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

Ya. MiniMax M3 mendukung jendela konteks hingga 1,000,000 token, memungkinkan repositori besar, kumpulan dokumentasi, dan sesi agen yang berjalan lama dianalisis dalam satu percakapan.

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

M3 mendekati Claude Opus 4.7 pada sejumlah tolok ukur pengodean dan agen sambil menawarkan jendela konteks 1M-token dan ketersediaan open-weight yang direncanakan. Perbandingan independen pihak ketiga masih terus bermunculan.

What makes MiniMax M3 different from previous MiniMax models?

MiniMax M3 memperkenalkan arsitektur MiniMax Sparse Attention (MSA), pelatihan multimodal bawaan, kemampuan agen yang lebih kuat, dan dukungan konteks yang jauh lebih besar dibandingkan model seri M2 sebelumnya.

Does the MiniMax M3 API support multimodal inputs?

Ya. MiniMax M3 secara bawaan bersifat multimodal dan mendukung pemahaman gambar dan video selain masukan berbasis teks.

What benchmark scores has MiniMax M3 achieved?

MiniMax melaporkan 59.0% pada SWE-Bench Pro, 66.0% pada Terminal-Bench 2.1, 74.2% pada MCP Atlas, dan 83.5 pada BrowseComp, menempatkan M3 di antara model terkemuka yang berfokus pada pengodean dan agen.

Is MiniMax M3 suitable for autonomous AI agents?

Ya. Model ini dioptimalkan secara khusus untuk alur kerja agen berjangka panjang, termasuk perencanaan, penggunaan alat, dekomposisi tugas, eksekusi terminal, dan pemecahan masalah multi-langkah.

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

MiniMax M3 sangat menarik ketika jendela konteks yang sangat panjang, alur kerja intensif pengodean, atau opsi penerapan open-weight menjadi prioritas. Gemini 3.1 Pro mungkin tetap lebih disukai bagi tim yang sudah menstandarkan diri pada ekosistem Google.

API MiniMax-M3 Terjangkau | text-to-text

Playground untuk MiniMax-M3

Jelajahi Playground MiniMax-M3 — lingkungan interaktif untuk menguji model dan menjalankan kueri secara real-time. Coba prompt, sesuaikan parameter, dan iterasi secara instan untuk mempercepat pengembangan dan memvalidasi kasus penggunaan.

Spesifikasi Teknis MiniMax M3

Item	MiniMax M3
Model family	Model foundation frontier MiniMax M3
Provider	MiniMax
Architecture	MiniMax Sparse Attention (MSA)
Input types	Teks, Gambar, Video
Output types	Teks
Context window	Hingga 1,000,000 token (minimal dijamin 512K)
Primary strengths	Pengodean, alur kerja berbasis agen, penalaran multimodal, pemrosesan konteks panjang
Reasoning mode	Mode berpikir on/off
Tool use	Alur kerja agen, pemanggilan alat, eksekusi tugas terminal
Deployment	API, MiniMax Code, Token Plan, rilis bobot terbuka yang akan datang
Multimodal support	Pra-pelatihan multimodal bawaan sejak langkah nol
Release date	Juni 2026

Apa itu MiniMax M3?

MiniMax M3 adalah model AI skala frontier yang dirancang di sekitar tiga kapabilitas yang secara historis terbatas pada sistem sumber tertutup: kinerja pengodean tingkat lanjut, pemrosesan konteks sejuta token, dan pemahaman multimodal bawaan. Tidak seperti model yang menambahkan visi sebagai ekstensi belakangan, M3 dilatih sebagai model multimodal sejak awal, memungkinkan penyelarasan yang lebih dalam antara penalaran visual dan tekstual.

Model ini dibangun di atas MiniMax Sparse Attention (MSA), arsitektur attention jarang yang dirancang untuk membuat konteks sejuta token secara komputasional praktis sambil mempertahankan kinerja pada tugas pengodean, penalaran, dan berbasis agen.

Fitur Utama MiniMax M3

Jendela konteks 1M token: Mendukung repositori yang sangat besar, korpus riset panjang, analisis multi-dokumen, dan sesi agen jangka panjang.
Arsitektur berorientasi agen: Dirancang untuk dekomposisi tugas otonom, pemanggilan alat, perencanaan iteratif, dan eksekusi multi-langkah.
Multimodalitas bawaan: Memproses teks, gambar, diagram, tangkapan layar, dan masukan video tanpa bergantung pada stack visi terpisah.
Kapabilitas pengodean tingkat lanjut: Kinerja kuat pada tolok ukur rekayasa perangkat lunak termasuk SWE-Bench Pro, Terminal-Bench, dan KernelBench.
Eksekusi berjangka panjang: Menunjukkan alur kerja otonom multi-jam termasuk reproduksi riset dan proyek optimasi CUDA.
Penalaran yang dapat dikonfigurasi: Mode berpikir dapat diaktifkan untuk beban kerja penalaran yang lebih dalam atau dinonaktifkan untuk interaksi berlatensi lebih rendah.

Kinerja Tolok Ukur MiniMax M3

MiniMax melaporkan hasil tolok ukur tingkat frontier di seluruh tugas pengodean, eksekusi berbasis agen, dan evaluasi multimodal. Hasil yang dilaporkan meliputi:

Benchmark	Skor
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

Perusahaan juga melaporkan bahwa M3 melampaui GPT-5.5 dan Gemini 3.1 Pro pada beberapa tolok ukur berorientasi pengodean sekaligus mendekati kinerja Claude Opus 4.7 dalam evaluasi terpilih. Klaim ini berasal dari pengungkapan tolok ukur internal MiniMax dan sebaiknya ditafsirkan bersamaan dengan pengujian independen pihak ketiga saat tersedia.

