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

ใช่ MiniMax M3 รองรับหน้าต่างบริบทได้สูงสุดถึง 1,000,000-token ช่วยให้สามารถวิเคราะห์รีโพสิทอรีขนาดใหญ่ ชุดเอกสาร และเซสชันเอเจนต์ระยะยาวได้ภายในบทสนทนาเดียว.

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

M3 มีประสิทธิภาพใกล้เคียงกับ Claude Opus 4.7 บนเบนช์มาร์กด้านการเขียนโค้ดและเอเจนต์หลายรายการ พร้อมทั้งมีหน้าต่างบริบทขนาด 1M-token และมีแผนให้ใช้งานแบบ open-weight การเปรียบเทียบจากบุคคลที่สามอย่างเป็นอิสระยังคงทยอยปรากฏออกมา.

What makes MiniMax M3 different from previous MiniMax models?

MiniMax M3 นำเสนอสถาปัตยกรรม MiniMax Sparse Attention (MSA) การฝึกแบบมัลติโหมดโดยกำเนิด ความสามารถของเอเจนต์ที่แข็งแกร่งขึ้น และการรองรับบริบทที่ใหญ่ขึ้นอย่างมาก เมื่อเทียบกับโมเดลตระกูล M2 รุ่นก่อน.

Does the MiniMax M3 API support multimodal inputs?

ใช่ MiniMax M3 เป็นมัลติโหมดโดยกำเนิด และรองรับความเข้าใจภาพและวิดีโอ นอกเหนือจากอินพุตที่เป็นข้อความ.

What benchmark scores has MiniMax M3 achieved?

MiniMax รายงานผล 59.0% บน SWE-Bench Pro, 66.0% บน Terminal-Bench 2.1, 74.2% บน MCP Atlas และ 83.5 บน BrowseComp ซึ่งทำให้ M3 อยู่ในกลุ่มโมเดลชั้นนำที่มุ่งเน้นด้านการเขียนโค้ดและเอเจนต์.

Is MiniMax M3 suitable for autonomous AI agents?

ใช่ โมเดลนี้ได้รับการปรับแต่งมาโดยเฉพาะสำหรับเวิร์กโฟลว์ของเอเจนต์ระยะยาว รวมถึงการวางแผน การใช้เครื่องมือ การแยกย่อยงาน การดำเนินการในเทอร์มินัล และการแก้ปัญหาแบบหลายขั้นตอน.

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

MiniMax M3 มีความน่าสนใจเป็นพิเศษเมื่อให้ความสำคัญกับหน้าต่างบริบทที่ยาวเป็นพิเศษ เวิร์กโฟลว์ที่เน้นการเขียนโค้ดหนัก หรือทางเลือกการปรับใช้งานแบบ open-weight ส่วน Gemini 3.1 Pro อาจยังเป็นตัวเลือกที่เหมาะสำหรับทีมที่ได้มาตรฐานอยู่แล้วบนระบบนิเวศของ Google.

API MiniMax-M3 ราคาประหยัด | text-to-text

ข้อกำหนดทาง技术ของ MiniMax M3

รายการ	MiniMax M3
ตระกูลโมเดล	โมเดลฐานระดับแนวหน้า MiniMax M3
ผู้ให้บริการ	MiniMax
สถาปัตยกรรม	MiniMax Sparse Attention (MSA)
ประเภทอินพุต	ข้อความ, ภาพ, วิดีโอ
ประเภทเอาต์พุต	ข้อความ
หน้าต่างบริบท	สูงสุด 1,000,000 โทเค็น (รับประกันต่ำสุด 512K)
จุดแข็งหลัก	การเขียนโค้ด, เวิร์กโฟลว์เชิงตัวแทน, การให้เหตุผลแบบมัลติโหมด, การประมวลผลบริบทยาว
โหมดการให้เหตุผล	โหมดคิดแบบเปิด/ปิด
การใช้เครื่องมือ	เวิร์กโฟลว์ของเอเจนต์, การเรียกใช้เครื่องมือ, การรันงานบนเทอร์มินัล
การปรับใช้	API, MiniMax Code, Token Plan, รุ่นน้ำหนักเปิดที่กำลังจะออก
การรองรับมัลติโหมด	การพรีเทรนมัลติโหมดแบบเนทีฟตั้งแต่เริ่มต้น
วันที่เปิดตัว	มิถุนายน 2026

MiniMax M3 คืออะไร?

