقدمة: أداء قوي على معايير هندسة البرمجيات بما في ذلك SWE-Bench Pro وTerminal-Bench وKernelBench.
تنفيذ طويل الأفق: أثبتت سير عمل ذاتي لعدة ساعات تشمل إعادة إنتاج بحوث ومشاريع تحسين CUDA.
استدلال قابل للتهيئة: يمكن تفعيل وضع التفكير للأعباء الاستدلالية الأعمق أو تعطيله لتفاعلات أقل زمناً.

أداء المعايير القياسية لـ MiniMax M3

تقول MiniMax إن النتائج على مستوى الحدود عبر معايير البرمجة والتنفيذ القائم على الوكلاء 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 يتفوّق على GPT-5.5 وGemini 3.1 Pro في عدة معايير موجهة للبرمجة، بينما يقترب من أداء Claude Opus 4.7 في تقييمات مختارة. تنبع هذه الادعاءات من إفصاحات MiniMax الداخلية بشأن المعايير ويجدر تفسيرها إلى جانب اختبارات مستقلة من جهات ثالثة حال توفرها.

بنية السياق الطويل وMSA

MiniMax Sparse Attention (MSA) هي الابتكار المعماري خلف قدرة M3 على سياق بملايين الرموز. بدلاً من تطبيق انتباه تربيعي كامل على التسلسل بأكمله، تنفذ MSA توجيهاً على مستوى الكتل وانتباهًا متناثراً عبر مناطق محددة من السياق.

بحسب MiniMax، يقلل هذا المتطلبات الحوسبية بشكل كبير عند أطوال السياق الكبيرة ويحقق:

أكثر من 9× أداء ملء مسبق عند طول سياق 1M
أكثر من 15× أداء فك الترميز
حوالي 1/20 من حساب لكل رمز مقارنة بالجيل السابق عند مقياس سياق 1M

تهدف هذه التحسينات إلى جعل البرمجة على نطاق المستودعات وسير عمل الوكلاء طويلة الأفق 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 متاحة للعامة أصغر حجماً	متعدد الوسائط بسياق كبير
تدريب متعدد الوسائط أصيل	نعم	نعم	نعم
تركيز البرمجة القائمة على الوكلاء	قوي جداً	قوي جداً	قوي
SWE-Bench Pro	59.0%	أعلى وفقاً لتقارير MiniMax	أقل وفقاً لتقارير MiniMax
إتاحة الأوزان المفتوحة	مخطط	لا	لا
سير عمل الوكلاء طويل الأفق	محور تصميم رئيسي	قوي	قوي

القيود المعروفة

معظم الإفصاحات عن المعايير تأتي حالياً من MiniMax وليس من مختبرات تقييم مستقلة.
ملفات الأوزان المفتوحة والتقرير التقني الكامل أُعلن عنهما لكن لم يُطرحا على نطاق واسع عند الإطلاق.
لا تزال الموثوقية في البيئات الإنتاجية الواقعية قيد التحقق من قبل مجتمع المطورين.
قد تؤدي أعباء العمل بسياق مليون رمز إلى تكاليف تشغيلية وزمن استجابة أعلى مقارنة بأعباء الاستدلال القياسية.

حالات استخدام تمثيلية

هندسة برمجيات على نطاق المستودعات

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

وكلاء بحث ذاتيون

دعم مراجعة الأدبيات، وتجميع المستندات، وتحليل المعايير، وسير عمل بحثي طويل يتطلب مئات الآلاف من الرموز.

تحليل تقني متعدد الوسائط

تفسير لقطات الشاشة، والمخططات المعمارية، والرسوم البيانية، والوثائق التقنية، ومحتوى الفيديو ضمن سير الاستدلال ذاته.

أتمتة الطرفية وDevOps

تنفيذ سير عمل هندسي معقد يشمل الاختبارات، وتنظيم النشر، وإدارة التبعيات، وتصحيح الأخطاء التكراري.

أنظمة معرفة على مستوى المؤسسات

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

إصدار النموذج والتوافر

قُدم MiniMax M3 رسمياً في يونيو 2026 بوصفه الخليفة الرائد ضمن تشكيلة نماذج MiniMax. النموذج متاح عبر منظومة MiniMax API وCometAPI.

الأسئلة الشائعة

مركز اتخاذ القرار بشأن النماذج

اعرف التكلفة. اختر عبء العمل المناسب.

