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

예. MiniMax M3는 최대 1,000,000 토큰의 컨텍스트 윈도우를 지원하여, 대규모 리포지토리, 문서 세트, 장시간 실행되는 에이전트 세션을 단일 대화内에서 분석할 수 있습니다.

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

M3는 여러 코딩 및 에이전트 벤치마크에서 Claude Opus 4.7에 근접한 성능을 보이며, 1M 토큰 컨텍스트 윈도우를 제공하고 오픈 웨이트 공개가 예정되어 있습니다. 독립적인 서드파티 비교 결과는 아직 나오고 있는 단계입니다.

What makes MiniMax M3 different from previous MiniMax models?

MiniMax M3는 MiniMax Sparse Attention(MSA) 아키텍처, 네이티브 멀티모달 학습, 더 강력한 에이전트 역량, 그리고 이전 M2 시리즈 모델 대비 크게 확장된 컨텍스트 지원을 도입합니다.

Does the MiniMax M3 API support multimodal inputs?

예. MiniMax M3는 기본적으로 멀티모달이며 텍스트 기반 입력뿐 아니라 이미지와 비디오 이해도 지원합니다.

What benchmark scores has MiniMax M3 achieved?

MiniMax는 SWE-Bench Pro에서 59.0%, Terminal-Bench 2.1에서 66.0%, MCP Atlas에서 74.2%, BrowseComp에서 83.5를 기록했다고 보고했으며, 이로써 M3는 선도적인 코딩 및 에이전트 중심 모델들 가운데 하나로 자리매김합니다.

Is MiniMax M3 suitable for autonomous AI agents?

예. 이 모델은 계획 수립, 도구 사용, 작업 분해, 터미널 실행, 다단계 문제 해결 등을 포함한 장기 지향 에이전트 워크플로우에 맞춰 특별히 최적화되었습니다.

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

극도로 긴 컨텍스트 윈도우, 코딩 중심의 워크플로우, 또는 오픈 웨이트 배포 옵션이 우선순위일 때 MiniMax M3는 특히 매력적입니다. Google의 에코시스템에 이미 표준화된 팀에게는 Gemini 3.1 Pro가 여전히 더 적합할 수 있습니다.

저렴한 MiniMax-M3 API | text-to-text

MiniMax M3의 기술 사양

항목	MiniMax M3
모델 계열	MiniMax M3 프런티어 파운데이션 모델
제공사	MiniMax
아키텍처	MiniMax Sparse Attention (MSA)
입력 유형	텍스트, 이미지, 비디오
출력 유형	텍스트
컨텍스트 윈도우	최대 1,000,000 토큰(최소 보장 512K)
주요 강점	코딩, 에이전트형 워크플로, 멀티모달 추론, 롱 컨텍스트 처리
추론 모드	Thinking 모드 온/오프
도구 사용	에이전트 워크플로, 도구 호출, 터미널 작업 실행
배포	API, MiniMax Code, Token Plan, 곧 공개될 오픈 웨이트 릴리스
멀티모달 지원	처음부터 네이티브 멀티모달 사전학습
출시일	2026년 6월

MiniMax M3란 무엇입니까?

MiniMax M3는 기존에 클로즈드 소스 시스템에 제한되었던 세 가지 역량—고급 코딩 성능, 1M-토큰 컨텍스트 처리, 네이티브 멀티모달 이해—을 중심으로 설계된 프런티어급 AI 모델입니다. 후속 확장으로 비전을 추가하는 모델과 달리, M3는 처음부터 멀티모달 모델로 학습되어 시각적 추론과 텍스트 추론 간 더 깊은 정렬이 가능합니다.

이 모델은 MiniMax Sparse Attention (MSA)에 기반하며, 이는 코딩·추론·에이전트 과업 성능을 유지하면서도 1M-토큰 컨텍스트를 계산적으로 실용화하도록 설계된 스파스 어텐션 아키텍처입니다.

MiniMax M3의 주요 기능

1M-토큰 컨텍스트 윈도우: 극대형 리포지토리, 방대한 연구 코퍼스, 다문서 분석, 장시간 에이전트 세션을 지원합니다.
에이전트 지향 아키텍처: 자율적 작업 분해, 도구 호출, 반복적 계획 수립, 다단계 실행을 위해 설계되었습니다.
네이티브 멀티모달리티: 별도의 비전 스택에 의존하지 않고 텍스트, 이미지, 다이어그램, 스크린샷, 비디오 입력을 처리합니다.
고급 코딩 역량: SWE-Bench Pro, Terminal-Bench, KernelBench 등 소프트웨어 엔지니어링 벤치마크에서 강력한 성능을 보입니다.
장기 실행: 연구 재현 및 CUDA 최적화 프로젝트 등을 포함해 수시간에 걸친 자율 워크플로를 시연했습니다.
구성 가능한 추론: 더 깊은 추론 작업에는 Thinking 모드를 켜고, 낮은 지연이 필요한 상호작용에는 끌 수 있습니다.

MiniMax M3의 벤치마크 성능

MiniMax는 코딩, 에이전트 실행, 멀티모달 평가 과업 전반에서 프런티어 수준의 벤치마크 결과를 보고합니다. 보고된 결과에는 다음이 포함됩니다:

벤치마크	점수
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

또한 회사는 M3가 여러 코딩 지향 벤치마크에서 GPT-5.5와 Gemini 3.1 Pro를 상회하고, 일부 평가에서 Claude Opus 4.7의 성능에 근접한다고 보고합니다. 이러한 주장은 MiniMax의 내부 벤치마크 공개에 기반하며, 향후 제공되는 독립 제3자의 테스트와 함께 해석되어야 합니다.

