Welche Benchmark-Ergebnisse hat MiniMax M3 erzielt?

MiniMax berichtet 59.0% auf SWE-Bench Pro, 66.0% auf Terminal-Bench 2.1, 74.2% auf MCP Atlas und 83.5 auf BrowseComp und positioniert M3 damit unter den führenden Coding- und agentenfokussierten Modellen.

Ist MiniMax M3 für autonome KI-Agenten geeignet?

Ja. Das Modell wurde speziell für Agenten-Workflows mit langem Zeithorizont optimiert, einschließlich Planung, Toolnutzung, Aufgabenzerlegung, Terminalausführung und mehrschrittiger Problemlösung.

Unterstützt die MiniMax M3 API multimodale Eingaben?

Ja. MiniMax M3 ist nativ multimodal und unterstützt neben textbasierten Eingaben auch Bild- und Videoverständnis.

Wodurch unterscheidet sich MiniMax M3 von früheren MiniMax-Modellen?

MiniMax M3 führt die Architektur MiniMax Sparse Attention (MSA), natives multimodales Training, stärkere Agentenfähigkeiten und eine deutlich größere Kontextkapazität im Vergleich zu früheren Modellen der M2-Serie ein.

Wie schneidet MiniMax M3 bei Coding-Aufgaben im Vergleich zu Claude Opus 4.7 ab?

M3 kommt Claude Opus 4.7 bei mehreren Coding- und Agenten-Benchmarks nahe und bietet zugleich ein 1M-Token-Kontextfenster sowie eine geplante Open-Weight-Verfügbarkeit. Unabhängige Vergleiche durch Dritte sind noch im Entstehen.

Wann sollten Entwickler MiniMax M3 statt Gemini 3.1 Pro wählen?

MiniMax M3 ist besonders attraktiv, wenn extrem lange Kontextfenster, Coding-intensive Workflows oder Open-Weight-Bereitstellungsoptionen Priorität haben. Gemini 3.1 Pro kann für Teams, die bereits auf Googles Ökosystem standardisiert sind, weiterhin die bevorzugte Wahl bleiben.

Kann MiniMax M3 ein vollständiges Software-Repository in einem einzigen Kontextfenster verarbeiten?

Ja. MiniMax M3 unterstützt bis zu einem 1,000,000-Token-Kontextfenster, wodurch große Repositories, Dokumentationssammlungen und lang laufende Agentensitzungen innerhalb einer einzigen Unterhaltung analysiert werden können.

MiniMax

API live

minimax-m3

MiniMax-M3 API

Minimax-m3 ist ein multimodales KI-Modell, das für robustes Schlussfolgern, natürliche Konversation und die kreative Inhaltserstellung entwickelt wurde. Es bietet eine ausgewogene Leistung bei Aufgaben des Text- und visuellen Verständnisses und eignet sich damit für allgemeine KI-Anwendungen.

Startpreis

$0.24 / 1 Mio. Eingabe-Tokens

Nutzungsbasierte Abrechnung

API-Status

Betriebsbereit

98.5% Verfügbarkeit / 24 Std.

Antwortzeit

3985 ms

Gemessene API-Antwortzeit

Veröffentlicht

May 31, 2026

MiniMax

Playground

Testen Sie MiniMax-M3 mit einer echten Anfrage, prüfen Sie die Parameter und validieren Sie die Ausgabe vor der API-Integration.

Überblick

Ein praktischer Überblick über MiniMax-M3, einschließlich wichtigem Verhalten und Hinweisen zur Integration.

Technische Spezifikationen von MiniMax M3

Parameter	MiniMax M3
Modellfamilie	MiniMax M3 Frontier-Foundation-Modell
Anbieter	MiniMax
Architektur	MiniMax Sparse Attention (MSA)
Eingabetypen	Text, Bild, Video
Ausgabetypen	Text
Kontextfenster	Bis zu 1,000,000 Token (mindestens garantiert 512K)
Primäre Stärken	Coding, agentische Workflows, multimodales Reasoning, Verarbeitung langer Kontexte
Reasoning-Modus	Thinking an/aus
Tool-Nutzung	Agent-Workflows, Tool-Aufruf, Terminal-Aufgaben-Ausführung
Bereitstellung	API, MiniMax Code, Token Plan, bevorstehende Open-Weight-Veröffentlichung
Multimodale Unterstützung	Native multimodale Vortrainierung ab Schritt Null
Veröffentlichungsdatum	Juni 2026

Was ist MiniMax M3?

