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

Yes. MiniMax M3 supports up to a 1,000,000-token context window, allowing large repositories, documentation sets, and long-running agent sessions to be analyzed within a single conversation.

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

M3 approaches Claude Opus 4.7 on several coding and agent benchmarks while offering a 1M-token context window and planned open-weight availability. Independent third-party comparisons are still emerging.

What makes MiniMax M3 different from previous MiniMax models?

MiniMax M3 introduces the MiniMax Sparse Attention (MSA) architecture, native multimodal training, stronger agent capabilities, and significantly larger context support than previous M2-series models.

Does the MiniMax M3 API support multimodal inputs?

Yes. MiniMax M3 is natively multimodal and supports image and video understanding in addition to text-based inputs.

What benchmark scores has MiniMax M3 achieved?

MiniMax reports 59.0% on SWE-Bench Pro, 66.0% on Terminal-Bench 2.1, 74.2% on MCP Atlas, and 83.5 on BrowseComp, positioning M3 among leading coding and agent-focused models.

Is MiniMax M3 suitable for autonomous AI agents?

Yes. The model was specifically optimized for long-horizon agent workflows including planning, tool use, task decomposition, terminal execution, and multi-step problem solving.

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

MiniMax M3 is particularly attractive when extremely long context windows, coding-heavy workflows, or open-weight deployment options are priorities. Gemini 3.1 Pro may remain preferable for teams already standardized on Google's ecosystem.

API de MiniMax-M3 Asequible | text-to-text

Especificaciones técnicas de MiniMax M3

Elemento	MiniMax M3
Familia de modelos	Modelo fundacional de frontera MiniMax M3
Proveedor	MiniMax
Arquitectura	MiniMax Sparse Attention (MSA)
Tipos de entrada	Texto, Imagen, Video
Tipos de salida	Texto
Ventana de contexto	Up to 1,000,000 tokens (minimum guaranteed 512K)
Fortalezas principales	Coding, agentic workflows, multimodal reasoning, long-context processing
Modo de razonamiento	Thinking on/off modes
Uso de herramientas	Agent workflows, tool invocation, terminal-task execution
Implementación	API, MiniMax Code, Token Plan, próximo lanzamiento de pesos abiertos
Compatibilidad multimodal	Preentrenamiento multimodal nativo desde el paso cero
Fecha de lanzamiento	junio de 2026

¿Qué es MiniMax M3?

MiniMax M3 es un modelo de IA de frontera a gran escala diseñado en torno a tres capacidades que históricamente han estado limitadas a sistemas de código cerrado: rendimiento avanzado en programación, procesamiento de contextos de un millón de tokens y comprensión multimodal nativa. A diferencia de los modelos que añaden visión como una extensión posterior, M3 fue entrenado como un modelo multimodal desde el principio, lo que permite una alineación más profunda entre el razonamiento visual y textual.

El modelo se basa en MiniMax Sparse Attention (MSA), una arquitectura de atención dispersa diseñada para hacer que los contextos de millones de tokens sean computacionalmente prácticos, preservando al mismo tiempo el rendimiento en tareas de programación, razonamiento y agentes.

Características principales de MiniMax M3

Ventana de contexto de 1M de tokens: Admite repositorios extremadamente grandes, corpus de investigación extensos, análisis multidocumento y sesiones de agente de larga duración.
Arquitectura orientada a agentes: Diseñada para descomposición autónoma de tareas, llamadas a herramientas, planificación iterativa y ejecución en múltiples pasos.
Multimodalidad nativa: Procesa texto, imágenes, diagramas, capturas de pantalla y video sin depender de una pila de visión separada.
Capacidad avanzada de programación: Sólido rendimiento en benchmarks de ingeniería de software, incluidos SWE-Bench Pro, Terminal-Bench y KernelBench.
Ejecución de horizonte largo: Demostrados flujos de trabajo autónomos de varias horas, incluida la reproducción de investigaciones y proyectos de optimización CUDA.
Razonamiento configurable: El modo de pensamiento se puede activar para cargas de trabajo de razonamiento más profundas o desactivar para interacciones de menor latencia.

Rendimiento en benchmarks de MiniMax M3

MiniMax informa resultados de nivel frontera en benchmarks de programación, ejecución agentic y tareas de evaluación multimodal. Las cifras informadas incluyen:

Benchmark	Puntuación
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

La empresa también informa que M3 supera a GPT-5.5 y Gemini 3.1 Pro en varios benchmarks orientados a programación, mientras se acerca al rendimiento de Claude Opus 4.7 en evaluaciones seleccionadas. Estas afirmaciones provienen de las divulgaciones internas de benchmarks de MiniMax y deben interpretarse junto con las pruebas independientes de terceros a medida que estén disponibles.

