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

Sim. O MiniMax M3 suporta uma janela de contexto de até 1,000,000 tokens, permitindo que grandes repositórios, conjuntos de documentação e sessões de agente de longa duração sejam analisados em uma única conversa.

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

M3 se aproxima do Claude Opus 4.7 em vários benchmarks de codificação e de agentes, ao mesmo tempo que oferece uma janela de contexto de 1M tokens e disponibilidade de pesos abertos planejada. Comparações independentes de terceiros ainda estão surgindo.

What makes MiniMax M3 different from previous MiniMax models?

O MiniMax M3 introduz a arquitetura MiniMax Sparse Attention (MSA), treinamento multimodal nativo, capacidades de agente mais robustas e suporte a contexto significativamente maior do que os modelos da série M2 anteriores.

Does the MiniMax M3 API support multimodal inputs?

Sim. O MiniMax M3 é nativamente multimodal e oferece suporte à compreensão de imagens e vídeos, além de entradas baseadas em texto.

What benchmark scores has MiniMax M3 achieved?

A MiniMax informa 59.0% no SWE-Bench Pro, 66.0% no Terminal-Bench 2.1, 74.2% no MCP Atlas e 83.5 no BrowseComp, posicionando o M3 entre os principais modelos focados em codificação e agentes.

Is MiniMax M3 suitable for autonomous AI agents?

Sim. O modelo foi especificamente otimizado para fluxos de trabalho de agentes de longo horizonte, incluindo planejamento, uso de ferramentas, decomposição de tarefas, execução no terminal e resolução de problemas em múltiplas etapas.

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

O MiniMax M3 é particularmente atraente quando janelas de contexto extremamente longas, fluxos de trabalho intensivos em código ou opções de implantação com pesos abertos são prioridades. O Gemini 3.1 Pro pode continuar a ser preferível para equipes já padronizadas no ecossistema do Google.

API MiniMax-M3 Acessível | text-to-text

Especificações técnicas do MiniMax M3

Item	MiniMax M3
Model family	Modelo base de fronteira MiniMax M3
Provider	MiniMax
Architecture	MiniMax Sparse Attention (MSA)
Input types	Texto, Imagem, Vídeo
Output types	Texto
Context window	Até 1,000,000 tokens (mínimo garantido 512K)
Primary strengths	Programação, fluxos de trabalho agentivos, raciocínio multimodal, processamento de longo contexto
Reasoning mode	Modos de pensamento ativado/desativado
Tool use	Fluxos de trabalho de agentes, invocação de ferramentas, execução de tarefas em terminal
Deployment	API, MiniMax Code, Token Plan, próximo lançamento com pesos abertos
Multimodal support	Pré-treinamento multimodal nativo desde o passo zero
Release date	Junho de 2026

O que é o MiniMax M3?

MiniMax M3 é um modelo de IA em escala de fronteira projetado em torno de três capacidades que historicamente eram limitadas a sistemas de código fechado: desempenho avançado em programação, processamento de contexto de milhões de tokens e compreensão multimodal nativa. Diferentemente de modelos que adicionam visão como uma extensão posterior, o M3 foi treinado como um modelo multimodal desde o início, permitindo um alinhamento mais profundo entre o raciocínio visual e textual.

O modelo é construído sobre MiniMax Sparse Attention (MSA), uma arquitetura de atenção esparsa projetada para tornar contextos de milhões de tokens computacionalmente viáveis, preservando o desempenho em tarefas de programação, raciocínio e agentes.

Principais recursos do MiniMax M3

Janela de contexto de 1M tokens: Suporta repositórios extremamente grandes, corpora de pesquisa extensos, análise multidocumento e sessões de agentes de longa duração.
Arquitetura orientada a agentes: Projetada para decomposição autônoma de tarefas, chamadas de ferramentas, planejamento iterativo e execução em múltiplas etapas.
Multimodalidade nativa: Processa texto, imagens, diagramas, capturas de tela e vídeos sem depender de uma pilha de visão separada.
Capacidade avançada de programação: Forte desempenho em benchmarks de engenharia de software, incluindo SWE-Bench Pro, Terminal-Bench e KernelBench.
Execução de longo horizonte: Fluxos de trabalho autônomos de várias horas demonstrados, incluindo reprodução de pesquisas e projetos de otimização de CUDA.
Raciocínio configurável: O modo de pensamento pode ser habilitado para cargas de trabalho de raciocínio mais profundo ou desabilitado para interações de menor latência.

Desempenho em benchmarks do MiniMax M3

A MiniMax relata resultados de nível de fronteira em benchmarks de programação, execução agentiva e avaliações multimodais. Os resultados relatados incluem:

Benchmark	Pontuação
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

A empresa também relata que o M3 supera o GPT-5.5 e o Gemini 3.1 Pro em vários benchmarks voltados para programação, ao mesmo tempo que se aproxima do desempenho do Claude Opus 4.7 em avaliações selecionadas. Essas alegações têm origem nas divulgações internas de benchmarks da MiniMax e devem ser interpretadas em conjunto com testes independentes de terceiros à medida que se tornarem disponíveis.

