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

نعم. يدعم MiniMax M3 نافذة سياق تصل إلى 1,000,000 رمز، مما 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?

تقترب M3 من Claude Opus 4.7 في عدة معايير مخصّصة للبرمجة والوكلاء، مع توفير نافذة سياق بسعة 1M رمز وخطة لإتاحة الأوزان المفتوحة. ولا تزال المقارنات المستقلة من جهات خارجية في طور الظهور.

What makes MiniMax M3 different from previous MiniMax models?

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

Does the MiniMax M3 API support multimodal inputs?

نعم. MiniMax M3 متعدد الوسائط بصورة أصلية ويدعم فهم الصور والفيديو إضافةً إلى المدخلات النصّية.

What benchmark scores has MiniMax M3 achieved?

تفيد MiniMax بتحقيق 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 المخصّصة للبرمجة والوكلاء.

Is MiniMax M3 suitable for autonomous AI agents?

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

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

يكون MiniMax M3 جذّابًا على وجه الخصوص عندما تكون نوافذ السياق فائقة الطول أو سير العمل المكثّف بالبرمجة أو خيارات النشر ذات الأوزان المفتوحة من الأولويات. وقد يظل Gemini 3.1 Pro مفضّلًا للفرق التي اعتمدت بالفعل على منظومة Google.

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

المواصفات التقنية لـ MiniMax M3

البند	MiniMax M3
عائلة النموذج	MiniMax M3 نموذج أساسي على مستوى الحدود
المزود	MiniMax
البنية	MiniMax Sparse Attention (MSA)
أنواع الإدخال	نص، صورة، فيديو
أنواع الإخراج	نص
نافذة السياق	حتى 1,000,000 رمز (الحد الأدنى المضمون 512K)
نقاط القوة الأساسية	البرمجة، سير عمل قائم على الوكلاء، الاستدلال متعدد الوسائط، معالجة سياقات طويلة
وضع الاستدلال	أوضاع التفكير (تشغيل/إيقاف)
استخدام الأدوات	سير عمل الوكلاء، استدعاء الأدوات، تنفيذ مهام سطر الأوامر
النشر	API، MiniMax Code، Token Plan، إصدار بالأوزان المفتوحة مرتقب
دعم متعدد الوسائط	تدريب مسبق متعدد الوسائط أصيل منذ الخطوة صفر
تاريخ الإصدار	يونيو 2026

ما هو MiniMax M3؟

MiniMax M3 هو نموذج ذكاء اصطناعي على مستوى الحدود مصمم حول ثلاث قدرات كانت تاريخياً مقصورة على الأنظمة مغلقة المصدر: أداء برمجي متقدم، معالجة سياق بمليون رمز، وفهم متعدد الوسائط أصيل. وعلى عكس النماذج التي تضيف قدرات الرؤية كامتداد لاحق، خضع M3 للتدريب كنموذج متعدد الوسائط منذ البداية، ما يتيح مواءمة أعمق بين الاستدلال البصري والنصي.

يستند النموذج إلى MiniMax Sparse Attention (MSA)، وهي بنية انتباه متناثر صُممت 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 من الرموز: تدعم المستودعات الضخمة، ومجاميع الأبحاث المطوّلة، وتحليل متعدد المستندات، وجلسات الوكلاء طويلة الأمد.
بنية موجهة نحو الوكلاء: مصممة لتفكيك المهام ذاتياً، واستدعاء الأدوات، والتخطيط التكراري، والتنفيذ متعدد الخطوات.
متعدد الوسائط أصيل: يعالج النصوص والصور والمخططات ولقطات الشاشة ومدخلات الفيديو دون الاعتماد على طبقة رؤية منفصلة.
قدرات برمجة متقدمة: أداء قوي على معايير هندسة البرمجيات بما في ذلك SWE-Bench Pro وTerminal-Bench وKernelBench.
تنفيذ طويل الأفق: برهن على سير عمل ذاتي لعدة ساعات يشمل إعادة إنتاج الأبحاث ومشاريع تحسين CUDA.
استدلال قابل للتهيئة: يمكن تمكين وضع التفكير للأعباء الاستدلالية الأعمق أو تعطيله لتفاعلات أقل زمناً.