MiniMax M3 ist ein KI-Modell im Frontier-Maßstab, das auf drei Fähigkeiten ausgerichtet ist, die historisch auf Closed-Source-Systeme beschränkt waren: fortgeschrittene Coding-Leistung, Verarbeitung von Million-Token-Kontexten und native multimodale Verständnisfähigkeit. Im Gegensatz zu Modellen, die visuelle Fähigkeiten erst später als Erweiterung hinzufügen, wurde M3 von Beginn an als multimodales Modell trainiert, was eine tiefere Abstimmung zwischen visuellem und textuellem Reasoning ermöglicht.

Das Modell basiert auf MiniMax Sparse Attention (MSA), einer Sparse-Attention-Architektur, die millionengroße Kontexte rechnerisch praktikabel machen soll, ohne die Leistung bei Coding, Reasoning und agentischen Aufgaben zu beeinträchtigen.

Hauptmerkmale von MiniMax M3

1M-Token-Kontextfenster: Unterstützt extrem große Repositories, umfangreiche Forschungskorpora, Multi-Dokument-Analysen und lang laufende Agentensitzungen.
Agentenorientierte Architektur: Ausgelegt für autonome Aufgabenzerlegung, Tool-Aufrufe, iteratives Planen und mehrschrittige Ausführung.
Native Multimodalität: Verarbeitet Text, Bilder, Diagramme, Screenshots und Videoeingaben ohne separaten Vision-Stack.
Fortgeschrittene Coding-Fähigkeiten: Starke Leistung auf Software-Engineering-Benchmarks wie SWE-Bench Pro, Terminal-Bench und KernelBench.
Ausführung über lange Zeithorizonte: Nachgewiesene mehrstündige autonome Workflows, einschließlich Reproduktion von Forschungsergebnissen und CUDA-Optimierungsprojekten.
Konfigurierbares Reasoning: Thinking-Modus kann für tiefere Reasoning-Workloads aktiviert oder für geringere Latenz deaktiviert werden.

Benchmark-Leistung von MiniMax M3

MiniMax meldet Frontier-Level-Benchmark-Ergebnisse in den Bereichen Coding, agentische Ausführung und multimodale Evaluierungsaufgaben. Gemeldete Ergebnisse umfassen:

Benchmark	Score
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

Das Unternehmen berichtet außerdem, dass M3 GPT-5.5 und Gemini 3.1 Pro in mehreren codingorientierten Benchmarks übertrifft und sich in ausgewählten Bewertungen der Leistung von Claude Opus 4.7 annähert. Diese Angaben stammen aus internen Benchmark-Offenlegungen von MiniMax und sollten im Lichte unabhängiger Tests durch Dritte interpretiert werden, sobald diese verfügbar sind.

Long-Context-Architektur und MSA

MiniMax Sparse Attention (MSA) ist die architektonische Innovation hinter der Million-Token-Kontextfähigkeit von M3. Anstatt über die gesamte Sequenz vollständige quadratische Attention anzuwenden, führt MSA Block-Level-Routing und Sparse Attention über ausgewählte Kontextbereiche durch.

Laut MiniMax reduziert dies den Rechenaufwand bei großen Kontextlängen erheblich und liefert:

Über 9× schnellere Prefill-Leistung bei 1M Kontextlänge
Über 15× schnellere Decoding-Leistung
Ungefähr 1/20 des Pro-Token-Rechenaufwands der Vorgängergeneration im 1M-Kontextmaßstab

Diese Verbesserungen sollen Coding im Repository-Maßstab und agentische Workflows mit langem Zeithorizont praktikabel machen.

