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

Ya. MiniMax M3 menyokong tetingkap konteks sehingga 1,000,000 token, membolehkan repositori berskala besar, set dokumentasi, dan sesi ejen jangka panjang dianalisis dalam satu perbualan.

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

M3 menghampiri Claude Opus 4.7 pada beberapa penanda aras pengekodan dan ejen sambil menawarkan tetingkap konteks 1M token serta ketersediaan open-weight yang dirancang. Perbandingan pihak ketiga bebas masih muncul.

What makes MiniMax M3 different from previous MiniMax models?

MiniMax M3 memperkenalkan seni bina MiniMax Sparse Attention (MSA), latihan multimodal asli, keupayaan ejen yang lebih kuat, dan sokongan konteks yang jauh lebih besar berbanding model siri M2 sebelumnya.

Does the MiniMax M3 API support multimodal inputs?

Ya. MiniMax M3 secara natif adalah multimodal dan menyokong pemahaman imej dan video di samping input berasaskan teks.

What benchmark scores has MiniMax M3 achieved?

MiniMax melaporkan 59.0% pada SWE-Bench Pro, 66.0% pada Terminal-Bench 2.1, 74.2% pada MCP Atlas, dan 83.5 pada BrowseComp, meletakkan M3 antara model terkemuka yang memfokuskan pengekodan dan ejen.

Is MiniMax M3 suitable for autonomous AI agents?

Ya. Model ini dioptimumkan secara khusus untuk aliran kerja ejen jangka panjang, termasuk perancangan, penggunaan alat, penguraian tugasan, pelaksanaan terminal, dan penyelesaian masalah berbilang langkah.

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

MiniMax M3 amat menarik apabila tetingkap konteks yang amat panjang, aliran kerja yang sarat pengekodan, atau pilihan pelaksanaan open-weight menjadi keutamaan. Gemini 3.1 Pro mungkin kekal lebih digemari untuk pasukan yang telah menyeragamkan pada ekosistem Google.

API MiniMax-M3 Berpatutan | text-to-text

Playground untuk MiniMax-M3

Terokai Playground MiniMax-M3 — persekitaran interaktif untuk menguji model dan menjalankan pertanyaan dalam masa nyata. Cuba prompt, laraskan parameter, dan ulangi serta-merta untuk mempercepatkan pembangunan dan mengesahkan kes penggunaan.

Spesifikasi Teknikal MiniMax M3

Butiran	MiniMax M3
Keluarga model	Model asas frontier MiniMax M3
Penyedia	MiniMax
Seni bina	MiniMax Sparse Attention (MSA)
Jenis input	Teks, Imej, Video
Jenis output	Teks
Tetingkap konteks	Sehingga 1,000,000 token (minimum dijamin 512K)
Kekuatan utama	Pengekodan, aliran kerja berasaskan agen, penaakulan multimodal, pemprosesan konteks panjang
Mod penaakulan	Mod pemikiran boleh dihidupkan/dimatikan
Penggunaan alat	Aliran kerja agen, pemanggilan alat, pelaksanaan tugas terminal
Penyebaran	API, MiniMax Code, Token Plan, pelepasan open-weight yang akan datang
Sokongan multimodal	Pra-latihan multimodal asli dari langkah sifar
Tarikh keluaran	Jun 2026

Apakah MiniMax M3?

MiniMax M3 ialah model AI skala hadapan yang direka sekitar tiga keupayaan yang secara sejarahnya terhad kepada sistem sumber tertutup: prestasi pengekodan lanjutan, pemprosesan konteks sejuta token, dan pemahaman multimodal asli. Tidak seperti model yang menambah penglihatan sebagai peluasan kemudian, M3 dilatih sebagai model multimodal sejak awal, membolehkan penjajaran yang lebih mendalam antara penaakulan visual dan teks.

Model ini dibina berasaskan MiniMax Sparse Attention (MSA), iaitu seni bina perhatian jarang yang direka untuk menjadikan konteks sejuta token praktikal dari segi pengiraan sambil mengekalkan prestasi dalam tugas pengekodan, penaakulan, dan berasaskan agen.

Ciri Utama MiniMax M3

Tetingkap konteks 1M token: Menyokong repositori yang amat besar, korpus penyelidikan yang panjang, analisis berbilang dokumen, dan sesi agen jangka panjang.
Seni bina berorientasikan agen: Direka untuk penguraian tugas autonomi, pemanggilan alat, perancangan berlelaran, dan pelaksanaan berbilang langkah.
Multimodaliti asli: Memproses input teks, imej, rajah, tangkapan skrin, dan video tanpa bergantung pada timbunan penglihatan yang berasingan.
Keupayaan pengekodan lanjutan: Prestasi kukuh pada penanda aras kejuruteraan perisian termasuk SWE-Bench Pro, Terminal-Bench, dan KernelBench.
Pelaksanaan jangka panjang: Menunjukkan aliran kerja autonomi berjam-jam termasuk pengulangan penyelidikan dan projek pengoptimuman CUDA.
Penaakulan boleh dikonfigurasi: Mod pemikiran boleh dihidupkan untuk beban kerja penaakulan yang lebih mendalam atau dimatikan untuk interaksi berlatensi lebih rendah.

Prestasi Penanda Aras MiniMax M3

MiniMax melaporkan keputusan penanda aras pada tahap termaju merangkumi pengekodan, pelaksanaan berasaskan agen, dan tugasan penilaian multimodal. Keputusan yang dilaporkan termasuk:

Penanda aras	Skor
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

Syarikat itu juga melaporkan bahawa M3 mengatasi GPT-5.5 dan Gemini 3.1 Pro pada beberapa penanda aras berorientasikan pengekodan sambil menghampiri prestasi Claude Opus 4.7 dalam penilaian terpilih. Tuntutan ini berpunca daripada pendedahan penanda aras dalaman MiniMax dan harus ditafsir bersama ujian pihak ketiga bebas apabila tersedia.

