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

Sì. MiniMax M3 supporta una finestra di contesto fino a 1,000,000 token, consentendo l'analisi di grandi repository, insiemi di documentazione e sessioni di agenti di lunga durata all'interno di una singola conversazione.

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

M3 si avvicina a Claude Opus 4.7 su diversi benchmark di coding e per agenti, offrendo al contempo una finestra di contesto da 1M token e una disponibilità open-weight pianificata. Confronti indipendenti di terze parti stanno ancora emergendo.

What makes MiniMax M3 different from previous MiniMax models?

MiniMax M3 introduce l'architettura MiniMax Sparse Attention (MSA), un addestramento multimodale nativo, capacità degli agenti più robuste e un supporto a contesti significativamente più ampio rispetto ai precedenti modelli della serie M2.

Does the MiniMax M3 API support multimodal inputs?

Sì. MiniMax M3 è nativamente multimodale e supporta la comprensione di immagini e video oltre agli input basati su testo.

What benchmark scores has MiniMax M3 achieved?

MiniMax riporta 59.0% su SWE-Bench Pro, 66.0% su Terminal-Bench 2.1, 74.2% su MCP Atlas e 83.5 su BrowseComp, posizionando M3 tra i modelli di punta incentrati sul coding e sugli agenti.

Is MiniMax M3 suitable for autonomous AI agents?

Sì. Il modello è stato specificamente ottimizzato per i flussi di lavoro degli agenti di lungo orizzonte, inclusi pianificazione, uso degli strumenti, scomposizione dei compiti, esecuzione da terminale e risoluzione di problemi a più passaggi.

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

MiniMax M3 è particolarmente interessante quando le priorità sono finestre di contesto estremamente lunghe, flussi di lavoro fortemente incentrati sul coding o opzioni di distribuzione open-weight. Gemini 3.1 Pro può rimanere preferibile per i team già standardizzati sull'ecosistema di Google.

API MiniMax-M3 Conveniente | text-to-text

Specifiche tecniche di MiniMax M3

Voce	MiniMax M3
Famiglia del modello	Modello foundation di frontiera MiniMax M3
Fornitore	MiniMax
Architettura	MiniMax Sparse Attention (MSA)
Tipi di input	Testo, Immagine, Video
Tipi di output	Testo
Finestra di contesto	Fino a 1,000,000 token (minimo garantito 512K)
Punti di forza principali	Programmazione, flussi di lavoro basati su agenti, ragionamento multimodale, elaborazione di contesti lunghi
Modalità di ragionamento	Modalità di ragionamento attivabile/disattivabile
Uso degli strumenti	Flussi di lavoro con agenti, invocazione di strumenti, esecuzione di task da terminale
Distribuzione	API, MiniMax Code, Token Plan, prossimo rilascio open-weight
Supporto multimodale	Pre-addestramento multimodale nativo fin dal passo zero
Data di rilascio	Giugno 2026

Che cos'è MiniMax M3?

MiniMax M3 è un modello di IA di frontiera progettato attorno a tre capacità storicamente limitate ai sistemi a sorgente chiuso: prestazioni avanzate nella programmazione, elaborazione di contesti da un milione di token e comprensione multimodale nativa. A differenza dei modelli che aggiungono la visione come estensione successiva, M3 è stato addestrato come modello multimodale fin dall’inizio, consentendo un allineamento più profondo tra ragionamento visivo e testuale.

Il modello è costruito su MiniMax Sparse Attention (MSA), un’architettura di attenzione sparsa progettata per rendere computazionalmente pratici contesti da un milione di token, preservando le prestazioni in attività di programmazione, ragionamento e basate su agenti.

Funzionalità principali di MiniMax M3

Finestra di contesto da 1M token: Supporta repository estremamente grandi, corpora di ricerca lunghi, analisi multidocumento e sessioni di agenti di lunga durata.
Architettura orientata agli agenti: Progettata per la scomposizione autonoma dei compiti, l’invocazione di strumenti, la pianificazione iterativa e l’esecuzione in più passaggi.
Multimodalità nativa: Elabora input di testo, immagini, diagrammi, screenshot e video senza affidarsi a uno stack di visione separato.
Capacità avanzate di programmazione: Prestazioni elevate su benchmark di ingegneria del software, inclusi SWE-Bench Pro, Terminal-Bench e KernelBench.
Esecuzione su lunghi orizzonti: Dimostrati flussi di lavoro autonomi di più ore, inclusi la riproduzione di ricerche e progetti di ottimizzazione CUDA.
Ragionamento configurabile: La modalità di “thinking” può essere abilitata per carichi di lavoro di ragionamento più profondi o disabilitata per interazioni a bassa latenza.

Prestazioni sui benchmark di MiniMax M3

MiniMax riporta risultati a livello di frontiera nei compiti di programmazione, esecuzione basata su agenti e valutazione multimodale. I risultati riportati includono:

Benchmark	Punteggio
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

L’azienda riferisce inoltre che M3 supera GPT-5.5 e Gemini 3.1 Pro su diversi benchmark orientati alla programmazione, avvicinandosi alle prestazioni di Claude Opus 4.7 in valutazioni selezionate. Queste affermazioni provengono dalle divulgazioni interne sui benchmark di MiniMax e dovrebbero essere interpretate insieme a test indipendenti di terze parti non appena disponibili.

