MiniMax M3 қандай бенчмарк көрсеткіштеріне қол жеткізді?

MiniMax SWE-Bench Pro бойынша 59.0%, Terminal-Bench 2.1 бойынша 66.0%, MCP Atlas бойынша 74.2% және BrowseComp бойынша 83.5 нәтижесін хабарлайды, бұл M3-ті кодтау және агенттерге бағытталған алдыңғы қатарлы модельдер қатарына орналастырады.

MiniMax M3 автономды ЖИ агенттері үшін қолайлы ма?

Иә. Модель жоспарлау, құралдарды пайдалану, тапсырмаларды декомпозициялау, терминалда орындау және көпқадамды есептерді шешуді қамтитын ұзақ мерзімді агент жұмыс ағындары үшін арнайы оңтайландырылған.

MiniMax M3 API мультимодальды кірістерді қолдай ма?

Иә. MiniMax M3 табиғи түрде мультимодальды және мәтінге негізделген кірістерден бөлек, кескіндер мен бейнелерді түсінуді қолдайды.

MiniMax M3-ті алдыңғы MiniMax модельдерінен не ерекшелендіреді?

MiniMax M3 MiniMax Sparse Attention (MSA) архитектурасын, табиғи мультимодальды оқытуды, күштірек агент мүмкіндіктерін және M2 сериясындағы алдыңғы модельдермен салыстырғанда едәуір үлкен контекстік терезе қолдауын ұсынады.

Кодтау тапсырмалары үшін MiniMax M3 Claude Opus 4.7-пен қалай салыстырылады?

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

Әзірлеушілер Gemini 3.1 Pro орнына MiniMax M3-ті қашан таңдауы керек?

Өте ұзақ контекстік терезелер, кодтауға басым жүктемелі жұмыс ағындары немесе ашық салмақты орналастыру опциялары басымдық болғанда, MiniMax M3 ерекше тартымды. Жұмысын Google экожүйесіне әлдеқашан стандарттаған командалар үшін Gemini 3.1 Pro әлі де қалаулы болуы мүмкін.

MiniMax M3 толық бағдарламалық жасақтама репозиторийін бір контекстік терезеде өңдей ала ма?

Иә. MiniMax M3 1,000,000-токендік контекстік терезені қолдайды, бұл ірі репозиторийлерді, құжаттама жиынтықтарын және ұзақ жүретін агент сессияларын бір диалог ішінде талдауға мүмкіндік береді.

MiniMax

API жұмыс істеп тұр

minimax-m3

MiniMax-M3 API

Minimax-m3 — берік пайымдау, табиғи диалог және шығармашылық мазмұн жасауға арналған көпмодальды ЖИ моделі. Ол мәтін және визуалды түсіну тапсырмалары бойынша теңгерімді өнімділік қамтамасыз етеді, бұл оны жалпы мақсаттағы ЖИ қолданбалары үшін қолайлы етеді.

Бастапқы баға

$0.24 / 1М кіріс токен

Пайдалануға негізделген төлем

API күйі

Жұмыс істеп тұр

97.6% жұмыс уақыты / 24 сағ

Жауап беру уақыты

9387 ms

Байқалған API жауап беру уақыты

Шығарылған күні

Jun 1, 2026

MiniMax

Сынақ алаңы

MiniMax-M3 моделін нақты сұраныспен байқап көріңіз, параметрлерін қарап шығыңыз және API-ді біріктірмес бұрын нәтижені тексеріңіз.

Баға белгілеу

Жоғарыдағы жылдам бағалауды бір іске қосу үшін пайдаланыңыз, содан кейін CometAPI мен ресми баға арасындағы толық салыстыруды қараңыз.

Бірінші сұрау

$0.0012

CometAPI пайдалану құнының болжамы

Он сұрау

$0.0120

CometAPI пайдалану құнының болжамы

Он бес сұрау

$0.0180

CometAPI пайдалану құнының болжамы

⇌

Кредиттерді айырбастау

1 000 кредит = $1

Кредиттер токендер, сұраулар және орындау уақыты бойынша есептелетін төлемдерді салыстыруға мүмкіндік береді. Төлем жасау кезінде негізгі көрсеткіш USD сомасы болып қалады.