Seni Bina Konteks Panjang dan MSA

MiniMax Sparse Attention (MSA) ialah inovasi seni bina di sebalik keupayaan konteks sejuta token M3. Daripada menggunakan perhatian kuadratik penuh merentasi keseluruhan jujukan, MSA melakukan perutean pada peringkat blok dan perhatian jarang ke atas bahagian konteks terpilih.

Menurut MiniMax, ini mengurangkan keperluan pengiraan dengan ketara pada panjang konteks yang besar dan menghasilkan:

Prestasi prefill lebih daripada 9× lebih pantas pada panjang konteks 1M
Prestasi penyahkodan lebih daripada 15× lebih pantas
Kira-kira 1/20 keperluan pengiraan per token berbanding generasi sebelumnya pada skala konteks 1M

Penambahbaikan ini bertujuan menjadikan pengekodan pada skala repositori dan aliran kerja agen jangka panjang lebih praktikal.

MiniMax M3 vs Claude Opus 4.7 vs Gemini 3.1 Pro

Keupayaan	MiniMax M3	Claude Opus 4.7	Gemini 3.1 Pro
Tetingkap konteks	Sehingga 1M	Peringkat konteks tersedia secara umum yang lebih kecil	Multimodal konteks besar
Latihan multimodal asli	Ya	Ya	Ya
Fokus pengekodan berasaskan agen	Sangat kuat	Sangat kuat	Kuat
SWE-Bench Pro	59.0%	Lebih tinggi menurut pelaporan MiniMax	Lebih rendah menurut pelaporan MiniMax
Ketersediaan Open-Weight	Dirancang	Tiada	Tiada
Aliran kerja agen jangka panjang	Fokus reka bentuk utama	Kuat	Kuat

Had Diketahui

Kebanyakan pendedahan penanda aras pada masa ini datang daripada MiniMax dan bukannya makmal penilaian bebas.
Fail model open-weight dan laporan teknikal penuh telah diumumkan tetapi belum dikeluarkan secara meluas pada pelancaran.
Kebolehpercayaan dunia sebenar merentasi persekitaran produksi masih sedang disahkan oleh komuniti pembangun.
Beban kerja konteks sejuta token mungkin menanggung kos operasi dan kependaman yang lebih tinggi berbanding beban kerja inferens standard.

Kes Penggunaan Representatif

Kejuruteraan Perisian pada Skala Repositori

Menganalisis pangkalan kod besar, melakukan pengubahan semula berbilang fail, menjana tampalan, menyemak pull request, dan mengekalkan konteks pembangunan jangka panjang.

Agen Penyelidikan Autonomi

Menyokong ulasan literatur, sintesis dokumen, analisis penanda aras, dan aliran kerja penyelidikan jangka panjang yang memerlukan ratusan ribu token.

Analisis Teknikal Multimodal

Mentafsir tangkapan skrin, rajah seni bina, carta, dokumen teknikal, dan kandungan video dalam aliran kerja penaakulan yang sama.

Automasi Terminal dan DevOps

Melaksanakan aliran kerja kejuruteraan yang kompleks melibatkan pengujian, orkestrasi penyebaran, pengurusan kebergantungan, dan penyahpepijatan berlelaran.

Sistem Pengetahuan Perusahaan

Mencari dan membuat penaakulan ke atas koleksi besar dasar, kontrak, dokumentasi teknikal, dan repositori pengetahuan dalaman.

Versi Model dan Ketersediaan

MiniMax M3 diperkenalkan secara rasmi pada Jun 2026 sebagai penerus perdana dalam barisan model MiniMax. Model ini tersedia melalui ekosistem API MiniMax dan CometAPI.

Soalan Lazim

Harga untuk MiniMax-M3

Terokai harga yang kompetitif untuk MiniMax-M3, direka bentuk untuk memenuhi pelbagai bajet dan keperluan penggunaan. Pelan fleksibel kami memastikan anda hanya membayar untuk apa yang anda gunakan, menjadikannya mudah untuk meningkatkan skala apabila keperluan anda berkembang. Temui bagaimana MiniMax-M3 boleh meningkatkan projek anda sambil mengekalkan kos yang terurus.

Harga Comet (USD / M Tokens)	Harga Rasmi (USD / M Tokens)	Diskaun
Masukan:$0.48/M Keluaran:$1.92/M	Masukan:$0.6/M Keluaran:$2.4/M	-20%

Kod contoh dan API untuk MiniMax-M3

Akses kod sampel yang komprehensif dan sumber API untuk MiniMax-M3 bagi memperlancar proses integrasi anda. Dokumentasi terperinci kami menyediakan panduan langkah demi langkah, membantu anda memanfaatkan potensi penuh MiniMax-M3 dalam projek anda.

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

Kadar kejayaan permintaan selama 30 hari yang lalu, mencerminkan kebolehpercayaan setiap penyedia model. CometAPI memantau semua penyedia yang disambungkan secara masa nyata, 24/7.

RespondLIVE

792msAvg. Response

UptimeLIVE

100.0%Avg. Uptime

Versi MiniMax-M3

Sebab MiniMax-M3 mempunyai berbilang snapshot mungkin merangkumi faktor berpotensi seperti variasi output selepas kemas kini yang memerlukan snapshot lama untuk konsistensi, menyediakan tempoh peralihan untuk penyesuaian dan migrasi kepada pembangun, serta snapshot berbeza yang sepadan dengan endpoint global atau serantau untuk mengoptimumkan pengalaman pengguna. Untuk perbezaan terperinci antara versi, sila rujuk dokumentasi rasmi.

version
minimax-m3