حاكي أبعاد الفوترة الخمسة، واختبر عبء عمل واقعيًا، وحدد الحالات التي يستحق فيها Opus تكلفته الإضافية قبل الإطلاق.

أقل من السعر الرسمي بنسبة 20%$0.2400 مقابل $0.3000 لكل مليون رمز إدخال

مختبر التكلفة

احسب تكلفة تشغيل فعلي لوكيل

أعد تشغيل أعباء العمل الفعلية بدلًا من مقارنة أسعار الرموز بمعزل عن غيرها. حمّل إعدادًا مسبقًا، ثم عدّل كل بُعد من أبعاد الفوترة.

رموز الإدخال الجديدة

رموز

رموز الإخراج

رموز

$0.2400

/ 1M رمز

الإدخال

التعليمات والملفات وسياق المحادثة الجديدة المرسلة في كل دور.

قلّص السياق المسترجع قبل وصوله إلى النموذج.

$0.2400

/ 1M رمز

المخرجات

الاستدلال والتعليمات البرمجية والنصوص التي ينشئها النموذج.

استخدم معايير إكمال وحدودًا للمخرجات محددة بوضوح.

متى يستحق Opus تكلفته الإضافية

الأنسب

هندسة على نطاق المستودع

استخدم Opus عندما تشمل المهمة البنية المعمارية وملفات متعددة ومفاضلات تنفيذية غامضة.

الأنسب

وكلاء طويلو التشغيل

خيار قوي عندما يتعين على الوكيل الحفاظ على الهدف عبر العديد من استدعاءات الأدوات وخطوات الاسترداد.

يستحق التكلفة الإضافية

مراجعة عالية القيمة

خصّصه لمراجعات الأمان والترحيل والإنتاج التي تكون فيها تكلفة إغفال مشكلة أكبر من تكلفة الرموز.

استخدم نموذجًا أخف

العمل الروتيني مرتفع الحجم

عادةً ما يحقق التصنيف والاستخراج والدردشة البسيطة اقتصاديات أفضل لكل وحدة باستخدام Sonnet أو Haiku.

دليل التخزين المؤقت للمطالبات

ثبّت البادئة

حافظ على السياسات ومخططات الأدوات وخرائط المستودع دون تغيير.

اكتب مرة واحدة

ضع نقطة بدء التخزين المؤقت بعد السياق القابل لإعادة الاستخدام.

اقرأ مرارًا

أضف فقط الجزء الخاص بالمهمة في التفاعلات اللاحقة.

انتقل دون إعادة كتابة

احتفظ بحزمة SDK المفضلة لديك وغيّر عنوان URL الأساسي والمفتاح ومعرّف النموذج.

messages.ts

import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk';

const client = new Anthropic({
  apiKey: process.env.COMETAPI_KEY,
  baseURL: 'https://api.cometapi.com',
});

const message = await client.messages.create({
  model: 'minimax-m3',
  max_tokens: 4096,
  messages: [{ role: 'user', content: 'Review this change.' }],
});

API

انسخ نقطة نهاية ونموذج كود يعملان، ثم افتح المرجع الكامل للواجهة عند الحاجة إلى جميع المعلمات.

واجهة برمجة تطبيقات واحدة، وصول للنماذج جاهز للإنتاج

قم بالمصادقة مرة واحدة، واستدعِ نقطة نهاية النموذج، وحافظ على نفس سير عمل الفوترة والمراقبة عبر جميع المزودين.

POST/v1/chat/completions

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.

POST

/v1/chat/completions

# 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.

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,
    "reasoning_split": true
  }'

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
  }'

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);

الإمكانيات

راجع أهم بيانات النموذج قبل اختيار البنية أو تقدير حِمل الإنتاج.

الإمكانيات المدعومة

الميزات التي تُعيدها واجهة برمجة تطبيقات النموذج الحالية.

text-to-text

image-to-text

video-to-text

الإدخال والإخراج

المدخلات

text

المخرجات

text

ملف تعريف الإنتاج

المزود: MiniMax
سياق: يعتمد على النموذج
الاستخدام التجاري: مدعوم

حالات الاستخدام

استخدم MiniMax-M3 في سير عمل إنتاجي يناسب إمكانياته في text، ثم قارن البدائل قبل الالتزام بتكامل طويل الأمد.