✓Кредиттермен есептелген ағымдағы модель

Кіріс

240

кредит / 1 млн токен

Шығыс деректері

960

кредит / 1 млн токен

Минималды төлемнің ашықтығы Бұл прототип әр сұрау үшін жасырын минималды төлемді қарастырмайды. Егер өндірістік есеп айырысуда минималды төлем немесе ең аз толықтыру сомасы қолданылса, ол сатып алудан бұрын көрсетіліп, әрбір бюджет болжамына енгізілуі тиіс.

Модель	Деңгей	Шарт	Comet бағасы (USD / млн токен)	Ресми баға (USD / млн токен)	Жеңілдік
minimax-m3	short_context	len <= 524288	Кіріс: $0.2400/млн Шығыс: $0.9600/млн Cache Read: $0.0480/млн	Кіріс: $0.3000/млн Шығыс: $1.20/млн Cache Read: $0.0600/млн	-20%
minimax-m3	long_context	-	Кіріс: $0.4800/млн Шығыс: $1.92/млн Cache Read: $0.0960/млн	Кіріс: $0.6000/млн Шығыс: $2.40/млн Cache Read: $0.1200/млн	-20%
minimax-m3.1-flash	-	-	Кіріс: $0.8000/млн Шығыс: $3.20/млн	Кіріс: $1.00/млн Шығыс: $4.00/млн	-20%
minimax-m3.1-flash-preview	-	-	Кіріс: $0.8000/млн Шығыс: $3.20/млн	Кіріс: $1.00/млн Шығыс: $4.00/млн	-20%

Модель туралы қысқаша мәлімет

Іздеу және бағалау үшін тұрақты модель идентификаторы өзгермелі каталог деректерімен үйлеседі: каталог деректері өзгеруі мүмкін, бірақ беттің негізгі SEO құрылымын қайта жазудың қажеті жоқ.

Тұрақты идентификатор

MiniMax-M3 деген не?

Бағалар мен лимиттер өзгерсе де, канондық модель идентификаторы тұрақты болып қалады.

Модель туралы өзекті деректер

Каталогтың ағымдағы күйі

Қолжетімділік

Қолжетімді

Бастапқы баға

$0.24 / 1М кіріс токен

Контекст

Мүмкіндіктерді көру

Каталог күні

Jun 1, 2026

Playground 2.0 / Шешімдер панелі

Алдымен шешім қабылдаңыз. Сенімді түрде интеграциялаңыз.

Модельдерді салыстыруға, промпттарды баптауға, маршруттауды тексеруге, кодты көшіруге және сынақтан өткен бастапқы нұсқаны іске қосуға арналған бірыңғай жұмыс кеңістігі.

Негізделген MiniMax-M3

Жұмыс процестері

Шешім қабылдамас бұрын салыстырыңыз

Бір промптты жетекші модельдерде іске қосып, дәлелдерге негізделген ұсыныс алыңыз.

3 модель · 1 іске қосу

Бағалау промпты

кодтаутемпература 0.2JSON шығысы

GPT-5

OpenAI

Сапа

91/100

Кідіріс

1.2s

Болжалды құны

$0.018

Claude Opus 5

Anthropic

ЖИ таңдауы

Сапа

95/100

Кідіріс

1.8s

Болжалды құны

$0.024

Gemini 3 Pro

Google

Сапа

89/100

Кідіріс

0.9s

Болжалды құны

$0.011

Ұсыныс: тәуекелі жоғары кодты тексеру үшін Claude Opus 5 моделін таңдаңыз; шығынды шамамен 54%-ға азайту үшін күнделікті тексерулерді Gemini 3 Pro моделіне бағыттаңыз.

Шолу

MiniMax-M3 туралы маңызды мінез-құлық пен интеграция ерекшеліктерін қамтитын практикалық шолу.

MiniMax M3 техникалық сипаттамалары

Тармақ	MiniMax M3
Модельдер отбасы	MiniMax M3 фронтир деңгейіндегі базалық модель
Провайдер	MiniMax
Архитектура	MiniMax Sparse Attention (MSA)
Енгізу түрлері	Мәтін, Сурет, Бейне
Шығыс түрлері	Мәтін
Контекст терезесі	1,000,000 токенге дейін (минимум кепілдендірілгені — 512K)
Негізгі артықшылықтар	Кодтау, агенттік жұмыс ағындары, мультимодаль пайымдау, ұзын контекстті өңдеу
Пайымдау режимі	Ойлау режимі қосулы/өшірулі
Құралдарды пайдалану	Агенттік жұмыс ағындары, құралдарды шақыру, терминалдық тапсырмаларды орындау
Орналастыру	API, MiniMax Code, Token Plan, жақында болатын ашық салмақты релиз
Мультимодаль қолдау	Нөлінші қадамнан бастап тумысынан мультимодаль алдын ала оқыту
Шығарылым күні	2026 жылғы маусым

MiniMax M3 деген не?

