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

Ja. MiniMax M3 ondersteunt een contextvenster tot 1,000,000 tokens, waardoor grote repositories, documentatiesets en langlopende agent-sessies binnen één gesprek kunnen worden geanalyseerd.

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

M3 benadert Claude Opus 4.7 op verschillende code- en agent-benchmarks, terwijl het een contextvenster van 1M tokens en geplande open-weight beschikbaarheid biedt. Onafhankelijke vergelijkingen door derden zijn nog in opkomst.

What makes MiniMax M3 different from previous MiniMax models?

MiniMax M3 introduceert de MiniMax Sparse Attention (MSA)-architectuur, native multimodale training, sterkere agent-capaciteiten en beduidend grotere contextondersteuning dan eerdere modellen uit de M2-serie.

Does the MiniMax M3 API support multimodal inputs?

Ja. MiniMax M3 is van nature multimodaal en ondersteunt naast tekstgebaseerde invoer ook het begrijpen van afbeeldingen en video.

What benchmark scores has MiniMax M3 achieved?

MiniMax rapporteert 59.0% op SWE-Bench Pro, 66.0% op Terminal-Bench 2.1, 74.2% op MCP Atlas en 83.5 op BrowseComp, waarmee M3 zich schaart onder de toonaangevende code- en agentgerichte modellen.

Is MiniMax M3 suitable for autonomous AI agents?

Ja. Het model is specifiek geoptimaliseerd voor lange-horizon agent-workflows, waaronder planning, toolgebruik, taaksplitsing, terminaluitvoering en meerstaps probleemoplossing.

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

MiniMax M3 is met name aantrekkelijk wanneer extreem lange contextvensters, code-intensieve workflows of open-weight implementatieopties prioriteit hebben. Gemini 3.1 Pro kan de voorkeur houden voor teams die al op Google's ecosysteem gestandaardiseerd zijn.

Betaalbare MiniMax-M3 API | text-to-text

Playground voor MiniMax-M3

Verken MiniMax-M3's Playground — een interactieve omgeving om modellen te testen en queries in realtime uit te voeren. Probeer prompts, pas parameters aan en itereer direct om ontwikkeling te versnellen en use cases te valideren.

Technische specificaties van MiniMax M3

Onderdeel	MiniMax M3
Modelfamilie	MiniMax M3 frontier foundation model
Aanbieder	MiniMax
Architectuur	MiniMax Sparse Attention (MSA)
Invoertypen	Tekst, afbeelding, video
Uitvoertypen	Tekst
Contextvenster	Tot 1.000.000 tokens (minimaal gegarandeerd 512K)
Belangrijkste sterke punten	Coding, agentic workflows, multimodale redenering, long-contextverwerking
Redeneermodus	Denkmodus aan/uit
Gebruik van tools	Agent-workflows, toolaanroepen, uitvoering van terminaltaken
Implementatie	API, MiniMax Code, Token Plan, aanstaande open-weight release
Multimodale ondersteuning	Native multimodale pretraining vanaf stap nul
Releasedatum	juni 2026

Wat is MiniMax M3?

MiniMax M3 is een AI-model op frontier-schaal, ontworpen rond drie mogelijkheden die historisch gezien beperkt waren tot closed-source-systemen: geavanceerde codeerprestaties, verwerking van contexten met een miljoen tokens en native multimodaal begrip. In tegenstelling tot modellen die visuele mogelijkheden later als uitbreiding toevoegen, is M3 vanaf het begin als multimodaal model getraind, wat een diepere afstemming tussen visuele en tekstuele redenering mogelijk maakt.

Het model is gebouwd op MiniMax Sparse Attention (MSA), een sparse-attention-architectuur die is ontworpen om miljoen-tokencontexten computationeel haalbaar te maken, terwijl de prestaties op coding-, redeneer- en agenttaken behouden blijven.

Belangrijkste functies van MiniMax M3

Contextvenster van 1M tokens: Ondersteunt extreem grote repositories, uitgebreide onderzoekscollecties, analyse over meerdere documenten en langlopende agentsessies.
Agentgerichte architectuur: Ontworpen voor autonome decompositie van taken, het aanroepen van tools, iteratieve planning en uitvoering in meerdere stappen.
Native multimodaliteit: Verwerkt tekst, afbeeldingen, diagrammen, screenshots en video-invoer zonder te steunen op een aparte vision-stack.
Geavanceerde codeercapaciteit: Sterke prestaties op software-engineering-benchmarks, waaronder SWE-Bench Pro, Terminal-Bench en KernelBench.
Langetermijnuitvoering: Aangetoond: autonome workflows van meerdere uren, waaronder reproductie van onderzoek en CUDA-optimalisatieprojecten.
Configureerbare redenering: De denkmodus kan worden ingeschakeld voor diepere redeneerworkloads of uitgeschakeld voor interacties met lagere latentie.

Benchmarkprestaties van MiniMax M3

MiniMax rapporteert benchmarkresultaten op frontier-niveau voor coding, agentische uitvoering en multimodale evaluatietaken. Gerapporteerde resultaten omvatten:

Benchmark	Score
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

Het bedrijf meldt ook dat M3 GPT-5.5 en Gemini 3.1 Pro overtreft op meerdere coding-georiënteerde benchmarks, terwijl het de prestaties van Claude Opus 4.7 in geselecteerde evaluaties benadert. Deze claims zijn afkomstig uit de interne benchmarkpublicaties van MiniMax en dienen te worden geïnterpreteerd naast onafhankelijke tests door derden zodra deze beschikbaar komen.