الدردشة الإنتاجية وسير عمل الوكلاء

البرمجة والتحليل والتوليد المنظم

الأتمتة عالية الحجم عبر واجهة واحدة

نماذج أخرى

قارن نماذج أخرى متاحة عبر CometAPI من حيث الجودة وزمن الاستجابة والإمكانيات والسعر.

فتح مقارنة النماذج →

CometAPI

AUTO

CometAPI Auto API is an intelligent model routing feature that allows developers to access the appropriate AI model without specifying a specific model ID for each request.

عرض النموذج

OpenAI

GPT 6.1 Terra

GPT-6.1 Terra هو نموذج سريع وفعّال من حيث التكلفة من OpenAI، مصمَّم للجمع بين الفهم البصري، والاستخدام الدقيق للحاسوب، والكتابة الواضحة.

عرض النموذج

Moonshot AI

Kimi K3.1 Pro

Kimi K3.1 Pro وKimi K3.1 Pro Highspeed هما إصداران للتخديم من نموذج الاستدلال متعدد الوسائط الرائد K3.1 Pro الخاص بـ Moonshot AI.

عرض النموذج

وقت التشغيل

راجع بيانات النبض الحي وتوفر نقطة النهاية وأزمنة الاستجابة المُلاحَظة قبل الانتقال إلى الإنتاج.

وقت التشغيل

معدل نجاح الطلبات خلال الـ 30 يومًا الماضية، يعكس موثوقية كل مزوّد نماذج. تراقب CometAPI جميع المزودين المتصلين في الوقت الفعلي على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع.

RespondLIVE

3976msAvg. Response

UptimeLIVE

98.7%Avg. Uptime

الإصدارات

راجع معرّفات النماذج المتاحة قبل تثبيت تكامل الإنتاج.

minimax-m3

minimax-m3.1-flash

minimax-m3.1-flash-preview

التحديثات

تابع التغييرات المهمة في توفر MiniMax-M3 وأسعاره وإمكاناته من دون فقدان صفحة النموذج الثابتة.

سجل تغييرات النموذج

صفحة واحدة تصبح أكثر فائدة بمرور الوقت.

تتراكم هنا ملاحظات الإصدار وتغييرات الأسعار وتحديثات المعايير الإرشادية وإرشادات الترحيل، بينما يظل عنوان URL الأساسي دون تغيير.

Jun 1, 2026

تم تأكيد إتاحة واجهة برمجة التطبيقات

يتوفر MiniMax-M3 من خلال دليل نماذج CometAPI ووثائق واجهة برمجة التطبيقات.

الحالي

بيانات مباشرة

تمت مزامنة الأسعار والحدود من الدليل

يتم التعامل مع السعر وسياق الإدخال والإتاحة والحدود بوصفها خصائص ديناميكية بدلًا من تضمينها في عنوان الصفحة أو هوية النموذج.

Jun 1, 2026

تم إنشاء كيان دائم للنموذج

يشكّل اسم المزوّد والمعرّف المختصر للنموذج عنوان URL أساسيًا ودائمًا؛ وستظل تحديثات المحتوى والبيانات المستقبلية على هذه الصفحة.

واصل الاستكشاف

قارن النماذج وتابع بحثك

MiniMax

واجهة برمجة تطبيقات نشطة

minimax-m3

MiniMax-M3 API

السعر الابتدائي

$0.24 / مليون رمز إدخال

فوترة حسب الاستخدام

حالة الواجهة

تعمل بشكل طبيعي

نسبة التشغيل 98.7% / 24 ساعة

زمن الاستجابة

3976 ms

زمن استجابة الواجهة المُلاحَظ

تاريخ الإصدار

Jun 1, 2026

MiniMax

ساحة التجارب

جرّب MiniMax-M3 بطلب فعلي، راجع معلماته وتحقق من صحة الإخراج قبل دمج الواجهة.

التسعير

استخدم التقدير السريع أعلاه لعملية تشغيل واحدة، ثم راجع المقارنة الكاملة بين أسعار CometAPI والأسعار الرسمية.