MiniMax M3 — тарихи тұрғыдан жабық бастапқы кодты жүйелермен шектелген үш мүмкіндікке бағдарланған фронтир деңгейіндегі ауқымды ЖИ моделі: озық кодтау өнімділігі, миллион токендік контекстті өңдеу және тумысынан мультимодальды түсіну. Көру мүмкіндігін кейіннен кеңейту ретінде қосатын модельдерден айырмашылығы, M3 басынан бастап мультимодаль модель ретінде оқытылған, бұл көрнекі және мәтіндік пайымдаудың тереңірек сәйкестенуіне мүмкіндік береді.

Модель MiniMax Sparse Attention (MSA) негізінде құрылған — сиретілген назарға негізделген архитектура, ол миллион токендік контексті есептеулер тұрғысынан практикалық етеді және кодтау, пайымдау және агенттік тапсырмалардағы өнімділікті сақтайды.

MiniMax M3 негізгі мүмкіндіктері

1M-токендік контекст терезесі: Өте үлкен репозиторийлерді, көлемді зерттеу корпустарын, көпқұжатты талдауды және ұзаққа созылатын агент сессияларын қолдайды.
Агентке бағдарланған архитектура: Тапсырмаларды автономды түрде жіктеуге, құралдарды шақыруға, итеративті жоспарлауға және көпқадамды орындауға арналған.
Тумысынан мультимодальдық: Жеке vision стегіне сүйенбей-ақ мәтін, суреттер, диаграммалар, скриншоттар және бейнелерді өңдейді.
Озық кодтау қабілеті: SWE-Bench Pro, Terminal-Bench және KernelBench сияқты бағдарламалық инженерия бенчмарктарында жоғары нәтижелер көрсетеді.
Ұзақ көкжиекті орындау: Зерттеуді қайта өндіру және CUDA оптимизациясы жобаларын қоса алғанда, көп сағаттық автономды жұмыс ағындары көрсетілді.
Бапталатын пайымдау: Ойлау режимін тереңірек пайымдау жүктемелері үшін қосуға немесе төмен кідірісті өзара әрекеттесулер үшін өшіруге болады.

MiniMax M3 бенчмарк өнімділігі

MiniMax кодтау, агенттік орындау және мультимодаль бағалау тапсырмалары бойынша фронтир деңгейіндегі нәтижелер туралы 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 сондай-ақ M3 бірнеше кодтауға бағытталған бенчмарктарда GPT-5.5 және Gemini 3.1 Pro модельдерінен озады, ал кейбір таңдаулы бағалауларда Claude Opus 4.7 деңгейіне жақындайды деп хабарлайды. Бұл мәлімдемелер MiniMax-тың ішкі бенчмарк ашылымдарынан алынған және тәуелсіз үшінші тараптардың сынақтары қолжетімді болған сайын сонымен бірге қарастырылуы тиіс.

Ұзын контекст архитектурасы және MSA

MiniMax Sparse Attention (MSA) — M3-тің миллион токендік контекст мүмкіндігінің артындағы архитектуралық жаңалық. Толық тізбек бойына толық квадратиктік назар қолданудың орнына, MSA блок деңгейіндегі маршрутизацияны және контексттің таңдалған аймақтары бойынша сиретілген назарды жүзеге асырады.

MiniMax мәліметінше, бұл үлкен контекст ұзындықтарында есептеу талаптарын айтарлықтай төмендетеді және мыналарды қамтамасыз етеді:

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

Бұл жетілдірулер репозиторий ауқымындағы кодтауды және ұзақ көкжиекті агенттік жұмыс ағындарын практикалық етуге бағытталған.

