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

Ja. MiniMax M3 støtter opptil et 1,000,000-token kontekstvindu, slik at store repositorier, dokumentasjonssett og langvarige agentsesjoner kan analyseres innenfor én enkelt samtale.

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

M3 nærmer seg Claude Opus 4.7 på flere kode- og agent-benchmarktester, samtidig som den tilbyr et 1M-token kontekstvindu og planlagt open-weight-tilgjengelighet. Uavhengige tredjepartssammenligninger er fortsatt i ferd med å komme.

What makes MiniMax M3 different from previous MiniMax models?

MiniMax M3 introduserer MiniMax Sparse Attention (MSA)-arkitekturen, nativ multimodal trening, sterkere agentkapabiliteter og betydelig større kontekststøtte enn tidligere modeller i M2-serien.

Does the MiniMax M3 API support multimodal inputs?

Ja. MiniMax M3 er nativt multimodal og støtter bilde- og videoforståelse i tillegg til tekstbaserte inndata.

What benchmark scores has MiniMax M3 achieved?

MiniMax rapporterer 59.0% på SWE-Bench Pro, 66.0% på Terminal-Bench 2.1, 74.2% på MCP Atlas og 83.5 på BrowseComp, noe som plasserer M3 blant de ledende modellene med fokus på koding og agenter.

Is MiniMax M3 suitable for autonomous AI agents?

Ja. Modellen ble spesifikt optimalisert for langsiktige agentarbeidsflyter, inkludert planlegging, verktøybruk, oppgavedekomponering, terminalutførelse og flertrinns problemløsning.

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

MiniMax M3 er særlig attraktiv når ekstremt lange kontekstvinduer, kode-tunge arbeidsflyter eller open-weight-distribusjonsalternativer har høy prioritet. Gemini 3.1 Pro kan fortsatt være å foretrekke for team som allerede er standardisert på Googles økosystem.

Rimelig MiniMax-M3 API | text-to-text

Playground for MiniMax-M3

Utforsk MiniMax-M3's Playground — et interaktivt miljø for å teste modeller og kjøre spørringer i sanntid. Prøv prompts, juster parametere og iterer umiddelbart for å akselerere utvikling og validere brukstilfeller.

Tekniske spesifikasjoner for MiniMax M3

Element	MiniMax M3
Modellfamilie	MiniMax M3 frontier-grunnmodell
Leverandør	MiniMax
Arkitektur	MiniMax Sparse Attention (MSA)
Inndatatyper	Tekst, bilde, video
Utdatatyper	Tekst
Kontekstvindu	Opptil 1,000,000 tokens (minimum garantert 512K)
Primære styrker	Koding, agentiske arbeidsflyter, multimodal resonnering, langkontekstbehandling
Resonneringsmodus	Tenkemodus på/av
Verktøybruk	Agentarbeidsflyter, verktøykall, utførelse av terminaloppgaver
Distribusjon	API, MiniMax Code, Token Plan, kommende utgivelse av åpne vekter
Multimodal støtte	Nativ multimodal førtrening fra første steg
Lanseringsdato	juni 2026

Hva er MiniMax M3?

MiniMax M3 er en AI-modell i frontier-skala, designet rundt tre kapabiliteter som historisk har vært begrenset til lukkede systemer: avansert kodingsytelse, prosessering av kontekster på millioner av tokens, og nativ multimodal forståelse. I motsetning til modeller som legger til syn som en senere utvidelse, ble M3 trent som en multimodal modell fra starten av, noe som muliggjør dypere samsvar mellom visuell og tekstuell resonnering.

Modellen er bygget på MiniMax Sparse Attention (MSA), en sparse-attention-arkitektur utformet for å gjøre million-token-kontekster beregningsmessig praktiske samtidig som ytelsen i koding, resonnering og agentiske oppgaver bevares.

Hovedfunksjoner i MiniMax M3

1M-token kontekstvindu: Støtter svært store repositorier, omfattende forskningskorpora, multidokumentanalyser og langvarige agentsesjoner.
Agentorientert arkitektur: Designet for autonom oppgavedekomponering, verktøykall, iterativ planlegging og flertrinns utførelse.
Nativ multimodalitet: Behandler tekst, bilder, diagrammer, skjermbilder og videoinndata uten å være avhengig av en separat visjonsstakk.
Avansert kodingskapasitet: Sterk ytelse på programvareingeniør-benchmarks inkludert SWE-Bench Pro, Terminal-Bench og KernelBench.
Utførelse med lang horisont: Demonstrerte autonome arbeidsflyter over flere timer, inkludert replikering av forskning og CUDA-optimaliseringsprosjekter.
Konfigurerbar resonnering: Tenkemodus kan aktiveres for dypere resonneringsoppgaver eller deaktiveres for lavere latens.

Benchmark-ytelse for MiniMax M3

MiniMax rapporterer benchmark-resultater på frontier-nivå innen koding, agentisk utførelse og multimodale evalueringer. Rapporterte resultater inkluderer:

Benchmark	Poengsum
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

Selskapet rapporterer også at M3 overgår GPT-5.5 og Gemini 3.1 Pro på flere koding-orienterte benchmarks, samtidig som den nærmer seg ytelsen til Claude Opus 4.7 i utvalgte evalueringer. Disse påstandene stammer fra MiniMax sine interne benchmark-avsløringer og bør tolkes sammen med uavhengig tredjepartstesting etter hvert som den blir tilgjengelig.