الطلب الأول

$0.0012

التكلفة المقدّرة لاستخدام CometAPI

عشرة طلبات

$0.0120

التكلفة المقدّرة لاستخدام CometAPI

خمسة عشر طلبًا

$0.0180

التكلفة المقدّرة لاستخدام CometAPI

⇌

تحويل الأرصدة

1,000 رصيد = 1$

✓النموذج الحالي بالأرصدة

الإدخال

240

رصيد / مليون رمز

المخرجات

960

رصيد / مليون رمز

النموذج	المستوى	الشرط	سعر Comet (بالدولار الأمريكي / مليون رمز)	السعر الرسمي (بالدولار الأمريكي / مليون رمز)	الخصم
minimax-m3	short_context	len <= 524288	الإدخال: $0.2400/مليون الإخراج: $0.9600/مليون Cache Read: $0.0480/مليون	الإدخال: $0.3000/مليون الإخراج: $1.20/مليون Cache Read: $0.0600/مليون	-20%
minimax-m3	long_context	-	الإدخال: $0.4800/مليون الإخراج: $1.92/مليون Cache Read: $0.0960/مليون	الإدخال: $0.6000/مليون الإخراج: $2.40/مليون Cache Read: $0.1200/مليون	-20%
minimax-m3.1-flash	-	-	الإدخال: $0.1200/مليون الإخراج: $0.4800/مليون	الإدخال: $0.1500/مليون الإخراج: $0.6000/مليون	-20%
minimax-m3.1-flash-preview	-	-	الإدخال: $0.1200/مليون الإخراج: $0.4800/مليون	الإدخال: $0.1500/مليون الإخراج: $0.6000/مليون	-20%

موجز النموذج

هوية ثابتة

ما هو MiniMax-M3؟

تظل الهوية الأساسية للنموذج ثابتة مع تغيّر الأسعار والحدود.

بيانات النموذج المباشرة

لقطة حالية للكتالوج

التوفر

متاح

السعر الابتدائي

$0.24 / مليون رمز إدخال

السياق

عرض الإمكانات

تاريخ الكتالوج

Jun 1, 2026

Playground 2.0 / مكتب القرارات

اتخذ القرار أولًا. وتكامل بثقة.

مساحة عمل واحدة لمقارنة النماذج، وضبط المطالبات، وفحص التوجيه، وترحيل الكود، وإطلاق نقطة بداية مختبرة.

مرتبط بـ MiniMax-M3

سير العمل

قارن قبل الالتزام

شغّل المطالبة نفسها عبر النماذج الرائدة واحصل على توصية مدعومة بالأدلة.

3 نماذج · تشغيل واحد

موجّه التقييم

البرمجةدرجة الحرارة 0.2مخرجات JSON

GPT-5

OpenAI

الجودة

91/100

زمن الاستجابة

1.2s

التكلفة التقديرية

$0.018

Claude Opus 5

Anthropic

اختيار الذكاء الاصطناعي

الجودة

95/100

زمن الاستجابة

1.8s

التكلفة التقديرية

$0.024

Gemini 3 Pro

Google

الجودة

89/100

زمن الاستجابة

0.9s

التكلفة التقديرية

$0.011

نظرة عامة

نظرة عامة عملية على MiniMax-M3، تشمل السلوكيات المهمة واعتبارات التكامل.

المواصفات التقنية لـ MiniMax M3

البند	MiniMax M3
فئة النموذج	نموذج أساس على مستوى الحدود MiniMax M3
المزوّد	MiniMax
البنية	MiniMax Sparse Attention (MSA)
أنواع الإدخال	نص، صورة، فيديو
أنواع الإخراج	نص
نافذة السياق	حتى 1,000,000 رمز (حد أدنى مضمون 512K)
نقاط القوة الأساسية	البرمجة، سير عمل قائمة على الوكلاء، استدلال متعدد الوسائط، معالجة سياقات طويلة
وضع الاستدلال	أوضاع تفكير تشغيل/إيقاف
استخدام الأدوات	سير عمل الوكلاء، استدعاء الأدوات، تنفيذ مهام الطرفية
النشر	API، MiniMax Code، Token Plan، إصدار أوزان مفتوحة قادم
دعم متعدد الوسائط	ما قبل تدريب متعدد الوسائط أصيل منذ الخطوة صفر
تاريخ الإصدار	يونيو 2026

ما هو MiniMax M3؟

الميزات الرئيسية لـ MiniMax M3

نافذة سياق بسعة 1M رمز: تدعم المستودعات الضخمة، وهيئات البحث الطويلة، وتحليل متعدد المستندات، وجلسات وكيل طويلة الأمد.
بنية موجهة نحو الوكلاء: 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 حزمة رؤية منفصلة.
قدرات برمجة متقدمة: أداء قوي على معايير هندسة البرمجيات بما في ذلك SWE-Bench Pro وTerminal-Bench وKernelBench.
تنفيذ طويل الأفق: أثبتت سير عمل ذاتي لعدة ساعات تشمل إعادة إنتاج بحوث ومشاريع تحسين CUDA.
استدلال قابل للتهيئة: يمكن تفعيل وضع التفكير للأعباء الاستدلالية الأعمق أو تعطيله لتفاعلات أقل زمناً.