MiniMax M3 vs Claude Opus 4.7 vs Gemini 3.1 Pro

Мүмкіндік	MiniMax M3	Claude Opus 4.7	Gemini 3.1 Pro
Контекст терезесі	1M-ге дейін	Жалпы қолжетімді контекст деңгейлері кіші	Үлкен контекстті мультимодаль
Тумысынан мультимодаль оқыту	Иә	Иә	Иә
Агенттік кодтауға басымдық	Өте күшті	Өте күшті	Күшті
SWE-Bench Pro	59.0%	MiniMax есептері бойынша жоғары	MiniMax есептері бойынша төмен
Ашық салмақтардың қолжетімділігі	Жоспарланған	Жоқ	Жоқ
Ұзақ көкжиекті агенттік жұмыс ағындары	Негізгі жобалық басымдық	Күшті	Күшті

Белгілі шектеулер

Қазіргі уақытта бенчмарк жөніндегі жарияланымдардың көбі тәуелсіз бағалау зертханаларынан емес, MiniMax-тан келеді.
Ашық салмақты модель файлдары мен толық техникалық есеп жарияланғанымен, іске қосу кезінде әлі кеңінен шығарылмаған.
Өндірістік ортадағы нақты сенімділік әзірлеуші қауымдастық тарапынан әлі тексерілуде.
Миллион токендік контекст жүктемелері стандартты инференс жүктемелеріне қарағанда операциялық шығындар мен кідірісті арттыруы мүмкін.

Өкілдік пайдалану сценарийлері

Репозиторий ауқымындағы бағдарламалық инженерия

Ірі код базаларын талдау, көп файлдық рефакторинг жасау, патчтар генерациялау, pull request-терді шолу және ұзақ мерзімді әзірлеу контекстін сақтау.

Автономды зерттеу агенттері

Әдеби шолулар, құжаттарды синтездеу, бенчмарк талдауы және жүздеген мың токенді талап ететін ұзаққа созылатын зерттеу жұмыс ағындарын қолдау.

Мультимодаль техникалық талдау

Скриншоттар, архитектуралық диаграммалар, графиктер, техникалық құжаттар және бейне контентті бір пайымдау жұмыс ағынында интерпретациялау.

Терминал және DevOps автоматтандыруы

Тестілеу, орналастыруды оркестрациялау, тәуелділіктерді басқару және қателерді итеративті түзетуді қамтитын күрделі инженерлік жұмыс ағындарын орындау.

Корпоративтік білім жүйелері

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

Модель нұсқасы және қолжетімділігі

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

ЖҚС

Модельді таңдау орталығы

Құнын біліңіз. Дұрыс жұмыс жүктемесін таңдаңыз.

Биллингтің бес өлшемін модельдеп, шынайы жұмыс жүктемесін сынаңыз және іске қоспас бұрын Opus-тың қай жағдайда жоғары бағасына лайық екенін анықтаңыз.

Ресми бағадан 20% төмен1 млн кіріс токеніне $0.2400, ал ресми бағасы — $0.3000

Құн зертханасы

Агенттің нақты орындалу құнын есептеңіз

Токен бағаларын жеке-жеке салыстырудың орнына нақты жұмыс жүктемелерін қайта орындаңыз. Дайын конфигурацияны жүктеп, содан кейін төлемнің әрбір параметрін реттеңіз.

Жаңа кіріс токендері

токен

Шығыс токендері

токен

$0.2400

/ 1 млн токен

Кіріс

Әр айналымда жіберілетін жаңа нұсқаулар, файлдар және әңгіме контексті.

Алынған контексті модельге жеткізбес бұрын қысқартыңыз.

$0.2400

/ 1 млн токен

Шығыс деректері

Модель жасаған пайымдаулар, код және мәтін.

Аяқтаудың нақты критерийлері мен шығыс шектеулерін қолданыңыз.

Opus премиум бағасын қай жерде ақтайды

Ең қолайлы

Репозиторий ауқымындағы әзірлеу

Тапсырма архитектураны, бірнеше файлды және іске асырудағы екіұшты ымыраларды қамтыса, Opus-ты пайдаланыңыз.

Ең қолайлы

Ұзақ жұмыс істейтін агенттер

Агент көптеген құрал шақырулары мен қалпына келтіру қадамдары бойы бастапқы мақсатты сақтауы тиіс болғанда тиімді таңдау.

Жоғары бағасына тұрарлық

Маңызы жоғары тексеру

Оны өткізіп алған мәселенің құны токендерден қымбат болатын қауіпсіздік, көшіру және өндірістік ортаға қатысты тексерулер үшін сақтаңыз.

Жеңілірек модельді пайдаланыңыз

Күнделікті үлкен көлемді жұмыс

Жіктеу, деректерді шығарып алу және қарапайым чат үшін Sonnet немесе Haiku әдетте бірлікке шаққанда тиімдірек.

