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 w kilku benchmarkach dotyczących kodowania i agentów, oferując jednocześnie okno kontekstu o wielkości 1M tokenów oraz planowaną dostępność otwartych wag. Niezależne porównania podmiotów trzecich wciąż się pojawiają.

What makes MiniMax M3 different from previous MiniMax models?

MiniMax M3 wprowadza architekturę MiniMax Sparse Attention (MSA), natywne szkolenie multimodalne, silniejsze możliwości agentów oraz znacząco większe wsparcie dla kontekstu niż wcześniejsze modele z 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, co lokuje M3 wśród wiodących modeli ukierunkowanych na kodowanie i agentów.

Is MiniMax M3 suitable for autonomous AI agents?

Tak. Model został specjalnie zoptymalizowany pod przepływy pracy agentów o długim horyzoncie, obejmujące 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 wyjątkowo długie okna kontekstu, procesy silnie oparte na kodowaniu lub opcje wdrożenia z otwartymi wagami. Gemini 3.1 Pro może pozostać preferowanym wyborem dla zespołów, które już ustandaryzowały się na ekosystemie Google.

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

Specyfikacja techniczna MiniMax M3

Element	MiniMax M3
Rodzina modeli	bazowy model klasy frontier MiniMax M3
Dostawca	MiniMax
Architektura	MiniMax Sparse Attention (MSA)
Typy wejść	Tekst, obraz, wideo
Typy wyjścia	Tekst
Okno kontekstu	Do 1,000,000 tokenów (minimalnie gwarantowane 512K)
Główne mocne strony	Programowanie, przepływy pracy agentowe, rozumowanie multimodalne, przetwarzanie długiego kontekstu
Tryb rozumowania	Tryby myślenia włącz/wyłącz
Korzystanie z narzędzi	Przepływy pracy agentów, wywoływanie narzędzi, wykonywanie zadań w terminalu
Wdrożenie	API, MiniMax Code, Token Plan, planowane wydanie open-weight
Obsługa multimodalna	Natywny trening multimodalny od kroku zerowego
Data wydania	Czerwiec 2026

Czym jest MiniMax M3?

MiniMax M3 to model SI klasy frontier zaprojektowany wokół trzech możliwości, które historycznie były ograniczone do systemów zamkniętych: zaawansowanej wydajności w kodowaniu, przetwarzania kontekstu o wielkości miliona tokenów oraz natywnego rozumienia multimodalnego. W odróżnieniu od modeli, które dodają wizję później jako rozszerzenie, M3 był trenowany jako model multimodalny od początku, co pozwala na głębsze zestrojenie rozumowania wizualnego i tekstowego.

Model opiera się na MiniMax Sparse Attention (MSA), architekturze typu sparse-attention zaprojektowanej tak, aby uczynić konteksty rzędu miliona tokenów obliczeniowo praktycznymi, przy jednoczesnym zachowaniu wydajności w zadaniach związanych z kodowaniem, rozumowaniem i pracą agentów.

Główne funkcje MiniMax M3

Okno kontekstu 1M tokenów: Obsługuje niezwykle duże repozytoria, obszerne korpusy badawcze, analizę wielodokumentową i długotrwałe sesje agentów.
Architektura zorientowana na agenta: Zaprojektowana do autonomicznej dekompozycji zadań, wywoływania narzędzi, iteracyjnego planowania i wieloetapowego wykonywania.
Natywna multimodalność: Przetwarza tekst, obrazy, diagramy, zrzuty ekranu i wideo bez polegania na oddzielnym stosie wizyjnym.
Zaawansowane możliwości kodowania: Wysoka wydajność w benchmarkach inżynierii oprogramowania, w tym SWE-Bench Pro, Terminal-Bench i KernelBench.
Wykonywanie zadań o długim horyzoncie: Zademonstrowane wielogodzinne autonomiczne przepływy pracy, w tym odtwarzanie badań i projekty optymalizacji CUDA.
Konfigurowalne rozumowanie: Tryb myślenia można włączyć dla głębszych zadań rozumowania lub wyłączyć dla interakcji o niższym opóźnieniu.

