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 98.5% / 24 ساعة

زمن الاستجابة

3950 ms

زمن استجابة الواجهة المُلاحَظ

تاريخ الإصدار

May 31, 2026

MiniMax

Playground

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

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

التسعير

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

الطلب الأول

$0.0012

التكلفة التقديرية لاستخدام CometAPI

عشرة طلبات

$0.012

التكلفة التقديرية لاستخدام CometAPI

خمسة عشر طلبًا

$0.018

التكلفة التقديرية لاستخدام 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.

Model	Tier	Condition	Comet Price (USD / M Tokens)	Official Price (USD / M Tokens)	Discount
minimax-m3	short_context	len <= 524288	Input:$0.2400/M Output:$0.9600/M Cache Read:$0.0480/M	Input:$0.3000/M Output:$1.2000/M Cache Read:$0.0600/M	-20%
minimax-m3	long_context	-	Input:$0.4800/M Output:$1.9200/M Cache Read:$0.0960/M	Input:$0.6000/M Output:$2.4000/M Cache Read:$0.1200/M	-20%

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

Z.AI

GLM-5.3 FlashX

استكشف واجهة برمجة تطبيقات GLM-5.3 FlashX.

عرض النموذج

MiniMax

MiniMax-M2.7

يقدّم MiniMax-M2.7 الذكاء رفيع المستوى نفسه كما في الإصدار القياسي — بما في ذلك التطور الذاتي التكراري وإنتاجية مكتبية بمستوى خبير — لكنه مُصمَّم للتطبيقات التي تتطلب كمونًا أقل من ثانية وتوليد الرموز عالي السرعة. بالاستفادة من بنية عمود فقري للاستدلال مُعزَّزة، فإن سرعة الإخراج لديه أعلى بنسبة 66% من النموذج القياسي (تصل إلى 100 tps). وهو الخيار المفضّل لمساعدي البرمجة التفاعليين، وتنفيذ حلقات الوكلاء في الوقت الحقيقي، وخطوط أنابيب المؤسسات عالية الإنتاجية ذات متطلبات صارمة لوقت الإكمال.

عرض النموذج

OpenAI

GPT-6 Astra

GPT-6 Astra، النموذج الرائد للاستدلال المعقّد والبرمجة. اختر GPT-5.6 Terra لتحقيق توازن بين الذكاء والتكلفة،

عرض النموذج

Google

Gemini 3.8 Flash

Gemini 3.8 Flash هو نموذج Gemini خفيف من الجيل الجديد، يهدف إلى تحقيق توازن أفضل بين السرعة والتكلفة وقدرات البرمجة.

عرض النموذج

MiniMax

MiniMax M2.5

MiniMax-M2.5 هو نموذج لغوي كبير SOTA مُصمم لتعزيز الإنتاجية في العالم الحقيقي. بعد تدريبه ضمن مجموعة متنوعة من بيئات العمل الرقمية الواقعية المعقدة، يبني M2.5 على خبرة M2.1 في البرمجة ليتوسع إلى الأعمال المكتبية العامة، ليبلغ طلاقة في إنشاء وتشغيل ملفات Word وExcel وPowerpoint، والتبديل بين السياقات عبر بيئات برمجية متنوعة، والعمل عبر فرق مختلفة من الوكلاء والبشر.

عرض النموذج

Uptime

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

Uptime

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

3950msAvg. Response

UptimeLIVE

98.5%Avg. Uptime

الإصدارات

راجع معرّفات النماذج المتاحة قبل تثبيت تكامل الإنتاج.

minimax-m3

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 98.5% / 24 ساعة

زمن الاستجابة

3950 ms

زمن استجابة الواجهة المُلاحَظ

تاريخ الإصدار

May 31, 2026

MiniMax

Playground

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

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

التسعير

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

الطلب الأول

$0.0012

التكلفة التقديرية لاستخدام CometAPI

عشرة طلبات

$0.012

التكلفة التقديرية لاستخدام CometAPI

خمسة عشر طلبًا

$0.018

التكلفة التقديرية لاستخدام CometAPI

التسعير لـ MiniMax-M3

Model	Tier	Condition	Comet Price (USD / M Tokens)	Official Price (USD / M Tokens)	Discount
minimax-m3	short_context	len <= 524288	Input:$0.2400/M Output:$0.9600/M Cache Read:$0.0480/M	Input:$0.3000/M Output:$1.2000/M Cache Read:$0.0600/M	-20%
minimax-m3	long_context	-	Input:$0.4800/M Output:$1.9200/M Cache Read:$0.0960/M	Input:$0.6000/M Output:$2.4000/M Cache Read:$0.1200/M	-20%

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.

عرض النموذج

Z.AI

GLM-5.3 FlashX

استكشف واجهة برمجة تطبيقات GLM-5.3 FlashX.

GPT-6 Astra، النموذج الرائد للاستدلال المعقّد والبرمجة. اختر GPT-5.6 Terra لتحقيق توازن بين الذكاء والتكلفة،

عرض النموذج