Промпт кэшін пайдалану нұсқаулығы

Префиксті тұрақтандырыңыз

Саясаттарды, құрал схемаларын және репозиторий карталарын өзгеріссіз сақтаңыз.

Бір рет жазыңыз

Кэштің бақылау нүктесін қайта пайдаланылатын контекстен кейін орналастырыңыз.

Қайта-қайта оқыңыз

Кейінгі қадамдарда тек тапсырмаға тән өзгерісті қосыңыз.

Қайта жазбай көшіру

Өзіңіз таңдаған SDK-ны сақтап, негізгі URL мекенжайын, кілтті және модель идентификаторын өзгертіңіз.

messages.ts

import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk';

const client = new Anthropic({
  apiKey: process.env.COMETAPI_KEY,
  baseURL: 'https://api.cometapi.com',
});

const message = await client.messages.create({
  model: 'minimax-m3',
  max_tokens: 4096,
  messages: [{ role: 'user', content: 'Review this change.' }],
});

API

Жұмыс істейтін соңғы нүкте мен код мысалын көшіріңіз, барлық параметрлер қажет болғанда толық API анықтамалығын ашыңыз.

Бір API, өндіріске дайын модельге қолжетімділік

Бір рет аутентификациядан өтіп, модель соңғы нүктесін шақырыңыз және провайдерлер арасында бірдей төлем мен бақылау процесін сақтаңыз.

POST/v1/chat/completions

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

# 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.

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,
    "reasoning_split": true
  }'

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
  }'

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);

Мүмкіндіктер

Архитектураны таңдамас немесе өндірістік жүктемені бағаламас бұрын модельдің маңызды деректерін қарап шығыңыз.

Қолдау көрсетілетін мүмкіндіктер

Қолданыстағы модель API қайтаратын мүмкіндіктер.

text-to-text

image-to-text

video-to-text

Кіріс және шығыс

Кірістер

text

Шығыстар

text

Өндірістік профиль

Провайдер: MiniMax
Контекст: Модельге байланысты
Коммерциялық пайдалану: Қолдау көрсетіледі

Қолдану жағдайлары

MiniMax-M3 моделін оның text мүмкіндіктеріне сәйкес өндірістік жұмыс ағындарында пайдаланыңыз, содан кейін ұзақ мерзімді интеграцияға кірісер алдында баламаларды салыстырыңыз.

Өндірістік чат және агент жұмыс ағындары

Кодтау, талдау және құрылымдалған генерация

Бір API арқылы жоғары көлемді автоматтандыру

Басқа модельдер

Сапасы, кідірісі, мүмкіндіктері мен бағасы бойынша CometAPI арқылы қолжетімді басқа модельдерді салыстырыңыз.

Модельдерді салыстыруды ашу →

CometAPI

AUTO

CometAPI Auto API is an intelligent model routing feature that allows developers to access the appropriate AI model without specifying a specific model ID for each request.

Модельді көру

OpenAI

GPT 6.1 Terra

GPT-6.1 Terra — визуалды түсінуді, компьютерді дәл пайдалану және анық жазуды біріктіруге арналған жылдам әрі шығын тұрғысынан тиімді OpenAI моделі.

Модельді көру

Moonshot AI

Kimi K3.1 Pro

Kimi K3.1 Pro және Kimi K3.1 Pro Highspeed — Moonshot AI компаниясының флагмандық K3.1 Pro көпмодальды пайымдау моделінің қызмет көрсетуге арналған екі нұсқасы.

Модельді көру

Жұмыс уақыты

Өндіріске көшпес бұрын нақты уақыттағы heartbeat деректерін, соңғы нүкте қолжетімділігін және байқалған жауап беру уақытын қараңыз.

Жұмыс уақыты

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

RespondLIVE

9387msAvg. Response

UptimeLIVE

97.6%Avg. Uptime

Нұсқалар

Өндірістік интеграцияны бекітпес бұрын қолжетімді модель идентификаторларын қараңыз.

minimax-m3

minimax-m3.1-flash

minimax-m3.1-flash-preview

Жаңартулар

Тұрақты модель бетін жоғалтпай, MiniMax-M3 үшін қолжетімділікке, бағаға және мүмкіндіктерге қатысты маңызды өзгерістерді қадағалаңыз.

Модель өзгерістерінің журналы

Уақыт өте келе жақсара түсетін бір бет.

Шығарылым ескертпелері, баға өзгерістері, бенчмарк жаңартулары және көшу жөніндегі нұсқаулықтар осында жинақталады, ал канондық URL өзгеріссіз қалады.