MiniMax M3 เป็นโมเดล AI ระดับแนวหน้าที่ออกแบบโดยมุ่งเน้นความสามารถสามด้านซึ่งเดิมจำกัดอยู่ในระบบแบบปิดซอร์ส: สมรรถนะการเขียนโค้ดขั้นสูง การประมวลผลบริบทระดับล้านโทเค็น และความเข้าใจแบบมัลติโหมดโดยกำเนิด ต่างจากโมเดลที่เพิ่มวิชันในภายหลัง M3 ถูกฝึกเป็นโมเดลมัลติโหมดตั้งแต่แรกเริ่ม ทำให้การจัดแนวระหว่างการให้เหตุผลเชิงภาพและเชิงข้อความลึกยิ่งขึ้น

โมเดลนี้สร้างบน MiniMax Sparse Attention (MSA) ซึ่งเป็นสถาปัตยกรรม attention แบบเบาบางที่ออกแบบมาเพื่อทำให้บริบทระดับล้านโทเค็นสามารถปฏิบัติได้จริงในเชิงคอมพิวต์ พร้อมคงประสิทธิภาพในการเขียนโค้ด การให้เหตุผล และงานเชิงเอเจนต์

คุณสมบัติหลักของ MiniMax M3

หน้าต่างบริบท 1M โทเค็น: รองรับรีโพซิทอรีขนาดใหญ่มาก ชุดข้อมูลงานวิจัยยาว การวิเคราะห์หลายเอกสาร และเซสชันเอเจนต์ที่ดำเนินการยาวนาน
สถาปัตยกรรมที่มุ่งเน้นเอเจนต์: ออกแบบเพื่อการแยกงานแบบอัตโนมัติ การเรียกใช้เครื่องมือ การวางแผนแบบวนรอบ และการดำเนินการหลายขั้นตอน
มัลติโหมดแบบเนทีฟ: ประมวลผลข้อความ ภาพ แผนผัง ภาพหน้าจอ และวิดีโอ โดยไม่ต้องพึ่งสแต็กวิชันแยกต่างหาก
ความสามารถในการเขียนโค้ดขั้นสูง: ประสิทธิภาพแข็งแกร่งบนเบนช์มาร์กวิศวกรรมซอฟต์แวร์ เช่น SWE-Bench Pro, Terminal-Bench และ KernelBench
การดำเนินการระยะยาว: แสดงให้เห็นเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติเป็นเวลาหลายชั่วโมง รวมถึงการทำซ้ำงานวิจัยและโครงการปรับแต่ง CUDA
การให้เหตุผลที่กำหนดค่าได้: สามารถเปิดโหมดคิดสำหรับงานให้เหตุผลที่ลึกขึ้น หรือปิดเพื่อการโต้ตอบที่หน่วงต่ำกว่า

ผลการทดสอบมาตรฐานของ MiniMax M3

MiniMax รายงานผลเบนช์มาร์กระดับแนวหน้าครอบคลุมงานด้านการเขียนโค้ด การปฏิบัติงานเชิงเอเจนต์ และการประเมินแบบมัลติโหมด ผลที่รายงานรวมถึง:

เบนช์มาร์ก	คะแนน
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

บริษัทยังระบุว่า M3 เหนือกว่า GPT-5.5 และ Gemini 3.1 Pro บนเบนช์มาร์กที่เน้นการเขียนโค้ดหลายรายการ ขณะเดียวกันเข้าใกล้ประสิทธิภาพของ Claude Opus 4.7 ในบางการประเมิน ข้อกล่าวอ้างเหล่านี้มีที่มาจากการเปิดเผยผลเบนช์มาร์กภายในของ MiniMax และควรตีความร่วมกับการทดสอบโดยบุคคลที่สามอิสระเมื่อมีให้ใช้งาน

