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 di analizzare grandi repository, insiemi di documentazione e sessioni di agenti di lunga durata all'interno di un'unica 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 agenti, offrendo al contempo una finestra di contesto da 1M token e una disponibilità open-weight pianificata. Confronti indipendenti di terze parti sono ancora in corso di pubblicazione.

What makes MiniMax M3 different from previous MiniMax models?

MiniMax M3 introduce l'architettura MiniMax Sparse Attention (MSA), un addestramento multimodale nativo, capacità di agente più robuste e un supporto del contesto 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 il 59.0% su SWE-Bench Pro, il 66.0% su Terminal-Bench 2.1, il 74.2% su MCP Atlas e 83.5 su BrowseComp, collocando M3 tra i modelli leader incentrati sul coding e sugli agenti.

Is MiniMax M3 suitable for autonomous AI agents?

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

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

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

API MiniMax-M3 Conveniente | text-to-text

Playground per MiniMax-M3

Esplora il Playground di MiniMax-M3 — un ambiente interattivo per testare modelli ed eseguire query in tempo reale. Prova prompt, regola parametri e itera istantaneamente per accelerare lo sviluppo e convalidare i casi d'uso.

Specifiche tecniche di MiniMax M3

Voce	MiniMax M3
Famiglia di modelli	Modello foundation di frontiera MiniMax M3
Provider	MiniMax
Architettura	MiniMax Sparse Attention (MSA)
Tipi di input	Text, Image, Video
Tipi di output	Text
Finestra di contesto	Fino a 1,000,000 token (minimo garantito 512K)
Punti di forza principali	Coding, workflow agentici, ragionamento multimodale, elaborazione di contesti lunghi
Modalità di ragionamento	Modalità di thinking on/off
Uso degli strumenti	Workflow di agenti, invocazione di strumenti, esecuzione di task da terminale
Distribuzione	API, MiniMax Code, Token Plan, rilascio open-weight imminente
Supporto multimodale	Pretraining multimodale nativo fin dallo step zero
Data di rilascio	June 2026

Che cos’è MiniMax M3?

MiniMax M3 è un modello di IA di scala di frontiera progettato attorno a tre capacità che storicamente sono state limitate ai sistemi a codice chiuso: prestazioni avanzate nel coding, elaborazione di contesti da milioni 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 basato su MiniMax Sparse Attention (MSA), un’architettura di attenzione sparsa progettata per rendere pratici i contesti da milioni di token dal punto di vista computazionale, preservando al contempo le prestazioni su attività di coding, ragionamento e task agentici.

Caratteristiche principali di MiniMax M3

Finestra di contesto da 1M token: supporta repository estremamente grandi, corposi corpora di ricerca, analisi multi-documento e sessioni di agenti di lunga durata.
Architettura orientata agli agenti: progettata per scomposizione autonoma dei task, chiamata di strumenti, pianificazione iterativa ed esecuzione multi-step.
Multimodalità nativa: elabora input di testo, immagini, diagrammi, screenshot e video senza affidarsi a uno stack di visione separato.
Capacità avanzata di coding: prestazioni elevate su benchmark di ingegneria del software inclusi SWE-Bench Pro, Terminal-Bench e KernelBench.
Esecuzione a lungo orizzonte: workflow autonomi di più ore dimostrati, inclusa 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 latenza inferiore.

Prestazioni di benchmark di MiniMax M3

MiniMax riporta risultati di benchmark di livello di frontiera su coding, esecuzione agentica e task di 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 riporta inoltre che M3 supera GPT-5.5 e Gemini 3.1 Pro su diversi benchmark orientati al coding, avvicinandosi alle prestazioni di Claude Opus 4.7 in alcune valutazioni. Queste affermazioni hanno origine dalle divulgazioni interne di benchmark di MiniMax e andrebbero interpretate insieme a test indipendenti di terze parti man mano che diventano disponibili.

Architettura per contesti lunghi e MSA

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

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

Oltre 9× prestazioni di prefill più rapide a lunghezza di contesto 1M
Oltre 15× prestazioni di decodifica più rapide
Circa 1/20 del compute per token della generazione precedente alla scala di contesto 1M

Questi miglioramenti mirano a rendere pratici il coding alla scala di repository e i workflow di agenti a lungo orizzonte.

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	Tier di contesto pubblicamente disponibili più piccoli	Multimodale a contesto ampio
Training multimodale nativo	Sì	Sì	Sì
Focus sul coding agentico	Molto forte	Molto forte	Forte
SWE-Bench Pro	59.0%	Maggiore secondo le segnalazioni di MiniMax	Inferiore secondo le segnalazioni di MiniMax
Disponibilità open-weight	Pianificata	No	No
Workflow agentici a lungo orizzonte	Focus progettuale principale	Forte	Forte

Limitazioni note

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

Casi d’uso rappresentativi

Ingegneria del software alla scala di repository

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

Agenti di ricerca autonomi

Supportare revisione della letteratura, sintesi di documenti, analisi di benchmark e workflow di ricerca di lunga durata che richiedono centinaia di migliaia di token.

Analisi tecnica multimodale

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

Automazione di terminale e DevOps

Eseguire workflow ingegneristici complessi che coinvolgono test, orchestrazione del deployment, gestione delle dipendenze e debug iterativo.

Sistemi di conoscenza aziendale

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

Versione del modello e disponibilità

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

FAQ

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.

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

Tasso di successo delle richieste negli ultimi 30 giorni, che riflette l'affidabilità di ogni provider di modelli. CometAPI monitora tutti i provider connessi in tempo reale, 24 ore su 24, 7 giorni su 7.

RespondLIVE

770msAvg. Response

UptimeLIVE

100.0%Avg. Uptime

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