أداء MiniMax M3 على المعايير

تفيد MiniMax بنتائج على مستوى الحدود عبر مهام 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 يتفوق على GPT-5.5 وGemini 3.1 Pro في عدة معايير موجهة للبرمجة بينما يقترب من أداء Claude Opus 4.7 في تقييمات مختارة. تعود هذه الادعاءات إلى إفصاحات MiniMax الداخلية حول المعايير وينبغي تفسيرها إلى جانب اختبارات مستقلة من أطراف ثالثة حالما تصبح متاحة.

بنية السياق الطويل وMSA

MiniMax Sparse Attention (MSA) هي الابتكار البنيوي وراء قدرة M3 على التعامل مع سياقات بمليون رمز. وبدلاً من تطبيق انتباه تربيعي كامل عبر التسلسل بأكمله، تنفذ MSA توجيهاً على مستوى الكتل وانتباهًا متناثراً عبر مناطق مختارة من السياق.

بحسب MiniMax، فإن ذلك يقلل متطلبات الحوسبة بشكل ملحوظ عند أطوال السياق الكبيرة ويقدّم:

أكثر من 9× أداء ملء مسبق أسرع عند طول سياق 1M
أكثر من 15× أداء فك تشفير أسرع
نحو 1/20 من حساب كل رمز مقارنة بالجيل السابق عند مقياس سياق 1M

تهدف هذه التحسينات إلى جعل البرمجة على مستوى المستودعات وسير عمل الوكلاء طويل 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 علناً أصغر حجماً	متعدد الوسائط بسياق كبير
تدريب متعدد الوسائط أصيل	نعم	نعم	نعم
تركيز على الترميز القائم على الوكلاء	قوي جداً	قوي جداً	قوي
SWE-Bench Pro	59.0%	أعلى بحسب تقارير MiniMax	أدنى بحسب تقارير MiniMax
توافر الأوزان المفتوحة	مُخطط له	لا	لا
سير عمل الوكلاء طويل الأفق	محور تصميم رئيسي	قوي	قوي

القيود المعروفة

معظم الإفصاحات عن نتائج المعايير تأتي حالياً من MiniMax وليس من مختبرات تقييم مستقلة.
تم الإعلان عن ملفات النموذج ذات الأوزان المفتوحة والتقرير التقني الكامل لكن لم تُطرح على نطاق واسع عند الإطلاق.
لا تزال الموثوقية الواقعية عبر بيئات الإنتاج قيد التحقق من قبل مجتمع المطوّرين.
قد تنطوي أعباء العمل بسياق مليون رمز على تكاليف تشغيل وكمون أعلى مقارنة بأعباء الاستدلال القياسية.

حالات استخدام تمثيلية

هندسة برمجيات على مستوى المستودعات

تحليل قواعد شيفرة ضخمة، إجراء إعادة هيكلة متعددة الملفات، توليد ترقيعات، مراجعة طلبات السحب، والحفاظ على سياق تطوير طويل الأمد.

وكلاء بحث مستقلون

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

تحليل تقني متعدد الوسائط

تفسير لقطات الشاشة، مخططات البنية، الرسوم البيانية، المستندات التقنية، ومحتوى الفيديو ضمن سير استدلال واحد.

أتمتة سطر الأوامر وDevOps

تنفيذ سير عمل هندسي معقد يشمل الاختبار، تنسيق النشر، إدارة التبعيات، وتصحيح الأخطاء التكراري.

أنظمة معرفة مؤسسية

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

إصدار النموذج والتوافر

تم تقديم MiniMax M3 رسمياً في يونيو 2026 بوصفه الخليفة الرئيسي ضمن تشكيلة نماذج MiniMax. النموذج متاح عبر النظام البيئي لـ MiniMax API وCometAPI.

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