MiniMax M3 vs Claude Opus 4.7 vs Gemini 3.1 Pro

Fähigkeit	MiniMax M3	Claude Opus 4.7	Gemini 3.1 Pro
Kontextfenster	Bis zu 1M	Kleinere öffentlich verfügbare Kontextstufen	Multimodal mit großem Kontext
Native multimodales Training	Ja	Ja	Ja
Agentischer Coding-Fokus	Sehr stark	Sehr stark	Stark
SWE-Bench Pro	59.0%	Höher laut MiniMax-Berichten	Niedriger laut MiniMax-Berichten
Open-Weight-Verfügbarkeit	Geplant	Nein	Nein
Agentische Workflows mit langem Zeithorizont	Zentraler Designschwerpunkt	Stark	Stark

Bekannte Einschränkungen

Die meisten Benchmark-Angaben stammen derzeit von MiniMax und nicht von unabhängigen Evaluationslaboren.
Open-Weight-Modelldateien und der vollständige technische Bericht wurden angekündigt, waren zum Start jedoch noch nicht breit verfügbar.
Die Zuverlässigkeit in realen Produktionsumgebungen wird noch von der Entwicklercommunity validiert.
Workloads mit Million-Token-Kontext können höhere Betriebskosten und Latenzen verursachen als Standard-Inferenz-Workloads.

Repräsentative Anwendungsfälle

Softwareentwicklung im Repository-Maßstab

Analysieren großer Codebasen, Durchführung von Refactorings über mehrere Dateien, Generieren von Patches, Review von Pull Requests und Pflege eines langfristigen Entwicklungskontexts.

Autonome Forschungsagenten

Unterstützung bei Literaturrecherche, Dokumentsynthese, Benchmark-Analyse und lang laufenden Forschungs-Workflows, die Hunderttausende von Token erfordern.

Multimodale technische Analyse

Interpretation von Screenshots, Architekturschemata, Diagrammen, technischen Dokumenten und Videoinhalten innerhalb desselben Reasoning-Workflows.

Terminal- und DevOps-Automatisierung

Ausführung komplexer Engineering-Workflows einschließlich Testen, Deployment-Orchestrierung, Abhängigkeitsmanagement und iterativem Debugging.

Unternehmenswissenssysteme

Suche und Reasoning über große Sammlungen von Richtlinien, Verträgen, technischer Dokumentation und internen Wissensrepositorien.

Modellversion und Verfügbarkeit

MiniMax M3 wurde im Juni 2026 offiziell als Flaggschiff-Nachfolger innerhalb der MiniMax-Modellreihe vorgestellt. Das Modell ist über das MiniMax-API-Ökosystem und CometAPI verfügbar.

FAQ

Preisgestaltung

Nutzen Sie die obige Schnellschätzung für einen einzelnen Durchlauf und prüfen Sie anschließend den vollständigen Vergleich von CometAPI- und offiziellem Preis.

Erste Anfrage

$0.0012

Geschätzte CometAPI-Nutzungskosten

Zehn Anfragen

$0.012

Geschätzte CometAPI-Nutzungskosten

Fünfzehn Anfragen

$0.018

Geschätzte CometAPI-Nutzungskosten

Preise für MiniMax-M3

Entdecken Sie wettbewerbsfähige Preise für MiniMax-M3, die für verschiedene Budgets und Nutzungsanforderungen konzipiert sind. Unsere flexiblen Tarife stellen sicher, dass Sie nur für das bezahlen, was Sie nutzen, und erleichtern die Skalierung entsprechend Ihren wachsenden Anforderungen. Erfahren Sie, wie MiniMax-M3 Ihre Projekte verbessern kann, während die Kosten überschaubar bleiben.

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

Kopieren Sie einen funktionierenden Endpunkt und ein Codebeispiel; öffnen Sie bei Bedarf die vollständige API-Referenz für alle Parameter.

Eine API, produktionsreifer Modellzugriff

Einmal authentifizieren, den Modell-Endpunkt aufrufen und denselben Abrechnungs- und Monitoring-Workflow anbieterübergreifend beibehalten.

POST/v1/chat/completions

Beispielcode und API für MiniMax-M3

Greifen Sie auf umfassende Beispielcodes und API-Ressourcen für MiniMax-M3 zu, um Ihren Integrationsprozess zu optimieren. Unsere detaillierte Dokumentation bietet schrittweise Anleitungen und hilft Ihnen dabei, das volle Potenzial von MiniMax-M3 in Ihren Projekten zu nutzen.

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);

Fähigkeiten

Prüfen Sie die wichtigsten Modellfakten, bevor Sie eine Architektur wählen oder die Produktionslast abschätzen.