أداء المعايير القياسية لـ MiniMax M3

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

بنية السياق الطويل وMSA

بحسب MiniMax، يقلل هذا المتطلبات الحوسبية بشكل كبير عند أطوال السياق الكبيرة ويحقق:

أكثر من 9× أداء ملء مسبق عند طول سياق 1M
أكثر من 15× أداء فك الترميز
حوالي 1/20 من حساب لكل رمز مقارنة بالجيل السابق عند مقياس سياق 1M

تهدف هذه التحسينات إلى جعل البرمجة على نطاق المستودعات وسير عمل الوكلاء طويلة الأفق 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 متاحة للعامة أصغر حجماً	متعدد الوسائط بسياق كبير
تدريب متعدد الوسائط أصيل	نعم	نعم	نعم
تركيز البرمجة القائمة على الوكلاء	قوي جداً	قوي جداً	قوي
SWE-Bench Pro	59.0%	أعلى وفقاً لتقارير MiniMax	أقل وفقاً لتقارير MiniMax
إتاحة الأوزان المفتوحة	مخطط	لا	لا
سير عمل الوكلاء طويل الأفق	محور تصميم رئيسي	قوي	قوي

القيود المعروفة

معظم الإفصاحات عن المعايير تأتي حالياً من MiniMax وليس من مختبرات تقييم مستقلة.
ملفات الأوزان المفتوحة والتقرير التقني الكامل أُعلن عنهما لكن لم يُطرحا على نطاق واسع عند الإطلاق.
لا تزال الموثوقية في البيئات الإنتاجية الواقعية قيد التحقق من قبل مجتمع المطورين.
قد تؤدي أعباء العمل بسياق مليون رمز إلى تكاليف تشغيلية وزمن استجابة أعلى مقارنة بأعباء الاستدلال القياسية.

حالات استخدام تمثيلية

هندسة برمجيات على نطاق المستودعات

وكلاء بحث ذاتيون

دعم مراجعة الأدبيات، وتجميع المستندات، وتحليل المعايير، وسير عمل بحثي طويل يتطلب مئات الآلاف من الرموز.

تحليل تقني متعدد الوسائط

أتمتة الطرفية وDevOps

تنفيذ سير عمل هندسي معقد يشمل الاختبارات، وتنظيم النشر، وإدارة التبعيات، وتصحيح الأخطاء التكراري.

أنظمة معرفة على مستوى المؤسسات

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

إصدار النموذج والتوافر

الأسئلة الشائعة

مركز اتخاذ القرار بشأن النماذج

اعرف التكلفة. اختر عبء العمل المناسب.

أقل من السعر الرسمي بنسبة 20%$0.2400 مقابل $0.3000 لكل مليون رمز إدخال

مختبر التكلفة

احسب تكلفة تشغيل فعلي لوكيل

رموز الإدخال الجديدة

رموز

رموز الإخراج

رموز

$0.2400

/ 1M رمز

الإدخال

التعليمات والملفات وسياق المحادثة الجديدة المرسلة في كل دور.

قلّص السياق المسترجع قبل وصوله إلى النموذج.

$0.2400

/ 1M رمز

المخرجات

الاستدلال والتعليمات البرمجية والنصوص التي ينشئها النموذج.

استخدم معايير إكمال وحدودًا للمخرجات محددة بوضوح.

متى يستحق Opus تكلفته الإضافية

الأنسب

هندسة على نطاق المستودع

استخدم Opus عندما تشمل المهمة البنية المعمارية وملفات متعددة ومفاضلات تنفيذية غامضة.

الأنسب

وكلاء طويلو التشغيل

خيار قوي عندما يتعين على الوكيل الحفاظ على الهدف عبر العديد من استدعاءات الأدوات وخطوات الاسترداد.

يستحق التكلفة الإضافية

مراجعة عالية القيمة

خصّصه لمراجعات الأمان والترحيل والإنتاج التي تكون فيها تكلفة إغفال مشكلة أكبر من تكلفة الرموز.

