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

Tak. MiniMax M3 obsługuje okno kontekstu do 1,000,000 tokenów, co pozwala analizować duże repozytoria, zbiory dokumentacji oraz długotrwałe sesje agentów w ramach jednej rozmowy.

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

M3 zbliża się do Claude Opus 4.7 na kilku benchmarkach dotyczących kodowania i agentów, jednocześnie oferując okno kontekstu o rozmiarze 1M tokenów oraz planowaną dostępność otwartych wag. Niezależne porównania stron trzecich wciąż się pojawiają.

What makes MiniMax M3 different from previous MiniMax models?

MiniMax M3 wprowadza architekturę MiniMax Sparse Attention (MSA), natywny trening multimodalny, silniejsze możliwości agentowe oraz znacząco większą obsługę kontekstu niż wcześniejsze modele serii M2.

Does the MiniMax M3 API support multimodal inputs?

Tak. MiniMax M3 jest natywnie multimodalny i obsługuje rozumienie obrazów i wideo, oprócz wejść tekstowych.

What benchmark scores has MiniMax M3 achieved?

MiniMax podaje 59.0% na SWE-Bench Pro, 66.0% na Terminal-Bench 2.1, 74.2% na MCP Atlas oraz 83.5 na BrowseComp, plasując M3 wśród czołowych modeli skoncentrowanych na kodowaniu i agentach.

Is MiniMax M3 suitable for autonomous AI agents?

Tak. Model został specjalnie zoptymalizowany pod kątem długohoryzontowych przepływów pracy agentów, obejmujących planowanie, korzystanie z narzędzi, dekompozycję zadań, wykonywanie poleceń w terminalu oraz wieloetapowe rozwiązywanie problemów.

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

MiniMax M3 jest szczególnie atrakcyjny, gdy priorytetem są niezwykle długie okna kontekstu, przepływy pracy silnie obciążone kodowaniem lub opcje wdrożeń z otwartymi wagami. Gemini 3.1 Pro może pozostać preferowany dla zespołów, które już wystandaryzowały się na ekosystemie Google.

Przystępne cenowo API MiniMax-M3 | text-to-text

Specyfikacja techniczna MiniMax M3

Parametr	MiniMax M3
Rodzina modeli	bazowy model klasy frontier MiniMax M3
Dostawca	MiniMax
Architektura	MiniMax Sparse Attention (MSA)
Typy wejść	Tekst, obraz, wideo
Typy wyjść	Tekst
Okno kontekstu	Do 1,000,000 tokenów (gwarantowane minimum 512K)
Główne atuty	Programowanie, przepływy pracy agentowe, rozumowanie multimodalne, przetwarzanie długiego kontekstu
Tryb rozumowania	Tryby rozumowania włącz/wyłącz
Użycie narzędzi	Przepływy pracy agentowe, wywoływanie narzędzi, wykonywanie zadań w terminalu
Wdrożenie	API, MiniMax Code, Token Plan, planowane wydanie z otwartymi wagami
Wsparcie multimodalne	Natywne wstępne uczenie multimodalne od kroku zerowego
Data wydania	Czerwiec 2026

Czym jest MiniMax M3?

MiniMax M3 to model SI czołowej skali zaprojektowany wokół trzech możliwości, które historycznie były ograniczone do systemów zamkniętych: zaawansowana wydajność w kodowaniu, przetwarzanie kontekstu liczącego milion tokenów oraz natywne rozumienie multimodalne. W odróżnieniu od modeli, które dodają widzenie jako późniejsze rozszerzenie, M3 był trenowany jako model multimodalny od początku, co umożliwia głębsze zestrojenie między rozumowaniem wizualnym i tekstowym.

Model opiera się na MiniMax Sparse Attention (MSA), architekturze z rzadką uwagą zaprojektowanej tak, aby uczynić konteksty na poziomie miliona tokenów obliczeniowo praktycznymi, przy jednoczesnym zachowaniu wydajności w zadaniach programistycznych, rozumowania i agentowych.

Główne funkcje MiniMax M3

1M-token context window: Obsługuje niezwykle duże repozytoria, obszerne korpusy badawcze, analizę wielu dokumentów oraz długotrwałe sesje agentowe.
Architektura zorientowana na agenty: Zaprojektowana do autonomicznego podziału zadań, wywoływania narzędzi, iteracyjnego planowania i wieloetapowego wykonywania.
Natywna multimodalność: Przetwarza tekst, obrazy, diagramy, zrzuty ekranu i treści wideo bez polegania na oddzielnym stosie wizyjnym.
Zaawansowane możliwości programistyczne: Silna wydajność w benchmarkach inżynierii oprogramowania, w tym SWE-Bench Pro, Terminal-Bench i KernelBench.
Wykonywanie w długim horyzoncie: Wykazane wielogodzinne autonomiczne przepływy pracy, w tym odtwarzanie badań i projekty optymalizacji CUDA.
Konfigurowalne rozumowanie: Tryb rozumowania można włączyć dla głębszych zadań lub wyłączyć dla niższych opóźnień.

Wydajność w benchmarkach MiniMax M3

MiniMax raportuje wyniki na poziomie czołówki w testach z zakresu programowania, wykonywania zadań agentowych i ewaluacji multimodalnych. Zgłoszone wyniki obejmują:

Benchmark	Wynik
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

Firma podaje również, że M3 przewyższa GPT-5.5 i Gemini 3.1 Pro w kilku benchmarkach ukierunkowanych na programowanie, zbliżając się do wydajności Claude Opus 4.7 w wybranych ewaluacjach. Twierdzenia te pochodzą z wewnętrznych ujawnień benchmarków MiniMax i należy je interpretować wraz z niezależnymi testami stron trzecich, gdy będą dostępne.