Lang-context-architectuur en MSA

MiniMax Sparse Attention (MSA) is de architectonische innovatie achter de miljoen-tokencontextcapaciteit van M3. In plaats van volledige kwadratische aandacht toe te passen over de volledige sequentie, voert MSA routering op blokniveau en sparse attention uit over geselecteerde contextregio's.

Volgens MiniMax vermindert dit de rekeneisen aanzienlijk bij grote contextlengtes en levert het:

Meer dan 9× snellere prefill-prestaties bij een contextlengte van 1M
Meer dan 15× snellere decodeerprestaties
Ongeveer 1/20 van de per-token compute van de vorige generatie op 1M-contextschaal

Deze verbeteringen zijn bedoeld om coderen op repository-schaal en agent-workflows met lange horizon praktisch te maken.

MiniMax M3 vs Claude Opus 4.7 vs Gemini 3.1 Pro

Capaciteit	MiniMax M3	Claude Opus 4.7	Gemini 3.1 Pro
Contextvenster	Tot 1M	Kleiner publiek beschikbare contextniveaus	Multimodaal met grote context
Native multimodale training	Ja	Ja	Ja
Focus op agentische coding	Zeer sterk	Zeer sterk	Sterk
SWE-Bench Pro	59.0%	Hoger volgens rapportage van MiniMax	Lager volgens rapportage van MiniMax
Beschikbaarheid van open-weights	Gepland	Nee	Nee
Agent-workflows op lange horizon	Belangrijk ontwerpaccent	Sterk	Sterk

Bekende beperkingen

De meeste benchmarkpublicaties zijn momenteel afkomstig van MiniMax en niet van onafhankelijke evaluatielabs.
Open-weight-modelfiles en het volledige technische rapport zijn aangekondigd, maar waren bij lancering nog niet breed vrijgegeven.
De betrouwbaarheid in reële productieomgevingen wordt nog gevalideerd door de ontwikkelaarscommunity.
Workloads met een miljoen tokens kunnen hogere operationele kosten en latentie met zich meebrengen dan standaard inferentieworkloads.

Representatieve gebruiksscenario's

Software-engineering op repository-schaal

Analyseer grote codebases, voer refactors uit over meerdere bestanden, genereer patches, review pull requests en behoud langetermijncontext voor ontwikkeling.

Autonome onderzoeksagents

Ondersteun literatuuronderzoek, documentsynthese, benchmarkanalyse en langlopende onderzoeksworkflows die honderdduizenden tokens vereisen.

Multimodale technische analyse

Interpreteer screenshots, architectuurdiagrammen, grafieken, technische documenten en videocontent binnen dezelfde redeneerworkflow.

Terminal- en DevOps-automatisering

Voer complexe engineeringworkflows uit met testen, implementatie-orkestratie, dependencybeheer en iteratief debuggen.

Kennissystemen voor ondernemingen

Zoek en redeneer over grote verzamelingen beleidsteksten, contracten, technische documentatie en interne kennisrepositories.

Modelversie en beschikbaarheid

MiniMax M3 werd officieel geïntroduceerd in juni 2026 als de vlaggenschipsuccessor binnen de MiniMax-modellijn. Het model is beschikbaar via het MiniMax API-ecosysteem en CometAPI.

FAQ

Prijzen voor MiniMax-M3

Ontdek concurrerende prijzen voor MiniMax-M3, ontworpen om te passen bij verschillende budgetten en gebruiksbehoeften. Onze flexibele abonnementen zorgen ervoor dat u alleen betaalt voor wat u gebruikt, waardoor het gemakkelijk is om op te schalen naarmate uw vereisten groeien. Ontdek hoe MiniMax-M3 uw projecten kan verbeteren terwijl de kosten beheersbaar blijven.

Comet Prijs (USD / M Tokens)	Officiële Prijs (USD / M Tokens)	Korting
Invoer:$0.48/M Uitvoer:$1.92/M	Invoer:$0.6/M Uitvoer:$2.4/M	-20%

Voorbeeldcode en API voor MiniMax-M3

Krijg toegang tot uitgebreide voorbeeldcode en API-bronnen voor MiniMax-M3 om uw integratieproces te stroomlijnen. Onze gedetailleerde documentatie biedt stapsgewijze begeleiding en helpt u het volledige potentieel van MiniMax-M3 in uw projecten te benutten.

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

Verzoeksuccespercentage over de afgelopen 30 dagen, dat de betrouwbaarheid van elke modelprovider weerspiegelt. CometAPI bewaakt alle verbonden providers realtime, 24/7.

RespondLIVE

769msAvg. Response

UptimeLIVE

100.0%Avg. Uptime

Versies van MiniMax-M3

De reden waarom MiniMax-M3 meerdere snapshots heeft, kan mogelijke factoren omvatten zoals variaties in de uitvoer na updates die oudere snapshots vereisen voor consistentie, het bieden van een overgangsperiode voor ontwikkelaars om zich aan te passen en te migreren, en verschillende snapshots die overeenkomen met wereldwijde of regionale eindpunten om de gebruikerservaring te optimaliseren. Voor gedetailleerde verschillen tussen versies, raadpleeg de officiële documentatie.

version
minimax-m3