Jun 1, 2026

API қолжетімділігі расталды

MiniMax-M3 CometAPI модельдер каталогы мен API құжаттамасы арқылы қолжетімді.

Ағымдағы

Өзекті деректер

Баға мен шектеулер каталогпен синхрондалды

Баға, контекст, қолжетімділік және шектеулер бет тақырыбына немесе модель идентификаторына енгізілген тұрақты мәндер емес, динамикалық сипаттар ретінде қарастырылады.

Jun 1, 2026

Модельдің тұрақты нысаны жасалды

Провайдер мен модель slug-ы тұрақты канондық URL құрайды; болашақтағы мазмұн мен дерек жаңартулары осы бетте сақталады.

Шолуды жалғастыру

Модельдерді салыстырып, зерттеуіңізді жалғастырыңыз

MiniMax

API жұмыс істеп тұр

minimax-m3

MiniMax-M3 API

Бастапқы баға

$0.24 / 1М кіріс токен

Пайдалануға негізделген төлем

API күйі

Жұмыс істеп тұр

97.6% жұмыс уақыты / 24 сағ

Жауап беру уақыты

9387 ms

Байқалған API жауап беру уақыты

Шығарылған күні

Jun 1, 2026

MiniMax

Сынақ алаңы

Баға белгілеу

Бірінші сұрау

$0.0012

CometAPI пайдалану құнының болжамы

Он сұрау

$0.0120

CometAPI пайдалану құнының болжамы

Он бес сұрау

$0.0180

CometAPI пайдалану құнының болжамы

⇌

Кредиттерді айырбастау

1 000 кредит = $1

✓Кредиттермен есептелген ағымдағы модель

Кіріс

240

кредит / 1 млн токен

Шығыс деректері

960

кредит / 1 млн токен

Модель	Деңгей	Шарт	Comet бағасы (USD / млн токен)	Ресми баға (USD / млн токен)	Жеңілдік
minimax-m3	short_context	len <= 524288	Кіріс: $0.2400/млн Шығыс: $0.9600/млн Cache Read: $0.0480/млн	Кіріс: $0.3000/млн Шығыс: $1.20/млн Cache Read: $0.0600/млн	-20%
minimax-m3	long_context	-	Кіріс: $0.4800/млн Шығыс: $1.92/млн Cache Read: $0.0960/млн	Кіріс: $0.6000/млн Шығыс: $2.40/млн Cache Read: $0.1200/млн	-20%
minimax-m3.1-flash	-	-	Кіріс: $0.8000/млн Шығыс: $3.20/млн	Кіріс: $1.00/млн Шығыс: $4.00/млн	-20%
minimax-m3.1-flash-preview	-	-	Кіріс: $0.8000/млн Шығыс: $3.20/млн	Кіріс: $1.00/млн Шығыс: $4.00/млн	-20%

Модель туралы қысқаша мәлімет

Тұрақты идентификатор

MiniMax-M3 деген не?

Бағалар мен лимиттер өзгерсе де, канондық модель идентификаторы тұрақты болып қалады.

Модель туралы өзекті деректер

Каталогтың ағымдағы күйі

Қолжетімділік

Қолжетімді

Бастапқы баға

$0.24 / 1М кіріс токен

Контекст

Мүмкіндіктерді көру

Каталог күні

Jun 1, 2026

Playground 2.0 / Шешімдер панелі

Алдымен шешім қабылдаңыз. Сенімді түрде интеграциялаңыз.

Негізделген MiniMax-M3

Жұмыс процестері

Шешім қабылдамас бұрын салыстырыңыз

Бір промптты жетекші модельдерде іске қосып, дәлелдерге негізделген ұсыныс алыңыз.

3 модель · 1 іске қосу

Бағалау промпты

кодтаутемпература 0.2JSON шығысы

GPT-5

OpenAI

Сапа

91/100

Кідіріс

1.2s

Болжалды құны

$0.018

Claude Opus 5

Anthropic

ЖИ таңдауы

Сапа

95/100

Кідіріс

1.8s

Болжалды құны

$0.024

Gemini 3 Pro

Google

Сапа

89/100

Кідіріс

0.9s

Болжалды құны

$0.011

Шолу

MiniMax-M3 туралы маңызды мінез-құлық пен интеграция ерекшеліктерін қамтитын практикалық шолу.