Unterstützte Funktionen

Von der bestehenden Modell-API zurückgegebene Funktionen.

text-to-text

image-to-text

video-to-text

Eingabe und Ausgabe

Eingaben

text

Ausgaben

text

Produktionsprofil

Anbieter: MiniMax
Kontext: Modellabhängig
Kommerzielle Nutzung: Unterstützt

Anwendungsfälle

Nutzen Sie MiniMax-M3 für Produktions-Workflows entsprechend seiner text-Fähigkeiten und vergleichen Sie Alternativen vor einer langfristigen Integration.

Produktions-Chat und Agenten-Workflows

Programmierung, Analyse und strukturierte Generierung

Umfangreiche Automatisierung über eine API

Weitere Modelle

Vergleichen Sie weitere über CometAPI verfügbare Modelle hinsichtlich Qualität, Latenz, Funktionsumfang und Preis.

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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.

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Z.AI

GLM-5.3 FlashX

GLM-5.3 FlashX-API entdecken.

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MiniMax

MiniMax-M2.7

MiniMax-M2.7 bietet dieselbe erstklassige Intelligenz wie die Standardversion – einschließlich rekursiver Selbstweiterentwicklung und Produktivität auf Expertenniveau im Office-Bereich –, ist jedoch für Anwendungen konzipiert, die Latenzen unter einer Sekunde und eine Hochgeschwindigkeits-Token-Generierung erfordern. Dank einer verbesserten Inferenz-Backbone-Architektur ist die Ausgabegeschwindigkeit 66 % höher als beim Standardmodell (bis zu 100 tps). Es ist die bevorzugte Wahl für interaktive Programmierassistenten, die Ausführung von Agentenschleifen in Echtzeit und Unternehmens-Pipelines mit hohem Durchsatz und strengen Anforderungen an die Abschlusszeit.

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OpenAI

GPT-6 Astra

GPT-6 Astra, das Flaggschiffmodell für komplexes Schlussfolgern und Programmieren. Wählen Sie GPT-5.6 Terra, um Intelligenz und Kosten in Einklang zu bringen,

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Google

Gemini 3.8 Flash

Gemini 3.8 Flash ist ein leichtgewichtiges Gemini-Modell der nächsten Generation mit dem Ziel, ein besseres Gleichgewicht zwischen Geschwindigkeit, Kosten und Coding-Fähigkeiten zu erreichen.

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MiniMax

MiniMax M2.5

MiniMax-M2.5 ist ein State-of-the-Art-Großsprachmodell, das für Produktivität in der realen Welt entwickelt wurde. Trainiert in einer Vielzahl komplexer realer digitaler Arbeitsumgebungen, baut M2.5 auf der Programmierexpertise von M2.1 auf und erweitert diese um allgemeine Büroarbeit und erreicht dabei eine hohe Souveränität bei der Erstellung und Arbeit mit Word-, Excel- und PowerPoint-Dateien, beim Kontextwechsel zwischen unterschiedlichen Softwareumgebungen und bei der Zusammenarbeit mit verschiedenen Agenten- und menschlichen Teams.

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Uptime

Prüfen Sie Live-Heartbeat-Daten, Endpunktverfügbarkeit und gemessene Antwortzeiten vor dem Produktivbetrieb.

Uptime

Anfrageerfolgsrate der letzten 30 Tage, die die Zuverlässigkeit jedes Modellanbieters widerspiegelt. CometAPI überwacht alle verbundenen Anbieter rund um die Uhr in Echtzeit.

RespondLIVE

3985msAvg. Response

UptimeLIVE

98.5%Avg. Uptime

Versionen

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minimax-m3

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MiniMax

API live

minimax-m3

MiniMax-M3 API

Startpreis

$0.24 / 1 Mio. Eingabe-Tokens

Nutzungsbasierte Abrechnung

API-Status

Betriebsbereit

98.5% Verfügbarkeit / 24 Std.

Antwortzeit

3985 ms

Gemessene API-Antwortzeit

Veröffentlicht

May 31, 2026

MiniMax

Playground

Testen Sie MiniMax-M3 mit einer echten Anfrage, prüfen Sie die Parameter und validieren Sie die Ausgabe vor der API-Integration.

Überblick

Ein praktischer Überblick über MiniMax-M3, einschließlich wichtigem Verhalten und Hinweisen zur Integration.