Arkitektur for lang kontekst og MSA

MiniMax Sparse Attention (MSA) er den arkitektoniske innovasjonen bak M3s million-token-kontekstkapabilitet. I stedet for å bruke full kvadratisk oppmerksomhet over hele sekvensen, utfører MSA ruting på blokknivå og sparse oppmerksomhet over utvalgte kontekstrområder.

Ifølge MiniMax reduserer dette beregningskravene betydelig ved store kontekstlengder og gir:

Mer enn 9× raskere prefill-ytelse ved 1M kontekstlengde
Mer enn 15× raskere dekodeytelse
Omtrent 1/20 av forrige generasjons beregning per token ved 1M kontekstskala

Disse forbedringene er ment å gjøre koding i repositoriestørrelse og agentarbeidsflyter med lang horisont praktiske.

MiniMax M3 vs Claude Opus 4.7 vs Gemini 3.1 Pro

Egenskap	MiniMax M3	Claude Opus 4.7	Gemini 3.1 Pro
Kontekstvindu	Opptil 1M	Mindre offentlig tilgjengelige kontekstnivåer	Stor-kontekst multimodal
Nativ multimodal trening	Ja	Ja	Ja
Agentisk kodingsfokus	Svært sterk	Svært sterk	Sterk
SWE-Bench Pro	59.0%	Høyere ifølge MiniMax-rapportering	Lavere ifølge MiniMax-rapportering
Tilgjengelighet av åpne vekter	Planlagt	Nei	Nei
Agentarbeidsflyter med lang horisont	Hovedfokus i designet	Sterk	Sterk

Kjente begrensninger

De fleste benchmark-offentliggjøringene kommer for øyeblikket fra MiniMax, ikke fra uavhengige evalueringslaboratorier.
Modellfiler med åpne vekter og den fullstendige tekniske rapporten ble annonsert, men var ved lansering ennå ikke bredt utgitt.
Reell pålitelighet på tvers av produksjonsmiljøer valideres fortsatt av utviklerfellesskapet.
Arbeidsmengder med million-token-kontekster kan medføre høyere driftskostnader og latens enn standard inferensarbeidsmengder.

Representative brukstilfeller

Programvareutvikling i repositoriestørrelse

Analyser store kodebaser, utfør refaktorering på tvers av flere filer, generer patcher, gjennomgå pull requests og oppretthold langsiktig utviklingskontekst.

Autonome forskningsagenter

Støtt litteraturgjennomgang, dokumentsyntese, benchmark-analyse og langvarige forskningsarbeidsflyter som krever hundretusener av tokens.

Multimodal teknisk analyse

Tolk skjermbilder, arkitekturskisser, diagrammer, tekniske dokumenter og videoinnhold i samme resonneringsarbeidsflyt.

Terminal- og DevOps-automatisering

Utfør komplekse ingeniørarbeidsflyter som inkluderer testing, utrullingsorkestrering, avhengighetsstyring og iterativ debugging.

Kunnskapssystemer for virksomheter

Søk i og resonner over store samlinger av retningslinjer, kontrakter, teknisk dokumentasjon og interne kunnskapsarkiver.

Modellversjon og tilgjengelighet

MiniMax M3 ble offisielt introdusert i juni 2026 som flaggskipsarvtakeren i MiniMax-modellrekken. Modellen er tilgjengelig gjennom MiniMax API-økosystemet og CometAPI.

FAQ

Priser for MiniMax-M3

Utforsk konkurransedyktige priser for MiniMax-M3, designet for å passe ulike budsjetter og bruksbehov. Våre fleksible planer sikrer at du bare betaler for det du bruker, noe som gjør det enkelt å skalere etter hvert som kravene dine vokser. Oppdag hvordan MiniMax-M3 kan forbedre prosjektene dine samtidig som kostnadene holdes håndterbare.

Komet-pris (USD / M Tokens)	Offisiell pris (USD / M Tokens)	Rabatt
Inndata:$0.48/M Utdata:$1.92/M	Inndata:$0.6/M Utdata:$2.4/M	-20%

Eksempelkode og API for MiniMax-M3

Få tilgang til omfattende eksempelkode og API-ressurser for MiniMax-M3 for å effektivisere integreringsprosessen din. Vår detaljerte dokumentasjon gir trinn-for-trinn-veiledning som hjelper deg med å utnytte det fulle potensialet til MiniMax-M3 i prosjektene dine.

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

Forespørselssuccessrate over de siste 30 dagene, som gjenspeiler påliteligheten til hver modellleverandør. CometAPI overvåker alle tilkoblede leverandører i sanntid, 24/7.

RespondLIVE

792msAvg. Response

UptimeLIVE

100.0%Avg. Uptime

Versjoner av MiniMax-M3

Grunnen til at MiniMax-M3 har flere øyeblikksbilder kan inkludere potensielle faktorer som variasjoner i utdata etter oppdateringer som krever eldre øyeblikksbilder for konsistens, å gi utviklere en overgangsperiode for tilpasning og migrering, og ulike øyeblikksbilder som tilsvarer globale eller regionale endepunkter for å optimalisere brukeropplevelsen. For detaljerte forskjeller mellom versjoner, vennligst se den offisielle dokumentasjonen.

version
minimax-m3