MiniMax M3 техникалық сипаттамалары

Тармақ	MiniMax M3
Модельдер отбасы	MiniMax M3 фронтир деңгейіндегі базалық модель
Провайдер	MiniMax
Архитектура	MiniMax Sparse Attention (MSA)
Енгізу түрлері	Мәтін, Сурет, Бейне
Шығыс түрлері	Мәтін
Контекст терезесі	1,000,000 токенге дейін (минимум кепілдендірілгені — 512K)
Негізгі артықшылықтар	Кодтау, агенттік жұмыс ағындары, мультимодаль пайымдау, ұзын контекстті өңдеу
Пайымдау режимі	Ойлау режимі қосулы/өшірулі
Құралдарды пайдалану	Агенттік жұмыс ағындары, құралдарды шақыру, терминалдық тапсырмаларды орындау
Орналастыру	API, MiniMax Code, Token Plan, жақында болатын ашық салмақты релиз
Мультимодаль қолдау	Нөлінші қадамнан бастап тумысынан мультимодаль алдын ала оқыту
Шығарылым күні	2026 жылғы маусым

MiniMax M3 деген не?

MiniMax M3 негізгі мүмкіндіктері

1M-токендік контекст терезесі: Өте үлкен репозиторийлерді, көлемді зерттеу корпустарын, көпқұжатты талдауды және ұзаққа созылатын агент сессияларын қолдайды.
Агентке бағдарланған архитектура: Тапсырмаларды автономды түрде жіктеуге, құралдарды шақыруға, итеративті жоспарлауға және көпқадамды орындауға арналған.
Тумысынан мультимодальдық: Жеке vision стегіне сүйенбей-ақ мәтін, суреттер, диаграммалар, скриншоттар және бейнелерді өңдейді.
Озық кодтау қабілеті: SWE-Bench Pro, Terminal-Bench және KernelBench сияқты бағдарламалық инженерия бенчмарктарында жоғары нәтижелер көрсетеді.
Ұзақ көкжиекті орындау: Зерттеуді қайта өндіру және CUDA оптимизациясы жобаларын қоса алғанда, көп сағаттық автономды жұмыс ағындары көрсетілді.
Бапталатын пайымдау: Ойлау режимін тереңірек пайымдау жүктемелері үшін қосуға немесе төмен кідірісті өзара әрекеттесулер үшін өшіруге болады.

MiniMax M3 бенчмарк өнімділігі

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

Ұзын контекст архитектурасы және MSA

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

MiniMax M3 vs Claude Opus 4.7 vs Gemini 3.1 Pro

Мүмкіндік	MiniMax M3	Claude Opus 4.7	Gemini 3.1 Pro
Контекст терезесі	1M-ге дейін	Жалпы қолжетімді контекст деңгейлері кіші	Үлкен контекстті мультимодаль
Тумысынан мультимодаль оқыту	Иә	Иә	Иә
Агенттік кодтауға басымдық	Өте күшті	Өте күшті	Күшті
SWE-Bench Pro	59.0%	MiniMax есептері бойынша жоғары	MiniMax есептері бойынша төмен
Ашық салмақтардың қолжетімділігі	Жоспарланған	Жоқ	Жоқ
Ұзақ көкжиекті агенттік жұмыс ағындары	Негізгі жобалық басымдық	Күшті	Күшті

Белгілі шектеулер

Қазіргі уақытта бенчмарк жөніндегі жарияланымдардың көбі тәуелсіз бағалау зертханаларынан емес, MiniMax-тан келеді.
Ашық салмақты модель файлдары мен толық техникалық есеп жарияланғанымен, іске қосу кезінде әлі кеңінен шығарылмаған.
Өндірістік ортадағы нақты сенімділік әзірлеуші қауымдастық тарапынан әлі тексерілуде.
Миллион токендік контекст жүктемелері стандартты инференс жүктемелеріне қарағанда операциялық шығындар мен кідірісті арттыруы мүмкін.

Өкілдік пайдалану сценарийлері

Репозиторий ауқымындағы бағдарламалық инженерия

Автономды зерттеу агенттері

Мультимодаль техникалық талдау

Терминал және DevOps автоматтандыруы

Корпоративтік білім жүйелері

Модель нұсқасы және қолжетімділігі

ЖҚС

Модельді таңдау орталығы

Құнын біліңіз. Дұрыс жұмыс жүктемесін таңдаңыз.