Architettura per lunghi contesti e MSA

MiniMax Sparse Attention (MSA) è l’innovazione architetturale alla base della capacità di M3 di gestire contesti da un milione di token. Invece di applicare un’attenzione quadratica completa all’intera sequenza, MSA esegue un instradamento a livello di blocchi e un’attenzione sparsa su regioni selezionate del contesto.

Secondo MiniMax, ciò riduce in modo sostanziale i requisiti computazionali a grandi lunghezze di contesto e offre:

Oltre 9× prestazioni di prefill più veloci a lunghezza di contesto 1M
Oltre 15× prestazioni di decodifica più veloci
Circa 1/20 delle risorse di calcolo per token rispetto alla generazione precedente alla scala di contesto 1M

Questi miglioramenti sono pensati per rendere pratiche la programmazione alla scala di repository e i flussi di lavoro basati su agenti su lunghi orizzonti.

MiniMax M3 vs Claude Opus 4.7 vs Gemini 3.1 Pro

Capacità	MiniMax M3	Claude Opus 4.7	Gemini 3.1 Pro
Finestra di contesto	Fino a 1M	Fasce di contesto pubblicamente disponibili più piccole	Multimodale a grande contesto
Addestramento multimodale nativo	Sì	Sì	Sì
Focus sulla programmazione basata su agenti	Molto forte	Molto forte	Forte
SWE-Bench Pro	59.0%	Più alto secondo quanto riportato da MiniMax	Più basso secondo quanto riportato da MiniMax
Disponibilità open-weight	Pianificata	No	No
Flussi di lavoro agentici a lungo orizzonte	Focus di progettazione principale	Forte	Forte

Limitazioni note

La maggior parte delle divulgazioni sui benchmark proviene attualmente da MiniMax piuttosto che da laboratori di valutazione indipendenti.
I file del modello open-weight e il rapporto tecnico completo sono stati annunciati, ma al momento del lancio non erano ancora stati rilasciati ampiamente.
L’affidabilità nel mondo reale in ambienti di produzione è ancora in fase di validazione da parte della comunità di sviluppatori.
I carichi di lavoro con contesti da un milione di token possono comportare costi operativi e latenze superiori rispetto ai carichi di lavoro di inferenza standard.

Casi d'uso rappresentativi

Ingegneria del software su scala repository

Analizzare grandi codebase, eseguire refactoring multi-file, generare patch, rivedere le pull request e mantenere un contesto di sviluppo di lungo periodo.

Agenti di ricerca autonomi

Supportare rassegne della letteratura, sintesi di documenti, analisi di benchmark e flussi di lavoro di ricerca di lunga durata che richiedono centinaia di migliaia di token.

Analisi tecnica multimodale

Interpretare screenshot, diagrammi architetturali, grafici, documenti tecnici e contenuti video all’interno dello stesso flusso di ragionamento.

Automazione di terminale e DevOps

Eseguire flussi di lavoro ingegneristici complessi che coinvolgono testing, orchestrazione del deployment, gestione delle dipendenze e debug iterativo.

Sistemi di conoscenza aziendali

Cercare e ragionare su ampie raccolte di policy, contratti, documentazione tecnica e repository di conoscenza interni.

Versione del modello e disponibilità

MiniMax M3 è stato presentato ufficialmente nel giugno 2026 come successore di punta nella lineup di modelli MiniMax. Il modello è disponibile tramite l’ecosistema di API MiniMax e CometAPI.

Prezzi per MiniMax-M3

Esplora i prezzi competitivi per MiniMax-M3, progettato per adattarsi a vari budget e necessità di utilizzo. I nostri piani flessibili garantiscono che paghi solo per quello che usi, rendendo facile scalare man mano che i tuoi requisiti crescono. Scopri come MiniMax-M3 può migliorare i tuoi progetti mantenendo i costi gestibili.

Prezzo Comet (USD / M Tokens)	Prezzo Ufficiale (USD / M Tokens)	Sconto
Ingresso:$0.48/M Uscita:$1.92/M	Ingresso:$0.6/M Uscita:$2.4/M	-20%

Codice di esempio e API per MiniMax-M3

Accedi a codice di esempio completo e risorse API per MiniMax-M3 per semplificare il tuo processo di integrazione. La nostra documentazione dettagliata fornisce una guida passo dopo passo, aiutandoti a sfruttare appieno il potenziale di MiniMax-M3 nei tuoi progetti.

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
  }'

Versioni di MiniMax-M3

Il motivo per cui MiniMax-M3 dispone di più snapshot può includere fattori potenziali come variazioni nell'output dopo aggiornamenti che richiedono snapshot precedenti per coerenza, offrire agli sviluppatori un periodo di transizione per l'adattamento e la migrazione, e diversi snapshot corrispondenti a endpoint globali o regionali per ottimizzare l'esperienza utente. Per le differenze dettagliate tra le versioni, si prega di fare riferimento alla documentazione ufficiale.

version
minimax-m3