Architektura długiego kontekstu i MSA

MiniMax Sparse Attention (MSA) to innowacja architektoniczna stojąca za możliwością obsługi kontekstu liczącego milion tokenów w M3. Zamiast stosować pełną uwagę o złożoności kwadratowej na całej sekwencji, MSA realizuje trasowanie na poziomie bloków i rzadką uwagę nad wybranymi obszarami kontekstu.

Według MiniMax znacząco obniża to wymagania obliczeniowe przy dużych długościach kontekstu i zapewnia:

Ponad 9× szybszą wydajność prefill przy długości kontekstu 1M
Ponad 15× szybszą wydajność dekodowania
Około 1/20 nakładu obliczeń na token względem poprzedniej generacji przy skali kontekstu 1M

Ulepszenia te mają uczynić programowanie w skali repozytoriów i agentowe przepływy pracy o długim horyzoncie praktycznymi.

MiniMax M3 vs Claude Opus 4.7 vs Gemini 3.1 Pro

Możliwość	MiniMax M3	Claude Opus 4.7	Gemini 3.1 Pro
Okno kontekstu	Do 1M	Mniejsze publicznie dostępne poziomy kontekstu	Multimodalny z dużym kontekstem
Natywne szkolenie multimodalne	Tak	Tak	Tak
Nacisk na programowanie agentowe	Bardzo silny	Bardzo silny	Silny
SWE-Bench Pro	59.0%	Wyższy według raportów MiniMax	Niższy według raportów MiniMax
Dostępność otwartych wag	Planowana	Nie	Nie
Agentowe przepływy pracy o długim horyzoncie	Główny cel projektowy	Silny	Silny

Znane ograniczenia

Większość ujawnień wyników benchmarków pochodzi obecnie od MiniMax, a nie od niezależnych laboratoriów ewaluacyjnych.
Pliki modelu z otwartymi wagami oraz pełny raport techniczny zostały zapowiedziane, lecz na starcie nie zostały jeszcze szeroko udostępnione.
Niezawodność w rzeczywistych środowiskach produkcyjnych wciąż jest weryfikowana przez społeczność deweloperów.
Obciążenia z kontekstem liczącym milion tokenów mogą wiązać się z wyższymi kosztami operacyjnymi i opóźnieniami niż standardowe obciążenia inferencyjne.

Reprezentatywne przypadki użycia

Inżynieria oprogramowania w szali repozytorium

Analizuj duże bazy kodu, przeprowadzaj refaktoryzacje wielu plików, generuj poprawki, recenzuj pull requesty i utrzymuj długoterminowy kontekst rozwoju.

Autonomiczne agenty badawcze

Wspieraj przegląd literatury, syntezę dokumentów, analizę benchmarków oraz długotrwałe przepływy pracy badawczej wymagające setek tysięcy tokenów.

Multimodalna analiza techniczna

Interpretuj zrzuty ekranu, diagramy architektury, wykresy, dokumenty techniczne i treści wideo w ramach jednego przepływu rozumowania.

Automatyzacja terminalowa i DevOps

Wykonuj złożone przepływy pracy inżynieryjnej obejmujące testowanie, orkiestrację wdrożeń, zarządzanie zależnościami i iteracyjne debugowanie.

Korporacyjne systemy wiedzy

Wyszukuj i rozumuj w dużych zbiorach polityk, umów, dokumentacji technicznej i wewnętrznych repozytoriów wiedzy.

Wersja modelu i dostępność

MiniMax M3 został oficjalnie zaprezentowany w czerwcu 2026 r. jako flagowy następca w rodzinie modeli MiniMax. Model jest dostępny poprzez ekosystem MiniMax API oraz CometAPI.

Cennik dla MiniMax-M3

Poznaj konkurencyjne ceny dla MiniMax-M3, zaprojektowane tak, aby pasowały do różnych budżetów i potrzeb użytkowania. Nasze elastyczne plany zapewniają, że płacisz tylko za to, czego używasz, co ułatwia skalowanie w miarę wzrostu Twoich wymagań. Odkryj, jak MiniMax-M3 może ulepszyć Twoje projekty przy jednoczesnym utrzymaniu kosztów na rozsądnym poziomie.

Cena Comet (USD / M Tokens)	Oficjalna cena (USD / M Tokens)	Zniżka
Wejście:$0.48/M Wyjście:$1.92/M	Wejście:$0.6/M Wyjście:$2.4/M	-20%

Przykładowy kod i API dla MiniMax-M3

Uzyskaj dostęp do kompleksowego przykładowego kodu i zasobów API dla MiniMax-M3, aby usprawnić proces integracji. Nasza szczegółowa dokumentacja zapewnia wskazówki krok po kroku, pomagając wykorzystać pełny potencjał MiniMax-M3 w Twoich projektach.

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
  }'

Wersje modelu MiniMax-M3

Powody, dla których MiniMax-M3 posiada wiele migawek, mogą obejmować takie czynniki jak: różnice w wynikach po aktualizacjach wymagające starszych migawek dla zachowania spójności, zapewnienie programistom okresu przejściowego na adaptację i migrację, oraz różne migawki odpowiadające globalnym lub regionalnym punktom końcowym w celu optymalizacji doświadczenia użytkownika. Aby poznać szczegółowe różnice między wersjami, zapoznaj się z oficjalną dokumentacją.

version
minimax-m3