Arquitetura de longo contexto e MSA

MiniMax Sparse Attention (MSA) é a inovação arquitetural por trás da capacidade de contexto de milhões de tokens do M3. Em vez de aplicar atenção quadrática completa em toda a sequência, a MSA realiza roteamento em nível de bloco e atenção esparsa sobre regiões selecionadas do contexto.

Segundo a MiniMax, isso reduz substancialmente os requisitos de computação em grandes comprimentos de contexto e oferece:

Mais de 9× mais velocidade no desempenho de prefill em comprimento de contexto de 1M
Mais de 15× mais velocidade no desempenho de decodificação
Aproximadamente 1/20 do cômputo por token da geração anterior na escala de contexto de 1M

Essas melhorias visam tornar prática a programação em escala de repositório e os fluxos de trabalho de agentes de longo horizonte.

MiniMax M3 vs Claude Opus 4.7 vs Gemini 3.1 Pro

Capacidade	MiniMax M3	Claude Opus 4.7	Gemini 3.1 Pro
Janela de contexto	Até 1M	Camadas de contexto publicamente menores	Multimodal de grande contexto
Treinamento multimodal nativo	Sim	Sim	Sim
Foco em programação agentiva	Muito forte	Muito forte	Forte
SWE-Bench Pro	59.0%	Maior, segundo relatório da MiniMax	Menor, segundo relatório da MiniMax
Disponibilidade de pesos abertos	Planejada	Não	Não
Fluxos de trabalho de longo horizonte com agentes	Foco principal de design	Forte	Forte

Limitações conhecidas

A maioria das divulgações de benchmarks atualmente vem da MiniMax, e não de laboratórios independentes de avaliação.
Os arquivos de pesos abertos e o relatório técnico completo foram anunciados, mas ainda não estavam amplamente disponibilizados no lançamento.
A confiabilidade no mundo real em ambientes de produção ainda está sendo validada pela comunidade de desenvolvedores.
Cargas de trabalho com contexto de um milhão de tokens podem incorrer em maiores custos operacionais e latência do que inferências padrão.

Casos de uso representativos

Engenharia de software em escala de repositório

Analisar grandes bases de código, realizar refatorações multifile, gerar patches, revisar pull requests e manter contexto de desenvolvimento de longo prazo.

Agentes de pesquisa autônomos

Apoiar revisão de literatura, síntese de documentos, análise de benchmarks e fluxos de trabalho de pesquisa de longa duração que exigem centenas de milhares de tokens.

Análise técnica multimodal

Interpretar capturas de tela, diagramas de arquitetura, gráficos, documentos técnicos e conteúdo em vídeo dentro do mesmo fluxo de raciocínio.

Automação de Terminal e DevOps

Executar fluxos de trabalho de engenharia complexos envolvendo testes, orquestração de implantações, gerenciamento de dependências e depuração iterativa.

Sistemas de conhecimento corporativo

Pesquisar e raciocinar sobre grandes coleções de políticas, contratos, documentação técnica e repositórios de conhecimento internos.

Versão do modelo e disponibilidade

O MiniMax M3 foi oficialmente introduzido em junho de 2026 como o sucessor carro-chefe dentro da linha de modelos da MiniMax. O modelo está disponível por meio do ecossistema MiniMax API e do CometAPI.

Preços para MiniMax-M3

Explore preços competitivos para MiniMax-M3, projetado para atender diversos orçamentos e necessidades de uso. Nossos planos flexíveis garantem que você pague apenas pelo que usar, facilitando o dimensionamento conforme suas necessidades crescem. Descubra como MiniMax-M3 pode aprimorar seus projetos mantendo os custos gerenciáveis.

Preço do Comet (USD / M Tokens)	Preço Oficial (USD / M Tokens)	Desconto
Entrada:$0.48/M Saída:$1.92/M	Entrada:$0.6/M Saída:$2.4/M	-20%

Código de exemplo e API para MiniMax-M3

Acesse código de exemplo abrangente e recursos de API para MiniMax-M3 para otimizar seu processo de integração. Nossa documentação detalhada fornece orientação passo a passo, ajudando você a aproveitar todo o potencial do MiniMax-M3 em seus projetos.

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
  }'

Versões do MiniMax-M3

O motivo pelo qual MiniMax-M3 possui múltiplas versões instantâneas pode incluir fatores como variações na saída após atualizações que exigem versões antigas para consistência, fornecendo aos desenvolvedores um período de transição para adaptação e migração, e diferentes versões correspondentes a endpoints globais ou regionais para otimizar a experiência do usuário. Para diferenças detalhadas entre versões, consulte a documentação oficial.

version
minimax-m3

MiniMax-M3