Ресми бағадан 20% төмен1 млн кіріс токеніне $0.2400, ал ресми бағасы — $0.3000

Құн зертханасы

Агенттің нақты орындалу құнын есептеңіз

Жаңа кіріс токендері

токен

Шығыс токендері

токен

$0.2400

/ 1 млн токен

Кіріс

Әр айналымда жіберілетін жаңа нұсқаулар, файлдар және әңгіме контексті.

Алынған контексті модельге жеткізбес бұрын қысқартыңыз.

$0.2400

/ 1 млн токен

Шығыс деректері

Модель жасаған пайымдаулар, код және мәтін.

Аяқтаудың нақты критерийлері мен шығыс шектеулерін қолданыңыз.

Opus премиум бағасын қай жерде ақтайды

Ең қолайлы

Репозиторий ауқымындағы әзірлеу

Тапсырма архитектураны, бірнеше файлды және іске асырудағы екіұшты ымыраларды қамтыса, Opus-ты пайдаланыңыз.

Ең қолайлы

Ұзақ жұмыс істейтін агенттер

Жоғары бағасына тұрарлық

Маңызы жоғары тексеру

Жеңілірек модельді пайдаланыңыз

Күнделікті үлкен көлемді жұмыс

Жіктеу, деректерді шығарып алу және қарапайым чат үшін Sonnet немесе Haiku әдетте бірлікке шаққанда тиімдірек.

Промпт кэшін пайдалану нұсқаулығы

Префиксті тұрақтандырыңыз

Саясаттарды, құрал схемаларын және репозиторий карталарын өзгеріссіз сақтаңыз.

Бір рет жазыңыз

Кэштің бақылау нүктесін қайта пайдаланылатын контекстен кейін орналастырыңыз.

Қайта-қайта оқыңыз

Кейінгі қадамдарда тек тапсырмаға тән өзгерісті қосыңыз.

Қайта жазбай көшіру

Өзіңіз таңдаған SDK-ны сақтап, негізгі URL мекенжайын, кілтті және модель идентификаторын өзгертіңіз.

messages.ts

import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk';

const client = new Anthropic({
  apiKey: process.env.COMETAPI_KEY,
  baseURL: 'https://api.cometapi.com',
});

const message = await client.messages.create({
  model: 'minimax-m3',
  max_tokens: 4096,
  messages: [{ role: 'user', content: 'Review this change.' }],
});

API

Бір API, өндіріске дайын модельге қолжетімділік

POST/v1/chat/completions

MiniMax-M3 үшін үлгі код және API

POST

/v1/chat/completions

# 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.

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,
    "reasoning_split": true
  }'

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
  }'

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);

Мүмкіндіктер

Қолдау көрсетілетін мүмкіндіктер

Қолданыстағы модель API қайтаратын мүмкіндіктер.

text-to-text

image-to-text

video-to-text

Кіріс және шығыс

Кірістер

text

Шығыстар

text

Өндірістік профиль

Провайдер: MiniMax
Контекст: Модельге байланысты
Коммерциялық пайдалану: Қолдау көрсетіледі

Қолдану жағдайлары

Өндірістік чат және агент жұмыс ағындары

Кодтау, талдау және құрылымдалған генерация

Бір API арқылы жоғары көлемді автоматтандыру

Басқа модельдер

Сапасы, кідірісі, мүмкіндіктері мен бағасы бойынша CometAPI арқылы қолжетімді басқа модельдерді салыстырыңыз.

Модельдерді салыстыруды ашу →

CometAPI

AUTO

CometAPI Auto API is an intelligent model routing feature that allows developers to access the appropriate AI model without specifying a specific model ID for each request.

Жұмыс уақыты

RespondLIVE

9387msAvg. Response

UptimeLIVE

97.6%Avg. Uptime

Нұсқалар

Өндірістік интеграцияны бекітпес бұрын қолжетімді модель идентификаторларын қараңыз.

minimax-m3

minimax-m3.1-flash

minimax-m3.1-flash-preview

Жаңартулар

Модель өзгерістерінің журналы

Уақыт өте келе жақсара түсетін бір бет.

Jun 1, 2026

API қолжетімділігі расталды

MiniMax-M3 CometAPI модельдер каталогы мен API құжаттамасы арқылы қолжетімді.

Ағымдағы

Өзекті деректер

Баға мен шектеулер каталогпен синхрондалды

Jun 1, 2026

Модельдің тұрақты нысаны жасалды

Шолуды жалғастыру