สถาปัตยกรรมบริบทยาวและ MSA

MiniMax Sparse Attention (MSA) คือความริเริ่มด้านสถาปัตยกรรมเบื้องหลังความสามารถบริบทระดับล้านโทเค็นของ M3 แทนการใช้ attention แบบกำลังสองเต็มรูปแบบกับทั้งลำดับ MSA ดำเนินการจัดเส้นทางในระดับบล็อกและ attention แบบเบาบางบนบริเวณบริบทที่เลือก

ตามที่ MiniMax ระบุ แนวทางนี้ลดความต้องการคอมพิวต์ลงอย่างมากเมื่อความยาวบริบทเพิ่มขึ้น และให้:

ประสิทธิภาพ prefill เร็วขึ้นมากกว่า 9× ที่ความยาวบริบท 1M
ประสิทธิภาพการถอดรหัสเร็วขึ้นมากกว่า 15×
การใช้คอมพิวต์ต่อโทเค็นประมาณ 1/20 ของรุ่นก่อนหน้าเมื่อระดับบริบท 1M

การปรับปรุงเหล่านี้มุ่งทำให้การเขียนโค้ดระดับรีโพซิทอรีและเวิร์กโฟลว์เอเจนต์ระยะยาวสามารถปฏิบัติได้จริง

MiniMax M3 เทียบกับ Claude Opus 4.7 และ Gemini 3.1 Pro

ความสามารถ	MiniMax M3	Claude Opus 4.7	Gemini 3.1 Pro
หน้าต่างบริบท	สูงสุด 1M	ระดับบริบทที่เปิดให้ใช้สาธารณะมีขนาดเล็กกว่า	มัลติโหมดบริบทขนาดใหญ่
การเทรนมัลติโหมดแบบเนทีฟ	ใช่	ใช่	ใช่
โฟกัสการโค้ดแบบเอเจนต์	แข็งแกร่งมาก	แข็งแกร่งมาก	แข็งแกร่ง
SWE-Bench Pro	59.0%	สูงกว่า ตามรายงานของ MiniMax	ต่ำกว่า ตามรายงานของ MiniMax
ความพร้อมใช้งานแบบน้ำหนักเปิด	วางแผนไว้	ไม่มี	ไม่มี
เวิร์กโฟลว์เอเจนต์ระยะยาว	จุดเน้นด้านการออกแบบหลัก	แข็งแกร่ง	แข็งแกร่ง

ข้อจำกัดที่ทราบ

การเปิดเผยผลเบนช์มาร์กส่วนใหญ่ในขณะนี้มาจาก MiniMax ไม่ใช่ห้องปฏิบัติการประเมินอิสระ
ไฟล์โมเดลแบบน้ำหนักเปิดและรายงานทางเทคนิคฉบับเต็มถูกประกาศแล้ว แต่ยังไม่ได้เผยแพร่ในวงกว้างเมื่อเปิดตัว
ความเชื่อถือได้ในโลกจริงข้ามสภาพแวดล้อมการผลิตยังอยู่ระหว่างการตรวจสอบโดยชุมชนนักพัฒนา
งานที่ใช้บริบทระดับล้านโทเค็นอาจมีต้นทุนการดำเนินงานและความหน่วงสูงกว่าการทำอนุมานแบบมาตรฐาน

กรณีการใช้งานตัวอย่าง

วิศวกรรมซอฟต์แวร์ระดับรีโพซิทอรี

วิเคราะห์ฐานโค้ดขนาดใหญ่ ทำรีแฟกเตอร์หลายไฟล์ สร้างแพตช์ ทบทวน pull request และรักษาบริบทการพัฒนาในระยะยาว

เอเจนต์วิจัยอัตโนมัติ

รองรับการทบทวนวรรณกรรม การสังเคราะห์เอกสาร การวิเคราะห์เบนช์มาร์ก และเวิร์กโฟลว์วิจัยระยะยาวที่ต้องใช้โทเค็นหลายแสน