Arquitectura de largo contexto y MSA

MiniMax Sparse Attention (MSA) es la innovación arquitectónica detrás de la capacidad de contexto de un millón de tokens de M3. En lugar de aplicar atención cuadrática completa a toda la secuencia, MSA realiza enrutamiento a nivel de bloques y atención dispersa sobre regiones seleccionadas del contexto.

Según MiniMax, esto reduce sustancialmente los requisitos de cómputo en longitudes de contexto grandes y ofrece:

Más de 9× mayor rendimiento de prefill a longitud de contexto de 1M
Más de 15× mayor rendimiento de decodificación
Aproximadamente 1/20 del cómputo por token de la generación anterior a escala de contexto de 1M

Estas mejoras están destinadas a hacer práctica la programación a escala de repositorio y los flujos de trabajo de agentes de horizonte largo.

MiniMax M3 vs Claude Opus 4.7 vs Gemini 3.1 Pro

Capacidad	MiniMax M3	Claude Opus 4.7	Gemini 3.1 Pro
Ventana de contexto	Hasta 1M	Niveles de contexto públicos más pequeños	Multimodal con gran contexto
Entrenamiento multimodal nativo	Sí	Sí	Sí
Enfoque en codificación orientada a agentes	Muy fuerte	Muy fuerte	Fuerte
SWE-Bench Pro	59.0%	Superior según los informes de MiniMax	Inferior según los informes de MiniMax
Disponibilidad de pesos abiertos	Planificada	No	No
Flujos de trabajo de agentes de horizonte largo	Enfoque principal de diseño	Fuerte	Fuerte

Limitaciones conocidas

La mayoría de las divulgaciones de benchmarks provienen actualmente de MiniMax en lugar de laboratorios de evaluación independientes.
Los archivos del modelo con pesos abiertos y el informe técnico completo se anunciaron, pero aún no se habían publicado ampliamente en el lanzamiento.
La fiabilidad en el mundo real en entornos de producción todavía está siendo validada por la comunidad de desarrolladores.
Las cargas de trabajo con contexto de un millón de tokens pueden conllevar costos operativos y latencia más altos que las cargas de inferencia estándar.

Casos de uso representativos

Ingeniería de software a escala de repositorio

Analizar grandes bases de código, realizar refactorizaciones en múltiples archivos, generar parches, revisar pull requests y mantener el contexto de desarrollo a largo plazo.

Agentes de investigación autónomos

Respaldar la revisión de literatura, la síntesis de documentos, el análisis de benchmarks y flujos de trabajo de investigación de larga duración que requieren cientos de miles de tokens.

Análisis técnico multimodal

Interpretar capturas de pantalla, diagramas de arquitectura, gráficos, documentos técnicos y contenido de video dentro del mismo flujo de razonamiento.

Automatización de terminal y DevOps

Ejecutar flujos de trabajo de ingeniería complejos que incluyen pruebas, orquestación de despliegues, gestión de dependencias y depuración iterativa.

Sistemas de conocimiento empresariales

Buscar y razonar sobre grandes colecciones de políticas, contratos, documentación técnica y repositorios de conocimiento internos.

Versión y disponibilidad del modelo

MiniMax M3 se presentó oficialmente en junio de 2026 como el sucesor insignia dentro de la línea de modelos de MiniMax. El modelo está disponible a través del ecosistema de API de MiniMax y CometAPI.

Precios para MiniMax-M3

Explora precios competitivos para MiniMax-M3, diseñado para adaptarse a diversos presupuestos y necesidades de uso. Nuestros planes flexibles garantizan que solo pagues por lo que uses, facilitando el escalado a medida que crecen tus requisitos. Descubre cómo MiniMax-M3 puede mejorar tus proyectos mientras mantienes los costos manejables.

Precio de Comet (USD / M Tokens)	Precio Oficial (USD / M Tokens)	Descuento
Entrada:$0.48/M Salida:$1.92/M	Entrada:$0.6/M Salida:$2.4/M	-20%

Código de ejemplo y API para MiniMax-M3

Accede a código de muestra completo y recursos de API para MiniMax-M3 para agilizar tu proceso de integración. Nuestra documentación detallada proporciona orientación paso a paso, ayudándote a aprovechar todo el potencial de MiniMax-M3 en tus proyectos.

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
  }'

Versiones de MiniMax-M3

La razón por la cual MiniMax-M3 tiene múltiples instantáneas puede incluir factores potenciales como variaciones en la salida tras actualizaciones que requieren instantáneas anteriores para mantener la coherencia, ofrecer a los desarrolladores un período de transición para adaptación y migración, y diferentes instantáneas que corresponden a endpoints globales o regionales para optimizar la experiencia del usuario. Para conocer las diferencias detalladas entre versiones, consulte la documentación oficial.

version
minimax-m3