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

Ja. MiniMax M3 støtter opptil et kontekstvindu på 1,000,000 tokens, noe som gjør det mulig å analysere store repositorier, dokumentasjonssamlinger og langvarige agentsesjoner i 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-benchmarker, samtidig som den tilbyr et 1M-token kontekstvindu og planlagt tilgjengelighet av åpne vekter. 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 agentarbeidsflyter med lang horisont, inkludert planlegging, verktøybruk, oppgavedekomponering, terminalutførelse og problemløsning i flere trinn.

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

MiniMax M3 er særlig attraktiv når ekstremt lange kontekstvinduer, kodetunge arbeidsflyter eller distribusjonsalternativer med åpne vekter er prioritert. 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

Tekniske spesifikasjoner for MiniMax M3

Punkt	MiniMax M3
Modellfamilie	MiniMax M3 frontier-grunnmodell
Leverandør	MiniMax
Arkitektur	MiniMax Sparse Attention (MSA)
Inndatatyper	Tekst, Bilde, Video
Utdata-typer	Tekst
Kontekstvindu	Opptil 1,000,000 tokens (minimum garantert 512K)
Primære styrker	Koding, agentiske arbeidsflyter, multimodal resonnering, langkontekstbehandling
Resonneringsmodus	Tenkemodus på/av
Verktøybruk	Agent-arbeidsflyter, verktøykall, utførelse av terminal-oppgaver
Distribusjon	API, MiniMax Code, Token Plan, kommende open-weight-utgivelse
Multimodal støtte	Nativ multimodal forhåndstrening fra steg null
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 kodeytelse, million-token kontekstbehandling og nativ multimodal forståelse. I motsetning til modeller som legger til visuell forståelse som en senere utvidelse, ble M3 trent som en multimodal modell fra starten av, noe som muliggjør dypere samsvar mellom visuell og tekstlig resonnering.

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

Hovedfunksjoner i MiniMax M3

1M-token-kontekstvindu: Støtter svært store repositorier, omfattende forskningskorpora, multidokumentanalyse og langvarige agentsesjoner.
Agent-orientert arkitektur: Designet for autonom oppgavedekomponering, verktøykall, iterativ planlegging og flerstegsutførelse.
Nativ multimodalitet: Behandler tekst, bilder, diagrammer, skjermbilder og video-inndata uten å være avhengig av en separat visjonsstakk.
Avanserte kodeferdigheter: Sterk ytelse på programvareingeniør-benchmarker, inkludert SWE-Bench Pro, Terminal-Bench og KernelBench.
Lang-horisont-utførelse: Dokumenterte autonome arbeidsflyter over flere timer, inkludert reproduksjon av forskning og CUDA-optimaliseringsprosjekter.
Konfigurerbar resonnering: Tenkemodus kan aktiveres for dypere resonneringsarbeidslaster eller deaktiveres for lavere latens i interaksjoner.

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 kodeorienterte benchmarks, samtidig som den nærmer seg ytelsen til Claude Opus 4.7 i utvalgte evalueringer. Disse påstandene stammer fra MiniMax' interne benchmark-offentliggjøringer og bør tolkes sammen med uavhengig tredjepartstesting etter hvert som den blir tilgjengelig.

Langkontekst-arkitektur og MSA

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

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

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

Disse forbedringene er ment å gjøre koding i repositorie-skala og agent-arbeidsflyter med lang horisont praktiske.

MiniMax M3 vs Claude Opus 4.7 vs Gemini 3.1 Pro

Kapasitet	MiniMax M3	Claude Opus 4.7	Gemini 3.1 Pro
Kontekstvindu	Opptil 1M	Mindre offentlig tilgjengelige kontekstnivåer	Stor-kontekst multimodal
Nativ multimodal opplæring	Ja	Ja	Ja
Agentisk koding-fokus	Svært sterk	Svært sterk	Sterk
SWE-Bench Pro	59.0%	Høyere ifølge MiniMax-rapportering	Lavere ifølge MiniMax-rapportering
Tilgjengelighet av open-weight	Planlagt	Nei	Nei
Agent-arbeidsflyter med lang horisont	Hovedfokus i design	Sterk	Sterk

Kjente begrensninger

De fleste benchmark-offentliggjøringer kommer for øyeblikket fra MiniMax snarere enn fra uavhengige evalueringslaboratorier.
Open-weight-modellfiler og den fullstendige tekniske rapporten ble annonsert, men var ennå ikke bredt utgitt ved lansering.
Reell pålitelighet på tvers av produksjonsmiljøer valideres fortsatt av utviklerfellesskapet.
Arbeidslaster med million-token-kontekst kan medføre høyere driftskostnader og latens enn standard inferens-arbeidslaster.

Representative bruksområder

Programvareutvikling i repositorie-skala

Analyser store kodebaser, utfør refaktoriseringer over 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, arkitekturdiagrammer, diagrammer, tekniske dokumenter og videoinnhold innenfor samme resonneringsarbeidsflyt.

Terminal- og DevOps-automatisering

Utfør komplekse ingeniørarbeidsflyter som involverer testing, distribusjonsorkestrering, avhengighetsstyring og iterativ feilsøking.

Kunnskapssystemer for virksomheter

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

Modellversjon og tilgjengelighet

MiniMax M3 ble offisielt introdusert i Juni 2026 som flaggskip-etterfølgeren i MiniMax-modellserien. Modellen er tilgjengelig gjennom MiniMax API-økosystemet og CometAPI.

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.

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
  }'

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