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

Да. MiniMax M3 поддерживает окно контекста до 1,000,000 токенов, что позволяет анализировать крупные репозитории, наборы документации и длительные сессии агента в рамках одного диалога.

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

M3 приближается к Claude Opus 4.7 по ряду бенчмарков для программирования и агентов, при этом предлагает окно контекста на 1M токенов и планируемую доступность открытых весов. Независимые сравнительные оценки от третьих сторон всё ещё появляются.

What makes MiniMax M3 different from previous MiniMax models?

MiniMax M3 представляет архитектуру MiniMax Sparse Attention (MSA), нативное мультимодальное обучение, более сильные возможности агента и значительно более широкую поддержку контекста по сравнению с предыдущими моделями серии M2.

Does the MiniMax M3 API support multimodal inputs?

Да. MiniMax M3 изначально мультимодален и поддерживает понимание изображений и видео помимо текстовых входных данных.

What benchmark scores has MiniMax M3 achieved?

MiniMax сообщает о 59.0% на SWE-Bench Pro, 66.0% на Terminal-Bench 2.1, 74.2% на MCP Atlas и 83.5 на BrowseComp, что помещает M3 в число ведущих моделей, сфокусированных на программировании и агентах.

Is MiniMax M3 suitable for autonomous AI agents?

Да. Модель специально оптимизирована для долгосрочных агентных рабочих процессов, включая планирование, использование инструментов, декомпозицию задач, выполнение в терминале и многошаговое решение задач.

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

MiniMax M3 особенно привлекателен, когда в приоритете чрезвычайно длинные окна контекста, рабочие процессы с упором на программирование или варианты развертывания с открытыми весами. Gemini 3.1 Pro может оставаться предпочтительным для команд, уже стандартизированных на экосистеме Google.

Доступный API MiniMax-M3 | text-to-text

Playground для MiniMax-M3

Изучите Playground MiniMax-M3 — интерактивную среду для тестирования моделей и выполнения запросов в реальном времени. Попробуйте промпты, настройте параметры и итерируйте мгновенно, чтобы ускорить разработку и проверить варианты использования.

Технические характеристики MiniMax M3

Параметр	MiniMax M3
Семейство моделей	передовая базовая модель MiniMax M3
Провайдер	MiniMax
Архитектура	MiniMax Sparse Attention (MSA)
Типы ввода	Text, Image, Video
Типы вывода	Text
Окно контекста	Up to 1,000,000 tokens (minimum guaranteed 512K)
Ключевые сильные стороны	Coding, agentic workflows, multimodal reasoning, long-context processing
Режимы рассуждения	Thinking on/off modes
Использование инструментов	Agent workflows, tool invocation, terminal-task execution
Развертывание	API, MiniMax Code, Token Plan, upcoming open-weight release
Поддержка мультимодальности	Native multimodal pretraining from step zero
Дата релиза	June 2026

Что такое MiniMax M3?

MiniMax M3 — это модель фронтирного масштаба, разработанная вокруг трёх возможностей, которые исторически были присущи закрытым системам: продвинутой производительности в программировании, обработке контекста объёмом миллионы токенов и нативному мультимодальному пониманию. В отличие от моделей, добавляющих зрение как позднее расширение, M3 обучалась как мультимодальная с самого начала, что обеспечивает более глубокую согласованность между визуальным и текстовым рассуждением.

Модель построена на MiniMax Sparse Attention (MSA) — архитектуре разреженного внимания, призванной сделать контексты на миллионы токенов вычислительно практичными при сохранении производительности в задачах программирования, рассуждения и агентных сценариях.

Основные возможности MiniMax M3

1M-token context window: поддержка чрезвычайно больших репозиториев, объёмных исследовательских корпусов, многодокументного анализа и длительных сессий агентов.
Agent-oriented architecture: спроектирована для автономной декомпозиции задач, вызова инструментов, итеративного планирования и многошагового исполнения.
Native multimodality: обрабатывает текст, изображения, диаграммы, скриншоты и видео без опоры на отдельный vision-стек.
Advanced coding capability: высокая результативность на инженерных бенчмарках, включая SWE-Bench Pro, Terminal-Bench и KernelBench.
Long-horizon execution: продемонстрированы многочасовые автономные рабочие процессы, включая воспроизведение исследований и проекты по оптимизации CUDA.
Configurable reasoning: режим мышления можно включать для более глубокой проработки или выключать для снижения задержки.

Результаты MiniMax M3 в бенчмарках

MiniMax сообщает о фронтирном уровне результатов на задачах программирования, агентного исполнения и мультимодальной оценки. Сообщаемые результаты включают:

Бенчмарк	Результат
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

Компания также сообщает, что M3 превосходит GPT-5.5 и Gemini 3.1 Pro на ряде бенчмарков, ориентированных на программирование, и приближается к производительности Claude Opus 4.7 в отдельных оценках. Эти заявления основаны на внутренних публикациях MiniMax и должны интерпретироваться с учётом независимого стороннего тестирования по мере его появления.