롱 컨텍스트 아키텍처와 MSA

MiniMax Sparse Attention (MSA)은 M3의 1M-토큰 컨텍스트 역량을 가능하게 한 아키텍처 혁신입니다. 전체 시퀀스에 대해 완전한 이차 어텐션을 적용하는 대신, MSA는 블록 수준 라우팅과 선택된 컨텍스트 영역에 대한 스파스 어텐션을 수행합니다.

MiniMax에 따르면, 이는 대규모 컨텍스트 길이에서 연산 요구량을 크게 줄이며 다음을 제공합니다:

1M 컨텍스트 길이에서 프리필 성능 9× 이상 향상
디코딩 성능 15× 이상 향상
1M 컨텍스트 규모에서 토큰당 연산량이 이전 세대의 약 1/20

이러한 개선은 저장소 규모 코딩과 장기 에이전트 워크플로를 실용적으로 만드는 것을 목표로 합니다.

MiniMax M3 vs Claude Opus 4.7 vs Gemini 3.1 Pro

역량	MiniMax M3	Claude Opus 4.7	Gemini 3.1 Pro
컨텍스트 윈도우	최대 1M	공개된 컨텍스트 티어가 더 작음	대규모 컨텍스트 멀티모달
네이티브 멀티모달 학습	예	예	예
에이전트형 코딩 집중도	매우 강함	매우 강함	강함
SWE-Bench Pro	59.0%	MiniMax 보고 기준 더 높음	MiniMax 보고 기준 더 낮음
오픈 웨이트 제공 여부	계획됨	아니오	아니오
장기 에이전트 워크플로	주요 설계 초점	강함	강함

알려진 제한 사항

대부분의 벤치마크 공개는 현재 독립 평가 기관이 아닌 MiniMax에서 제공됩니다.
오픈 웨이트 모델 파일과 전체 기술 보고서는 발표되었으나 출시 시점에는 아직 광범위하게 공개되지 않았습니다.
프로덕션 환경 전반의 실제 신뢰성은 아직 개발자 커뮤니티에서 검증 중입니다.
1M-토큰 컨텍스트 작업 부하는 표준 추론 작업보다 더 높은 운영 비용과 지연을 초래할 수 있습니다.

대표적인 사용 사례

리포지토리 규모 소프트웨어 엔지니어링

대형 코드베이스를 분석하고, 다중 파일 리팩터링을 수행하며, 패치를 생성하고, 풀 리퀘스트를 검토하며, 장기 개발 컨텍스트를 유지합니다.

자율 연구 에이전트

문헌 검토, 문서 종합, 벤치마크 분석, 수십만 토큰이 필요한 장기 연구 워크플로를 지원합니다.

멀티모달 기술 분석

스크린샷, 아키텍처 다이어그램, 차트, 기술 문서, 비디오 콘텐츠를 동일한 추론 워크플로 내에서 해석합니다.

터미널 및 DevOps 자동화

테스트, 배포 오케스트레이션, 의존성 관리, 반복적 디버깅을 포함하는 복잡한 엔지니어링 워크플로를 실행합니다.

엔터프라이즈 지식 시스템

정책, 계약, 기술 문서, 내부 지식 저장소 등 대규모 컬렉션에 대한 탐색과 추론을 수행합니다.

모델 버전 및 이용 가능성

MiniMax M3는 MiniMax 모델 라인업의 플래그십 후속작으로 2026년 6월 공식 소개되었습니다. 이 모델은 MiniMax API 생태계와 CometAPI를 통해 이용할 수 있습니다.

MiniMax-M3 가격

[모델명]의 경쟁력 있는 가격을 살펴보세요. 다양한 예산과 사용 요구에 맞게 설계되었습니다. 유연한 요금제로 사용한 만큼만 지불하므로 요구사항이 증가함에 따라 쉽게 확장할 수 있습니다. [모델명]이 비용을 관리 가능한 수준으로 유지하면서 프로젝트를 어떻게 향상시킬 수 있는지 알아보세요.

코멧 가격 (USD / M Tokens)	공식 가격 (USD / M Tokens)	할인
입력:$0.48/M 출력:$1.92/M	입력:$0.6/M 출력:$2.4/M	-20%

MiniMax-M3의 샘플 코드 및 API

[모델 이름]의 포괄적인 샘플 코드와 API 리소스에 액세스하여 통합 프로세스를 간소화하세요. 자세한 문서는 단계별 가이드를 제공하여 프로젝트에서 [모델 이름]의 모든 잠재력을 활용할 수 있도록 돕습니다.

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
  }'

MiniMax-M3의 버전

MiniMax-M3에 여러 스냅샷이 존재하는 이유는 업데이트 후 출력 변동으로 인해 일관성을 유지하기 위해 이전 스냅샷을 보관하거나, 개발자에게 적응 및 마이그레이션을 위한 전환 기간을 제공하거나, 글로벌 또는 지역별 엔드포인트에 따라 다양한 스냅샷을 제공하여 사용자 경험을 최적화하기 위한 것 등이 포함될 수 있습니다. 버전 간 상세한 차이점은 공식 문서를 참고해 주시기 바랍니다.

version
minimax-m3