การวิเคราะห์เชิงเทคนิคแบบมัลติโหมด

ตีความภาพหน้าจอ แผนผังสถาปัตยกรรม แผนภูมิ เอกสารทางเทคนิค และเนื้อหาวิดีโอภายในเวิร์กโฟลว์การให้เหตุผลเดียวกัน

ระบบอัตโนมัติบนเทอร์มินัลและ DevOps

ดำเนินเวิร์กโฟลว์วิศวกรรมที่ซับซ้อนซึ่งเกี่ยวข้องกับการทดสอบ การประสานการปรับใช้ การจัดการการพึ่งพา และการดีบักแบบวนรอบ

ระบบความรู้สำหรับองค์กร

ค้นหาและให้เหตุผลกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ของนโยบาย สัญญา เอกสารทางเทคนิค และคลังความรู้ภายใน

เวอร์ชันของโมเดลและความพร้อมใช้งาน

MiniMax M3 เปิดตัวอย่างเป็นทางการในเดือนมิถุนายน 2026 ในฐานะรุ่นเรือธงถัดไปในไลน์โมเดลของ MiniMax โมเดลนี้พร้อมใช้งานผ่านระบบนิเวศ MiniMax API และ CometAPI

ราคาสำหรับ MiniMax-M3

สำรวจราคาที่แข่งขันได้สำหรับ MiniMax-M3 ที่ออกแบบมาให้เหมาะสมกับงบประมาณและความต้องการการใช้งานที่หลากหลาย แผนการบริการที่ยืดหยุ่นของเรารับประกันว่าคุณจะจ่ายเฉพาะสิ่งที่คุณใช้เท่านั้น ทำให้สามารถขยายขนาดได้ง่ายเมื่อความต้องการของคุณเพิ่มขึ้น ค้นพบว่า MiniMax-M3 สามารถยกระดับโปรเจกต์ของคุณได้อย่างไรในขณะที่ควบคุมต้นทุนให้อยู่ในระดับที่จัดการได้

ราคา Comet (USD / M Tokens)	ราคาทางการ (USD / M Tokens)	ส่วนลด
อินพุต:$0.48/M เอาต์พุต:$1.92/M	อินพุต:$0.6/M เอาต์พุต:$2.4/M	-20%

โค้ดตัวอย่างและ API สำหรับ MiniMax-M3

เข้าถึงโค้ดตัวอย่างที่ครอบคลุมและทรัพยากร API สำหรับ MiniMax-M3 เพื่อปรับปรุงกระบวนการผสานรวมของคุณ เอกสารประกอบที่มีรายละเอียดของเราให้คำแนะนำทีละขั้นตอน ช่วยให้คุณใช้ประโยชน์จากศักยภาพเต็มรูปแบบของ MiniMax-M3 ในโครงการของคุณ

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
  }'

Uptime

อัตราความสำเร็จของคำขอในช่วง 30 วันที่ผ่านมา สะท้อนถึงความน่าเชื่อถือของผู้ให้บริการแต่ละราย CometAPI ตรวจสอบผู้ให้บริการที่เชื่อมต่อทั้งหมดแบบเรียลไทม์ตลอด 24 ชั่วโมง

รุ่นของ MiniMax-M3

เหตุผลที่ MiniMax-M3 มีสแนปช็อตหลายตัวอาจรวมถึงปัจจัยที่อาจเกิดขึ้น เช่น ความแปรผันของผลลัพธ์หลังการอัปเดตที่ต้องการสแนปช็อตรุ่นเก่าสำหรับความสม่ำเสมอ การให้ช่วงเวลาเปลี่ยนผ่านสำหรับนักพัฒนาเพื่อการปรับตัวและการย้ายข้อมูล และสแนปช็อตที่แตกต่างกันซึ่งสอดคล้องกับเอนด์พอยต์ระดับโลกหรือระดับภูมิภาคเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพประสบการณ์ผู้ใช้ สำหรับความแตกต่างโดยละเอียดระหว่างเวอร์ชัน โปรดอ้างอิงเอกสารทางการ

version
minimax-m3