MiniMax M3.1-Flash-Preview teknik özellikleri
| Öğe | MiniMax M3.1-Flash-Preview |
|---|---|
| Model Kimliği | MiniMax-M3.1-Flash-Preview |
| Model ailesi | MiniMax M3.1 serisi, Önizleme kodlama modeli |
| Yayın durumu | Önizleme; 27 Eylül 2026'da duyuruldu |
| Birincil odak | Hata düzeltmelerinden tam özellik teslimine kadar günlük yazılım geliştirme |
| Bağlam penceresi | 1,000,000 tokens |
| Girdi modaliteleri | Metin, görsel ve video |
| Çıktı modalitesi | Metin |
| Akıl yürütme kontrolü | reasoning_effort: low, medium, high, xhigh, max |
| