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

Иә. MiniMax M3 1,000,000 токенге дейінгі контекстік терезені қолдайды, бұл бір әңгіме аясында ірі репозиторийлерді, құжаттама жинақтарын және ұзаққа созылатын агент сессияларын талдауға мүмкіндік береді.

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

M3 кодтау және агент бенчмарктерінің бірқатарында Claude Opus 4.7 деңгейіне жақындайды, сонымен қатар 1M токендік контекстік терезені және ашық салмақтардың жоспарланған қолжетімділігін ұсынады. Тәуелсіз үшінші тарап салыстырулары әлі де пайда болуда.

What makes MiniMax M3 different from previous MiniMax models?

MiniMax M3 MiniMax Sparse Attention (MSA) архитектурасын, нативті мультимодальды оқытуды, күштірек агент мүмкіндіктерін және M2 сериясындағы алдыңғы модельдермен салыстырғанда айтарлықтай үлкенірек контекстік қолдауды енгізеді.

Does the MiniMax M3 API support multimodal inputs?

Иә. MiniMax M3 табиғатынан мультимодальды және мәтінге негізделген енгізулерден бөлек, кескіндер мен бейнелерді түсінуді қолдайды.

What benchmark scores has MiniMax M3 achieved?

MiniMax SWE-Bench Pro бойынша 59.0%, Terminal-Bench 2.1 бойынша 66.0%, MCP Atlas бойынша 74.2% және BrowseComp бойынша 83.5 нәтижелерін хабарлайды, бұл M3-ті кодтауға және агентке бағытталған жетекші модельдердің қатарына орналастырады.

Is MiniMax M3 suitable for autonomous AI agents?

Иә. Бұл модель жоспарлау, құралдарды пайдалану, тапсырмаларды бөлу, терминалда орындау және көп-қадамды мәселе шешуді қамтитын ұзақ мерзімді агенттік жұмыс үрдістері үшін арнайы оңтайландырылған.

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

Өте ұзын контекстік терезелер, кодтауға басым бағытталған жұмыс үрдістері немесе ашық салмақтармен орналастыру нұсқалары басымдық болғанда, MiniMax M3 ерекше тартымды. Google экожүйесіне бұрыннан стандартталған командалар үшін Gemini 3.1 Pro әлі де қалаулырақ болуы мүмкін.

Қолжетімді MiniMax-M3 API | text-to-text

MiniMax-M3 үшін Playground

MiniMax-M3 Playground-ын зерттеңіз — модельдерді тестілеу және нақты уақытта сұрауларды орындауға арналған интерактивті орта. Промпттарды қолданып көріңіз, параметрлерді реттеңіз және дамуды жеделдету және пайдалану жағдайларын растау үшін лезде қайталаңыз.

MiniMax M3 техникалық сипаттамалары

Элемент	MiniMax M3
Модель отбасына	MiniMax M3 frontier foundation model
Провайдер	MiniMax
Архитектура	MiniMax Sparse Attention (MSA)
Енгізу түрлері	Мәтін, Сурет, Бейне
Шығыс түрлері	Мәтін
Контекст терезесі	1,000,000 токенге дейін (минимум кепілденген 512K)
Негізгі артықшылықтар	Кодтау, агенттік жұмыс процестері, көпмодальды пайымдау, ұзақ контекстті өңдеу
Ойлау режимі	Ойлау режимін қосу/өшіру
Құралдарды пайдалану	Агенттік жұмыс процестері, құралдарды шақыру, терминалдық тапсырмаларды орындау
Жеткізу	API, MiniMax Code, Token Plan, алдағы ашық салмақты релиз
Көпмодальды қолдау	Нөлінші қадамнан бастап натив көпмодальды алдын ала үйрету
Шығарылған күні	2026 жылғы маусым

MiniMax M3 дегеніміз не?

MiniMax M3 — жабық бастапқы кодты жүйелермен тарихи түрде шектелген үш мүмкіндікті негізге ала отырып жасалған фронтир деңгейіндегі ЖИ моделі: жетілдірілген кодтау өнімділігі, миллион токендік контекстті өңдеу және натив көпмодальды түсінік. Кейіннен көру модулін кеңейту ретінде қосатын модельдерден айырмашылығы, M3 басынан көпмодальды модель ретінде үйретілді, бұл визуалды және мәтіндік пайымдаудың тереңірек үйлесімін қамтамасыз етеді.

Модель MiniMax Sparse Attention (MSA) негізінде салынған — бұл миллион токендік контексттерді есептеу жағынан қолдануға ыңғайлы ететін және кодтау, пайымдау мен агенттік тапсырмалардағы өнімділікті сақтайтын сирек назар аудару архитектурасы.

MiniMax M3 негізгі мүмкіндіктері

1M-токендік контекст терезесі: өте үлкен репозиторийлерді, ұзақ зерттеу корпустарын, көпқұжатты талдауды және ұзаққа созылатын агент сессияларын қолдайды.
Агентке бағдарланған архитектура: автономды тапсырмаларды бөлшектеу, құралдарды шақыру, итерациялық жоспарлау және көпқадамды орындау үшін жасалған.
Натив көпмодальдылық: мәтін, суреттер, диаграммалар, скриншоттар және бейне кірістерді жеке көру стегіне сүйенбей өңдейді.
Жетілдірілген кодтау мүмкіндігі: SWE-Bench Pro, Terminal-Bench және KernelBench сияқты бағдарламалық инженерия бенчмарктерінде мықты өнімділік.
Ұзақ мерзімді орындау: зерттеуді қайта өндіру және CUDA оңтайландыру жобаларын қоса алғанда, көп сағаттық автономды жұмыс процестері көрсетілген.
Теңшелетін пайымдау: тереңірек пайымдау жүктемелері үшін ойлау режимін қосуға немесе төмен кідірісті өзара әрекеттесулер үшін оны өшіруге болады.

MiniMax M3 бенчмарк көрсеткіштері

MiniMax кодтау, агенттік орындау және көпмодальды бағалау тапсырмалары бойынша фронтир деңгейіндегі бенчмарк нәтижелерін хабарлайды. Хабарланған нәтижелерге мыналар кіреді:

Бенчмарк	Ұпай
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

Компания M3-тің бірқатар кодтауға бағытталған бенчмарктерде GPT-5.5 және Gemini 3.1 Pro-дан асып түсетінін, ал кейбір бағалауларда Claude Opus 4.7 көрсеткішіне жақындайтынын да хабарлайды. Бұл мәлімдемелер MiniMax-тың ішкі бенчмарк жарияланымдарынан алынған және тәуелсіз үшінші тараптық тестілеу қолжетімді болған сайын сонымен қатар қарастырылуы тиіс.

Ұзақ контекст архитектурасы және MSA

MiniMax Sparse Attention (MSA) — M3-тің миллион токендік контекст мүмкіндігінің артындағы архитектуралық инновация. Толық квадраттық назарды бүкіл тізбекке қолданудың орнына, MSA блок деңгейінде маршрутизация жасап, контексттің таңдалған аймақтарына сирек назар аударады.

MiniMax айтуынша, бұл үлкен контекст ұзындықтарында есептеуді айтарлықтай қысқартады және төмендегілерді қамтамасыз етеді:

1M контекст ұзындығында алдын ала толтыру өнімділігі 9×-дан астам жылдам
Декодтау өнімділігі 15×-дан астам жылдам
1M контекст ауқымында алдыңғы буынмен салыстырғанда бір токенге шаққандағы есептеу шамамен 1/20

Бұл жақсартулар репозиторий ауқымындағы кодтау мен ұзақ мерзімді агенттік жұмыс процестерін практикалық етуге бағытталған.

MiniMax M3, Claude Opus 4.7 және Gemini 3.1 Pro салыстыруы

Мүмкіндік	MiniMax M3	Claude Opus 4.7	Gemini 3.1 Pro
Контекст терезесі	1M-ге дейін	Қоғамға қолжетімді контекст деңгейлері кіші	Үлкен контекстті көпмодальды
Натив көпмодальды үйрету	Иә	Иә	Иә
Агенттік кодтауға басымдық	Өте күшті	Өте күшті	Күшті
SWE-Bench Pro	59.0%	MiniMax хабарламасына сәйкес жоғарырақ	MiniMax хабарламасына сәйкес төменірек
Ашық салмақтардың қолжетімділігі	Жоспарланған	Жоқ	Жоқ
Ұзақ мерзімді агенттік жұмыс процестері	Негізгі жобалау фокусы	Күшті	Күшті

Белгілі шектеулер

Қазіргі уақытта бенчмарк жарияланымдарының көбі тәуелсіз бағалау зертханаларынан емес, MiniMax-тен келеді.
Ашық салмақты модель файлдары мен толық техникалық есеп жарияланды, бірақ іске қосу кезінде әлі кеңінен шығарылған жоқ.
Өндірістік ортадағы нақты сенімділік әзірлеушілер қауымдастығы тарапынан әлі де тексерілуде.
Миллион токендік контекст жүктемелері стандартты инференс жүктемелеріне қарағанда жоғары операциялық шығындар мен кідірісті тудыруы мүмкін.

Қолдану сценарийлері

Репозиторий ауқымындағы бағдарламалық жасақтама инженериясы

Үлкен код базаларын талдау, көп файлды рефакторлау, патчтар жасау, pull request-терді қарап шығу және ұзақ мерзімді әзірлеу контекстін сақтау.

Автономды зерттеу агенттері

Әдеби шолуды, құжат синтезін, бенчмарк талдауды және жүздеген мың токенді қажет ететін ұзаққа созылатын зерттеу жұмыс процестерін қолдау.

Көпмодальды техникалық талдау

Скриншоттарды, архитектура диаграммаларын, диаграммалар мен техникалық құжаттарды, бейне контентті бірдей пайымдау жұмыс процесі ішінде түсіндіру.

Терминал және DevOps автоматтандыруы

Тестілеуді, орналастыруды үйлестіруді, тәуелділіктерді басқаруды және итерациялық жөндеуді қамтитын күрделі инженерлік жұмыс процестерін орындау.

Корпоративтік білім жүйелері

Саясаттар, келісімшарттар, техникалық құжаттама және ішкі білім репозиторийлерінің үлкен жинақтары бойынша іздеу және пайымдау.

Модель нұсқасы және қолжетімділігі

MiniMax M3 2026 жылғы маусымда MiniMax модель желісіндегі флагмандық мұрагер ретінде ресми түрде таныстырылды. Модель MiniMax API экожүйесі және CometAPI арқылы қолжетімді.

ЖҚС

MiniMax-M3 үшін баға белгілеу

[Модель атауы] үшін әртүрлі бюджеттер мен пайдалану қажеттіліктеріне сәйкес келетін бәсекеге қабілетті баға белгілеуді зерттеңіз. Біздің икемді жоспарларымыз сіз тек пайдаланған нәрсеңіз үшін ғана төлеуіңізді қамтамасыз етеді, бұл сіздің талаптарыңыз өскен сайын масштабтауды жеңілдетеді. [Модель атауы] шығындарды басқарылатын деңгейде ұстай отырып, сіздің жобаларыңызды қалай жақсарта алатынын біліңіз.

Комета бағасы (USD / M Tokens)	Ресми баға (USD / M Tokens)	Жеңілдік
Енгізу:$0.48/M Шығыс:$1.92/M	Енгізу:$0.6/M Шығыс:$2.4/M	-20%

MiniMax-M3 үшін үлгі код және API

[Модель атауы] үшін кешенді үлгі кодтары мен API ресурстарына қол жеткізіп, интеграция процесіңізді жеңілдетіңіз. Біздің толық құжаттама қадам-қадаммен нұсқаулық береді, жобаларыңызда [Модель атауы] мүмкіндіктерін толық пайдалануға көмектеседі.

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

Соңғы 30 күндегі сұрау сәттілік деңгейі, әрбір модель провайдерінің сенімділігін көрсетеді. CometAPI барлық қосылған провайдерлерді нақты уақытта тәулік бойы бақылайды.

RespondLIVE

769msAvg. Response

UptimeLIVE

100.0%Avg. Uptime

MiniMax-M3 нұсқалары

MiniMax-M3 бірнеше снупшоттарының болуының себептеріне мыналар жатады: жаңартулардан кейінгі шығыстардың өзгеруі, бұрынғы снупшоттарды тұрақтылықты сақтау үшін қолдану, әзірлеушілерге бейімделу және көшіру үшін өту кезеңін ұсыну, сондай-ақ әртүрлі снупшоттардың жаһалдық немесе аймақтық эндпоинттерге сәйкес келуі арқылы пайдаланушы тәжірибесін оңтайландыру. Нұсқалар арасындағы егжей-тегжейлі айырмашылықтар үшін ресми құжаттамаға жүгініңіз.

version
minimax-m3