Wyniki benchmarków MiniMax M3

MiniMax raportuje wyniki na poziomie frontier w zadaniach z zakresu kodowania, wykonywania zadań agentowych i oceny multimodalnej. Zgłaszane 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 kodowanie, zbliżając się do wydajności Claude Opus 4.7 w wybranych ewaluacjach. Twierdzenia te pochodzą z wewnętrznych ujawnień wyników benchmarków MiniMax i należy je interpretować łącznie z niezależnymi testami stron trzecich, gdy staną się dostępne.

Architektura długiego kontekstu i MSA

MiniMax Sparse Attention (MSA) to innowacja architektoniczna stojąca za możliwością pracy M3 z kontekstem rzędu miliona tokenów. Zamiast stosować pełną, kwadratową uwagę w całej sekwencji, MSA wykonuje trasowanie blokowe i rzadką uwagę nad wybranymi regionami kontekstu.

Według MiniMax, ogranicza to wymagania obliczeniowe przy dużych długościach kontekstu i zapewnia:

Ponad 9× szybsze wypełnianie wstępne (prefill) przy długości kontekstu 1M
Ponad 15× szybsze dekodowanie
Około 1/20 nakładu obliczeń na token w porównaniu z poprzednią generacją przy skali kontekstu 1M

Ulepszenia te mają uczynić praktycznymi programowanie w skali repozytorium oraz przepływy pracy agentów o długim horyzoncie.

MiniMax M3 vs Claude Opus 4.7 vs Gemini 3.1 Pro

Zdolność	MiniMax M3	Claude Opus 4.7	Gemini 3.1 Pro
Okno kontekstu	Do 1M	Mniejsze publicznie dostępne poziomy kontekstu	Multimodalność z dużym kontekstem
Natywne szkolenie multimodalne	Tak	Tak	Tak
Nastawienie na kodowanie agentowe	Bardzo silne	Bardzo silne	Silne
SWE-Bench Pro	59.0%	Wyższy według raportów MiniMax	Niższy według raportów MiniMax
Dostępność open-weight	Planowana	Nie	Nie
Przepływy pracy agentów o długim horyzoncie	Kluczowy cel projektowy	Silne	Silne

Znane ograniczenia

Większość ujawnionych wyników benchmarków pochodzi obecnie od MiniMax, a nie od niezależnych laboratoriów oceny.
Pliki modelu open-weight oraz pełny raport techniczny zostały zapowiedziane, lecz w momencie premiery nie były jeszcze szeroko udostępnione.
Niezawodność w warunkach produkcyjnych jest nadal weryfikowana przez społeczność deweloperów.
Obciążenia z milionowym kontekstem mogą wiązać się z wyższymi kosztami operacyjnymi i opóźnieniami niż standardowe obciążenia inferencyjne.

Reprezentatywne przypadki użycia

Inżynieria oprogramowania w skali repozytorium

Analiza dużych baz kodu, refaktoryzacje wieloplikowe, generowanie poprawek, przeglądanie pull requestów oraz utrzymywanie długoterminowego kontekstu rozwoju.

Autonomiczne agenty badawcze

Wsparcie przeglądów literatury, syntezy dokumentów, analiz benchmarków oraz długotrwałych przepływów pracy badawczej wymagających setek tysięcy tokenów.

Multimodalna analiza techniczna

Interpretacja zrzutów ekranu, diagramów architektury, wykresów, dokumentów technicznych i materiałów wideo w ramach tego samego przepływu rozumowania.

Automatyzacja terminala i DevOps

Wykonywanie złożonych przepływów inżynieryjnych obejmujących testy, orkiestrację wdrożeń, zarządzanie zależnościami oraz iteracyjne debugowanie.

Korporacyjne systemy wiedzy

Wyszukiwanie i wnioskowanie w dużych zbiorach polityk, umów, dokumentacji technicznej oraz wewnętrznych repozytoriach 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

MiniMax-M3