Архитектура длинного контекста и MSA

MiniMax Sparse Attention (MSA) — это архитектурное новшество, стоящее за поддержкой контекста на миллион токенов в M3. Вместо применения полной квадратичной attention ко всей последовательности MSA выполняет маршрутизацию на уровне блоков и разреженное внимание по выбранным областям контекста.

По данным MiniMax, это существенно снижает вычислительные требования на больших длинах контекста и обеспечивает:

более чем 9× более быструю производительность префилла при длине контекста 1M;
более чем 15× более быстрое декодирование;
примерно 1/20 вычислительных затрат на токен по сравнению с предыдущим поколением на масштабе 1M контекста.

Эти улучшения призваны сделать практичными задачи программирования масштаба репозитория и долгосрочные рабочие процессы агентов.

MiniMax M3 против Claude Opus 4.7 и Gemini 3.1 Pro

Возможность	MiniMax M3	Claude Opus 4.7	Gemini 3.1 Pro
Окно контекста	Up to 1M	Более маленькие публично доступные уровни контекста	Большой контекст, мультимодальность
Нативное мультимодальное обучение	Yes	Yes	Yes
Фокус на агентном кодинге	Very strong	Very strong	Strong
SWE-Bench Pro	59.0%	Higher according to MiniMax reporting	Lower according to MiniMax reporting
Доступность открытых весов	Planned	No	No
Долгосрочные агентные процессы	Major design focus	Strong	Strong

Известные ограничения

Большинство раскрытых бенчмарков пока исходят от MiniMax, а не от независимых лабораторий.
Файлы с открытыми весами и полный технический отчёт были анонсированы, но на момент запуска ещё не получили широкого релиза.
Реальная надёжность в продакшн-средах всё ещё проверяется сообществом разработчиков.
Нагрузки с контекстом на миллион токенов могут вести к более высоким операционным затратам и задержкам, чем стандартные инференс-работы.

Представительные сценарии использования

Инжиниринг ПО масштаба репозитория

Анализ больших кодовых баз, рефакторинг множества файлов, генерация патчей, ревью pull request’ов и поддержание долгосрочного контекста разработки.

Автономные исследовательские агенты

Поддержка обзора литературы, синтеза документов, анализа бенчмарков и длительных исследовательских рабочих процессов, требующих сотен тысяч токенов.

Мультимодальный технический анализ

Интерпретация скриншотов, архитектурных диаграмм, графиков, технических документов и видеоконтента в рамках единого процесса рассуждения.

Автоматизация терминальных задач и DevOps

Исполнение сложных инженерных сценариев, включающих тестирование, оркестрацию деплоя, управление зависимостями и итеративную отладку.

Корпоративные системы знаний

Поиск и рассуждение по большим коллекциям политик, контрактов, технической документации и внутренних баз знаний.

Версия модели и доступность

MiniMax M3 была официально представлена в июне 2026 года как флагманский преемник линейки моделей MiniMax. Модель доступна через экосистему MiniMax API и CometAPI.

ЧАВО

Цены для MiniMax-M3

Изучите конкурентоспособные цены на MiniMax-M3, разработанные для различных бюджетов и потребностей использования. Наши гибкие планы гарантируют, что вы платите только за то, что используете, что упрощает масштабирование по мере роста ваших требований. Узнайте, как MiniMax-M3 может улучшить ваши проекты, сохраняя при этом управляемые расходы.

Цена Comet (USD / M Tokens)	Официальная цена (USD / M Tokens)	Скидка
Ввод:$0.48/M Вывод:$1.92/M	Ввод:$0.6/M Вывод:$2.4/M	-20%

Пример кода и API для MiniMax-M3

Получите доступ к исчерпывающим примерам кода и ресурсам API для MiniMax-M3, чтобы упростить процесс интеграции. Наша подробная документация предоставляет пошаговые инструкции, помогая вам использовать весь потенциал MiniMax-M3 в ваших проектах.

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

Процент успешных запросов за последние 30 дней, отражающий надёжность каждого поставщика моделей. CometAPI круглосуточно отслеживает всех подключённых поставщиков в режиме реального времени.

RespondLIVE

793msAvg. Response

UptimeLIVE

100.0%Avg. Uptime

Версии MiniMax-M3

Причина наличия нескольких снимков MiniMax-M3 может включать такие потенциальные факторы, как: изменения в выходных данных после обновлений, требующие сохранения старых снимков для обеспечения согласованности; предоставление разработчикам переходного периода для адаптации и миграции; а также наличие разных снимков, соответствующих глобальным или региональным конечным точкам для оптимизации пользовательского опыта. Для получения подробной информации о различиях между версиями обратитесь к официальной документации.

version
minimax-m3