ModellenPrijzenOnderneming
500+ AI Model API, Alles In Één API. Gewoon In CometAPI
Modellen API
Ontwikkelaar
Snelle StartDocumentatieAPI Dashboard
Bedrijf
Over onsOnderneming
Bronnen
AI-modellenBlogWijzigingslogboekOndersteuning
ServicevoorwaardenPrivacybeleid
© 2026 CometAPI · All rights reserved
Home/Models/MiniMax/MiniMax-M3
M

MiniMax-M3

Invoer:$0.48/M
Uitvoer:$1.92/M
Een native multimodaal Frontier Coding-model met 1M context
Nieuw
Commercieel gebruik
Playground
Overzicht
Functies
Prijzen
API
Versies

Technische specificaties van MiniMax M3

KenmerkMiniMax M3
ModelfamilieMiniMax M3 voorhoede-basismodel
AanbiederMiniMax
ArchitectuurMiniMax Sparse Attention (MSA)
InvoertypenTekst, Afbeelding, Video
UitvoertypenTekst
ContextvensterTot 1,000,000 tokens (minimaal gegarandeerd 512K)
Belangrijkste sterke puntenCoderen, agentgerichte workflows, multimodale redenering, verwerking van lange contexten
RedeneermodusDenkmodus aan/uit
ToolgebruikAgent-workflows, toolaanroepen, uitvoering van terminaltaken
InzetAPI, MiniMax Code, Token Plan, aankomende open-weight-release
Multimodale ondersteuningNative multimodale pretraining vanaf stap nul
ReleasedatumJuni 2026

Wat is MiniMax M3?

MiniMax M3 is een AI-model op voorhoedeschaal, ontworpen rond drie mogelijkheden die historisch gezien beperkt waren tot closed-source systemen: geavanceerde codeerprestaties, miljoen-token contextverwerking en native multimodaal begrip. In tegenstelling tot modellen die vision later als uitbreiding toevoegen, is M3 vanaf het begin getraind als een multimodaal model, waardoor een diepere afstemming tussen visuele en tekstuele redenering mogelijk is.

Het model is gebouwd op MiniMax Sparse Attention (MSA), een sparse-attention-architectuur die is ontworpen om miljoentoken-contexten computationeel haalbaar te maken, terwijl de prestaties bij coderen, redeneren en agenttaken behouden blijven.

Belangrijkste kenmerken van MiniMax M3

  • 1M-token contextvenster: Ondersteunt extreem grote repositories, omvangrijke onderzoeks-corpora, multidocumentanalyse en langdurige agentsessies.
  • Agentgerichte architectuur: Ontworpen voor autonome taakdecompositie, toolaanroepen, iteratieve planning en uitvoering in meerdere stappen.
  • Native multimodaliteit: Verwerkt tekst, afbeeldingen, diagrammen, screenshots en videoinvoer zonder te steunen op een aparte vision-stack.
  • Geavanceerde codeercapaciteit: Sterke prestaties op software-engineeringbenchmarks, waaronder SWE-Bench Pro, Terminal-Bench en KernelBench.
  • Uitvoering met lange horizon: Aangetoonde autonome workflows van meerdere uren, waaronder reproductie van onderzoek en CUDA-optimalisatieprojecten.
  • Configureerbare redenering: De denkmodus kan worden ingeschakeld voor zwaardere redeneerworkloads of uitgeschakeld voor interacties met lagere latentie.

Benchmarkprestaties van MiniMax M3

MiniMax rapporteert benchmarkresultaten op voorhoedeniveau over coderen, agentische uitvoering en multimodale evaluatietaken. Gerapporteerde resultaten omvatten:

BenchmarkScore
SWE-Bench Pro59.0%
Terminal-Bench 2.166.0%
SWE-fficiency34.8%
KernelBench Hard28.8%
MCP Atlas74.2%
BrowseComp83.5
PostTrainBench37.1

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

Lange-contextarchitectuur en MSA

MiniMax Sparse Attention (MSA) is de architecturale innovatie achter de miljoentoken-contextcapaciteit van M3. In plaats van volledige kwadratische attention toe te passen over de hele sequentie, voert MSA routering op blokniveau en sparse attention uit over geselecteerde contextgebieden.

Volgens MiniMax vermindert dit de rekenvereisten 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 rekenkosten per token van de vorige generatie op 1M-contextschaal

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

MiniMax M3 vs Claude Opus 4.7 vs Gemini 3.1 Pro

CapaciteitMiniMax M3Claude Opus 4.7Gemini 3.1 Pro
ContextvensterTot 1MKleinere publiek beschikbare contextniveausMultimodaal met grote context
Native multimodale trainingJaJaJa
Agentgerichte focus op coderenZeer sterkZeer sterkSterk
SWE-Bench Pro59.0%Hoger volgens rapportage van MiniMaxLager volgens rapportage van MiniMax
Open-weight-beschikbaarheidGeplandNeeNee
Agentworkflows met lange horizonBelangrijk ontwerpdoelSterkSterk

Bekende beperkingen

  • De meeste benchmarkpublicaties zijn momenteel afkomstig van MiniMax en niet van onafhankelijke evaluatielabs.
  • Open-weight-modelbestanden en het volledige technische rapport zijn aangekondigd, maar waren bij lancering nog niet breed beschikbaar gesteld.
  • Betrouwbaarheid in de praktijk, over productieomgevingen heen, wordt nog gevalideerd door de ontwikkelaarsgemeenschap.
  • Werkbelastingen met miljoentoken-context kunnen hogere operationele kosten en latentie met zich meebrengen dan standaard inferentiewerkbelastingen.

Representatieve gebruiksscenario’s

Software-engineering op repositoryschaal

Analyseer grote codebases, voer refactors over meerdere bestanden uit, genereer patches, review pull requests en behoud langdurige ontwikkelingscontext.

Autonome onderzoeksagenten

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

Multimodale technische analyse

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

Automatisering voor terminal en DevOps

Voer complexe engineeringworkflows uit met testen, deployment-orkestratie, afhankelijkheidsbeheer en iteratieve debugging.

Enterprise-kennissystemen

Zoek en redeneer over grote collecties beleid, contracten, technische documentatie en interne kennisrepositories.

Modelversie en beschikbaarheid

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

FAQ

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 langdurige agentsessies 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 benchmarks voor codering en agents, 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 agentcapaciteiten en aanzienlijk grotere contextondersteuning dan eerdere M2-seriemodellen.

Does the MiniMax M3 API support multimodal inputs?

Ja. MiniMax M3 is van nature multimodaal en ondersteunt naast tekstgebaseerde invoer ook begrip 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 tot de toonaangevende modellen voor codering en agents behoort.

Is MiniMax M3 suitable for autonomous AI agents?

Ja. Het model is specifiek geoptimaliseerd voor agent-workflows op lange termijn, waaronder planning, toolgebruik, taakdecompositie, terminaluitvoering en probleemoplossing in meerdere stappen.

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

MiniMax M3 is bijzonder aantrekkelijk wanneer extreem lange contextvensters, code-intensieve workflows of open-weight implementatieopties prioriteit hebben. Gemini 3.1 Pro kan de voorkeur genieten voor teams die al gestandaardiseerd zijn op het ecosysteem van Google.

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
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
  }'

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