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 untuk 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 bobot terbuka yang direncanakan. Perbandingan independen dari pihak ketiga masih 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 terdepan yang berfokus pada pengodean dan agen.

Is MiniMax M3 suitable for autonomous AI agents?

Ya. Model ini secara khusus dioptimalkan untuk alur kerja agen jangka 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 yang berat pada pengodean, atau opsi penerapan bobot terbuka menjadi prioritas. Gemini 3.1 Pro mungkin tetap lebih disukai untuk tim yang sudah distandardisasi pada ekosistem Google.

API MiniMax-M3 Terjangkau | text-to-text

Spesifikasi Teknis MiniMax M3

Parameter	MiniMax M3
Keluarga model	model fondasi frontier MiniMax M3
Penyedia	MiniMax
Arsitektur	MiniMax Sparse Attention (MSA)
Jenis input	Teks, Gambar, Video
Jenis output	Teks
Jendela konteks	Hingga 1,000,000 token (minimum dijamin 512K)
Kekuatan utama	Pemrograman, alur kerja agentik, penalaran multimodal, pemrosesan konteks panjang
Mode penalaran	Mode Thinking aktif/nonaktif
Penggunaan alat	Alur kerja agen, pemanggilan alat, eksekusi tugas terminal
Penyebaran	API, MiniMax Code, Token Plan, rilis open-weight mendatang
Dukungan multimodal	Pra-pelatihan multimodal native sejak langkah nol
Tanggal rilis	Juni 2026

Apa itu MiniMax M3?

MiniMax M3 adalah model AI skala frontier yang dirancang berpusat pada tiga kapabilitas yang secara historis terbatas pada sistem sumber tertutup: kinerja pemrograman tingkat lanjut, pemrosesan konteks sejuta token, dan pemahaman multimodal native. Berbeda dari 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), sebuah arsitektur perhatian jarang yang dirancang untuk membuat konteks sejuta token praktis secara komputasional sekaligus mempertahankan kinerja pada tugas pemrograman, penalaran, dan agentik.

Fitur Utama MiniMax M3

Jendela konteks 1M token: Mendukung repositori yang sangat besar, korpora riset panjang, analisis multi-dokumen, dan sesi agen berdurasi panjang.
Arsitektur berorientasi agen: Dirancang untuk dekomposisi tugas otonom, pemanggilan alat, perencanaan iteratif, dan eksekusi multi-langkah.
Multimodal native: Memproses teks, gambar, diagram, tangkapan layar, dan input video tanpa mengandalkan tumpukan visi terpisah.
Kapabilitas pemrograman tingkat lanjut: Kinerja kuat pada tolok ukur rekayasa perangkat lunak termasuk SWE-Bench Pro, Terminal-Bench, dan KernelBench.
Eksekusi jangka panjang: Terbukti menjalankan alur kerja otonom selama berjam-jam termasuk reproduksi riset dan proyek optimisasi CUDA.
Penalaran yang dapat dikonfigurasi: Mode Thinking dapat diaktifkan untuk beban kerja penalaran yang lebih dalam atau dinonaktifkan untuk interaksi berlatensi lebih rendah.

Kinerja Benchmark MiniMax M3

MiniMax melaporkan hasil benchmark tingkat frontier di seluruh tugas pemrograman, eksekusi agentik, dan evaluasi multimodal. Hasil yang dilaporkan mencakup:

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 pemrograman sekaligus mendekati kinerja Claude Opus 4.7 dalam evaluasi tertentu. Klaim ini berasal dari pengungkapan benchmark internal MiniMax dan sebaiknya ditafsirkan bersama dengan pengujian pihak ketiga independen saat tersedia.

Arsitektur Konteks Panjang dan MSA

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

Menurut MiniMax, ini secara signifikan mengurangi kebutuhan komputasi pada panjang konteks besar dan menghasilkan:

Lebih dari 9× lebih cepat untuk prefill pada panjang konteks 1M
Lebih dari 15× lebih cepat untuk decoding
Kira-kira 1/20 komputasi per-token generasi sebelumnya pada skala konteks 1M

Peningkatan ini ditujukan untuk membuat pemrograman skala repositori dan alur kerja agen jangka 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	Tingkat konteks yang tersedia publik lebih kecil	Multimodal konteks besar
Pelatihan multimodal native	Ya	Ya	Ya
Fokus pemrograman agentik	Sangat kuat	Sangat kuat	Kuat
SWE-Bench Pro	59.0%	Lebih tinggi menurut pelaporan MiniMax	Lebih rendah menurut pelaporan MiniMax
Ketersediaan Open-Weight	Direncanakan	Tidak	Tidak
Alur kerja agen jangka panjang	Fokus desain utama	Kuat	Kuat

Keterbatasan yang Diketahui

Sebagian besar pengungkapan benchmark saat ini berasal dari MiniMax, bukan dari laboratorium evaluasi independen.
Berkas model open-weight 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.

Contoh Kasus Penggunaan

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 tinjauan literatur, sintesis dokumen, analisis benchmark, dan alur kerja riset jangka panjang yang memerlukan ratusan ribu token.

Analisis Teknis Multimodal

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

Otomasi Terminal dan DevOps

Menjalankan alur kerja rekayasa yang kompleks meliputi pengujian, orkestrasi penerapan, manajemen dependensi, dan debug iteratif.

Sistem Pengetahuan Perusahaan

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

Versi Model dan Ketersediaan

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

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.

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
  }'

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