Arsitektur Konteks Panjang dan MSA

MiniMax Sparse Attention (MSA) adalah inovasi arsitektural di balik kapabilitas konteks sejuta token M3. Alih-alih menerapkan attention kuadratik penuh pada seluruh urutan, MSA melakukan perutean tingkat blok dan attention jarang pada wilayah konteks terpilih.

Menurut MiniMax, ini secara substansial mengurangi kebutuhan komputasi pada panjang konteks besar dan memberikan:

Kinerja prefill lebih dari 9× lebih cepat pada panjang konteks 1M
Kinerja decoding lebih dari 15× lebih cepat
Sekitar 1/20 komputasi per token generasi sebelumnya pada skala konteks 1M

Peningkatan ini ditujukan untuk membuat pengodean skala repositori dan alur kerja agen berjangka panjang menjadi praktis.

MiniMax M3 vs Claude Opus 4.7 vs Gemini 3.1 Pro

Kapabilitas	MiniMax M3	Claude Opus 4.7	Gemini 3.1 Pro
Jendela Konteks	Hingga 1M	Tingkatan konteks publik yang lebih kecil	Multimodal konteks besar
Pelatihan Multimodal Bawaan	Ya	Ya	Ya
Fokus Pengodean Berbasis Agen	Sangat kuat	Sangat kuat	Kuat
SWE-Bench Pro	59.0%	Lebih tinggi menurut pelaporan MiniMax	Lebih rendah menurut pelaporan MiniMax
Ketersediaan Bobot Terbuka	Direncanakan	Tidak	Tidak
Alur Kerja Agen Jangka Panjang	Fokus desain utama	Kuat	Kuat

Keterbatasan yang Diketahui

Sebagian besar pengungkapan tolok ukur saat ini berasal dari MiniMax, bukan dari laboratorium evaluasi independen.
Berkas model bobot terbuka dan laporan teknis lengkap telah diumumkan tetapi belum dirilis secara luas saat peluncuran.
Keandalan di dunia nyata di berbagai lingkungan produksi masih divalidasi oleh komunitas pengembang.
Beban kerja konteks sejuta token dapat menimbulkan biaya operasional dan latensi yang lebih tinggi dibandingkan beban kerja inferensi standar.

Kasus Penggunaan Representatif

Rekayasa Perangkat Lunak Skala Repositori

Menganalisis basis kode besar, melakukan refaktor multi-berkas, menghasilkan patch, meninjau pull request, dan mempertahankan konteks pengembangan jangka panjang.

Agen Riset Otonom

Mendukung telaah pustaka, sintesis dokumen, analisis tolok ukur, dan alur kerja riset berkepanjangan yang memerlukan ratusan ribu token.

Analisis Teknis Multimodal

Menafsirkan tangkapan layar, diagram arsitektur, bagan, dokumen teknis, dan konten video dalam alur kerja penalaran yang sama.

Otomasi Terminal dan DevOps

Menjalankan alur kerja rekayasa yang kompleks yang melibatkan pengujian, orkestrasi penyebaran, manajemen dependensi, dan debug iteratif.

Sistem Pengetahuan Perusahaan

Menelusuri dan bernalar atas koleksi besar kebijakan, kontrak, dokumentasi teknis, dan repositori pengetahuan internal.

Versi Model dan Ketersediaan

MiniMax M3 secara resmi diperkenalkan pada Juni 2026 sebagai penerus andalan dalam jajaran model MiniMax. Model ini tersedia melalui ekosistem API MiniMax dan CometAPI.

FAQ

Harga untuk MiniMax-M3

Jelajahi harga kompetitif untuk MiniMax-M3, dirancang untuk berbagai anggaran dan kebutuhan penggunaan. Paket fleksibel kami memastikan Anda hanya membayar untuk apa yang Anda gunakan, memudahkan untuk meningkatkan skala seiring berkembangnya kebutuhan Anda. Temukan bagaimana MiniMax-M3 dapat meningkatkan proyek Anda sambil menjaga biaya tetap terkendali.

Harga Comet (USD / M Tokens)	Harga Resmi (USD / M Tokens)	Diskon
Masukan:$0.48/M Keluaran:$1.92/M	Masukan:$0.6/M Keluaran:$2.4/M	-20%

Kode contoh dan API untuk MiniMax-M3

Akses kode sampel komprehensif dan sumber daya API untuk MiniMax-M3 guna mempermudah proses integrasi Anda. Dokumentasi terperinci kami menyediakan panduan langkah demi langkah, membantu Anda memanfaatkan potensi penuh MiniMax-M3 dalam proyek Anda.

POST

/v1/chat/completions

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
  }'

Uptime

Tingkat keberhasilan permintaan selama 30 hari terakhir, mencerminkan keandalan setiap penyedia model. CometAPI memantau semua penyedia yang terhubung secara real-time, 24/7.

RespondLIVE

792msAvg. Response

UptimeLIVE

100.0%Avg. Uptime

Versi MiniMax-M3

Alasan MiniMax-M3 memiliki beberapa _snapshot_ mungkin mencakup faktor-faktor potensial seperti variasi keluaran setelah pembaruan yang memerlukan _snapshot_ lama untuk konsistensi, memberikan masa transisi bagi pengembang untuk beradaptasi dan bermigrasi, serta _snapshot_ berbeda yang sesuai dengan _endpoint_ global atau regional untuk mengoptimalkan pengalaman pengguna. Untuk perbedaan detail antar versi, silakan merujuk ke dokumentasi resmi.

version
minimax-m3