Technische Spezifikationen von MiniMax M3

Parameter	MiniMax M3
Modellfamilie	MiniMax M3 Frontier-Foundation-Modell
Anbieter	MiniMax
Architektur	MiniMax Sparse Attention (MSA)
Eingabetypen	Text, Bild, Video
Ausgabetypen	Text
Kontextfenster	Bis zu 1,000,000 Token (mindestens garantiert 512K)
Primäre Stärken	Coding, agentische Workflows, multimodales Reasoning, Verarbeitung langer Kontexte
Reasoning-Modus	Thinking an/aus
Tool-Nutzung	Agent-Workflows, Tool-Aufruf, Terminal-Aufgaben-Ausführung
Bereitstellung	API, MiniMax Code, Token Plan, bevorstehende Open-Weight-Veröffentlichung
Multimodale Unterstützung	Native multimodale Vortrainierung ab Schritt Null
Veröffentlichungsdatum	Juni 2026

Was ist MiniMax M3?

Hauptmerkmale von MiniMax M3

1M-Token-Kontextfenster: Unterstützt extrem große Repositories, umfangreiche Forschungskorpora, Multi-Dokument-Analysen und lang laufende Agentensitzungen.
Agentenorientierte Architektur: Ausgelegt für autonome Aufgabenzerlegung, Tool-Aufrufe, iteratives Planen und mehrschrittige Ausführung.
Native Multimodalität: Verarbeitet Text, Bilder, Diagramme, Screenshots und Videoeingaben ohne separaten Vision-Stack.
Fortgeschrittene Coding-Fähigkeiten: Starke Leistung auf Software-Engineering-Benchmarks wie SWE-Bench Pro, Terminal-Bench und KernelBench.
Ausführung über lange Zeithorizonte: Nachgewiesene mehrstündige autonome Workflows, einschließlich Reproduktion von Forschungsergebnissen und CUDA-Optimierungsprojekten.
Konfigurierbares Reasoning: Thinking-Modus kann für tiefere Reasoning-Workloads aktiviert oder für geringere Latenz deaktiviert werden.

Benchmark-Leistung von MiniMax M3

MiniMax meldet Frontier-Level-Benchmark-Ergebnisse in den Bereichen Coding, agentische Ausführung und multimodale Evaluierungsaufgaben. Gemeldete Ergebnisse umfassen:

Benchmark	Score
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

Long-Context-Architektur und MSA

Laut MiniMax reduziert dies den Rechenaufwand bei großen Kontextlängen erheblich und liefert:

Über 9× schnellere Prefill-Leistung bei 1M Kontextlänge
Über 15× schnellere Decoding-Leistung
Ungefähr 1/20 des Pro-Token-Rechenaufwands der Vorgängergeneration im 1M-Kontextmaßstab

Diese Verbesserungen sollen Coding im Repository-Maßstab und agentische Workflows mit langem Zeithorizont praktikabel machen.

MiniMax M3 vs Claude Opus 4.7 vs Gemini 3.1 Pro

Fähigkeit	MiniMax M3	Claude Opus 4.7	Gemini 3.1 Pro
Kontextfenster	Bis zu 1M	Kleinere öffentlich verfügbare Kontextstufen	Multimodal mit großem Kontext
Native multimodales Training	Ja	Ja	Ja
Agentischer Coding-Fokus	Sehr stark	Sehr stark	Stark
SWE-Bench Pro	59.0%	Höher laut MiniMax-Berichten	Niedriger laut MiniMax-Berichten
Open-Weight-Verfügbarkeit	Geplant	Nein	Nein
Agentische Workflows mit langem Zeithorizont	Zentraler Designschwerpunkt	Stark	Stark

Bekannte Einschränkungen

Die meisten Benchmark-Angaben stammen derzeit von MiniMax und nicht von unabhängigen Evaluationslaboren.
Open-Weight-Modelldateien und der vollständige technische Bericht wurden angekündigt, waren zum Start jedoch noch nicht breit verfügbar.
Die Zuverlässigkeit in realen Produktionsumgebungen wird noch von der Entwicklercommunity validiert.
Workloads mit Million-Token-Kontext können höhere Betriebskosten und Latenzen verursachen als Standard-Inferenz-Workloads.

Repräsentative Anwendungsfälle

Softwareentwicklung im Repository-Maßstab

Analysieren großer Codebasen, Durchführung von Refactorings über mehrere Dateien, Generieren von Patches, Review von Pull Requests und Pflege eines langfristigen Entwicklungskontexts.