استخدم نموذجًا أخف

العمل الروتيني مرتفع الحجم

عادةً ما يحقق التصنيف والاستخراج والدردشة البسيطة اقتصاديات أفضل لكل وحدة باستخدام Sonnet أو Haiku.

دليل التخزين المؤقت للمطالبات

ثبّت البادئة

حافظ على السياسات ومخططات الأدوات وخرائط المستودع دون تغيير.

اكتب مرة واحدة

ضع نقطة بدء التخزين المؤقت بعد السياق القابل لإعادة الاستخدام.

اقرأ مرارًا

أضف فقط الجزء الخاص بالمهمة في التفاعلات اللاحقة.

انتقل دون إعادة كتابة

احتفظ بحزمة SDK المفضلة لديك وغيّر عنوان URL الأساسي والمفتاح ومعرّف النموذج.

messages.ts

import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk';

const client = new Anthropic({
  apiKey: process.env.COMETAPI_KEY,
  baseURL: 'https://api.cometapi.com',
});

const message = await client.messages.create({
  model: 'minimax-m3',
  max_tokens: 4096,
  messages: [{ role: 'user', content: 'Review this change.' }],
});

API

انسخ نقطة نهاية ونموذج كود يعملان، ثم افتح المرجع الكامل للواجهة عند الحاجة إلى جميع المعلمات.

واجهة برمجة تطبيقات واحدة، وصول للنماذج جاهز للإنتاج

POST/v1/chat/completions

نموذج الكود وواجهة برمجة التطبيقات لـ MiniMax-M3

POST

/v1/chat/completions

# 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.

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,
    "reasoning_split": true
  }'

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
  }'

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);

الإمكانيات

راجع أهم بيانات النموذج قبل اختيار البنية أو تقدير حِمل الإنتاج.

الإمكانيات المدعومة

الميزات التي تُعيدها واجهة برمجة تطبيقات النموذج الحالية.

text-to-text

image-to-text

video-to-text

الإدخال والإخراج

المدخلات

text

المخرجات

text

ملف تعريف الإنتاج

المزود: MiniMax
سياق: يعتمد على النموذج
الاستخدام التجاري: مدعوم

حالات الاستخدام

استخدم MiniMax-M3 في سير عمل إنتاجي يناسب إمكانياته في text، ثم قارن البدائل قبل الالتزام بتكامل طويل الأمد.

الدردشة الإنتاجية وسير عمل الوكلاء

البرمجة والتحليل والتوليد المنظم

الأتمتة عالية الحجم عبر واجهة واحدة

نماذج أخرى

قارن نماذج أخرى متاحة عبر CometAPI من حيث الجودة وزمن الاستجابة والإمكانيات والسعر.

فتح مقارنة النماذج →

CometAPI

AUTO

CometAPI Auto API is an intelligent model routing feature that allows developers to access the appropriate AI model without specifying a specific model ID for each request.

Kimi K3.1 Pro وKimi K3.1 Pro Highspeed هما إصداران للتخديم من نموذج الاستدلال متعدد الوسائط الرائد K3.1 Pro الخاص بـ Moonshot AI.

عرض النموذج

وقت التشغيل

راجع بيانات النبض الحي وتوفر نقطة النهاية وأزمنة الاستجابة المُلاحَظة قبل الانتقال إلى الإنتاج.

وقت التشغيل

RespondLIVE

3976msAvg. Response

UptimeLIVE

98.7%Avg. Uptime

الإصدارات

راجع معرّفات النماذج المتاحة قبل تثبيت تكامل الإنتاج.

minimax-m3

minimax-m3.1-flash

minimax-m3.1-flash-preview

التحديثات

تابع التغييرات المهمة في توفر MiniMax-M3 وأسعاره وإمكاناته من دون فقدان صفحة النموذج الثابتة.

سجل تغييرات النموذج

صفحة واحدة تصبح أكثر فائدة بمرور الوقت.

Jun 1, 2026

تم تأكيد إتاحة واجهة برمجة التطبيقات

يتوفر MiniMax-M3 من خلال دليل نماذج CometAPI ووثائق واجهة برمجة التطبيقات.

الحالي

بيانات مباشرة

تمت مزامنة الأسعار والحدود من الدليل

Jun 1, 2026

تم إنشاء كيان دائم للنموذج

واصل الاستكشاف