Autonome Forschungsagenten

Unterstützung bei Literaturrecherche, Dokumentsynthese, Benchmark-Analyse und lang laufenden Forschungs-Workflows, die Hunderttausende von Token erfordern.

Multimodale technische Analyse

Interpretation von Screenshots, Architekturschemata, Diagrammen, technischen Dokumenten und Videoinhalten innerhalb desselben Reasoning-Workflows.

Terminal- und DevOps-Automatisierung

Ausführung komplexer Engineering-Workflows einschließlich Testen, Deployment-Orchestrierung, Abhängigkeitsmanagement und iterativem Debugging.

Unternehmenswissenssysteme

Suche und Reasoning über große Sammlungen von Richtlinien, Verträgen, technischer Dokumentation und internen Wissensrepositorien.

Modellversion und Verfügbarkeit

MiniMax M3 wurde im Juni 2026 offiziell als Flaggschiff-Nachfolger innerhalb der MiniMax-Modellreihe vorgestellt. Das Modell ist über das MiniMax-API-Ökosystem und CometAPI verfügbar.

FAQ

Preisgestaltung

Nutzen Sie die obige Schnellschätzung für einen einzelnen Durchlauf und prüfen Sie anschließend den vollständigen Vergleich von CometAPI- und offiziellem Preis.

Erste Anfrage

$0.0012

Geschätzte CometAPI-Nutzungskosten

Zehn Anfragen

$0.012

Geschätzte CometAPI-Nutzungskosten

Fünfzehn Anfragen

$0.018

Geschätzte CometAPI-Nutzungskosten

Preise für 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

Kopieren Sie einen funktionierenden Endpunkt und ein Codebeispiel; öffnen Sie bei Bedarf die vollständige API-Referenz für alle Parameter.

Eine API, produktionsreifer Modellzugriff

Einmal authentifizieren, den Modell-Endpunkt aufrufen und denselben Abrechnungs- und Monitoring-Workflow anbieterübergreifend beibehalten.

POST/v1/chat/completions

Beispielcode und API für 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);

Fähigkeiten

Prüfen Sie die wichtigsten Modellfakten, bevor Sie eine Architektur wählen oder die Produktionslast abschätzen.

Unterstützte Funktionen

Von der bestehenden Modell-API zurückgegebene Funktionen.

text-to-text

image-to-text

video-to-text

Eingabe und Ausgabe

Eingaben

text

Ausgaben

text

Produktionsprofil

Anbieter: MiniMax
Kontext: Modellabhängig
Kommerzielle Nutzung: Unterstützt

Anwendungsfälle

Nutzen Sie MiniMax-M3 für Produktions-Workflows entsprechend seiner text-Fähigkeiten und vergleichen Sie Alternativen vor einer langfristigen Integration.

Produktions-Chat und Agenten-Workflows

Programmierung, Analyse und strukturierte Generierung

Umfangreiche Automatisierung über eine API

Weitere Modelle

Vergleichen Sie weitere über CometAPI verfügbare Modelle hinsichtlich Qualität, Latenz, Funktionsumfang und Preis.

Modellvergleich öffnen →

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.

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GLM-5.3 FlashX

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GPT-6 Astra, das Flaggschiffmodell für komplexes Schlussfolgern und Programmieren. Wählen Sie GPT-5.6 Terra, um Intelligenz und Kosten in Einklang zu bringen,

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Gemini 3.8 Flash

Gemini 3.8 Flash ist ein leichtgewichtiges Gemini-Modell der nächsten Generation mit dem Ziel, ein besseres Gleichgewicht zwischen Geschwindigkeit, Kosten und Coding-Fähigkeiten zu erreichen.

Uptime

Prüfen Sie Live-Heartbeat-Daten, Endpunktverfügbarkeit und gemessene Antwortzeiten vor dem Produktivbetrieb.

Uptime

Anfrageerfolgsrate der letzten 30 Tage, die die Zuverlässigkeit jedes Modellanbieters widerspiegelt. CometAPI überwacht alle verbundenen Anbieter rund um die Uhr in Echtzeit.

RespondLIVE

3985msAvg. Response

UptimeLIVE

98.5%Avg. Uptime

Versionen

Prüfen Sie verfügbare Modellkennungen, bevor Sie eine Produktionsintegration festlegen.

minimax-m3

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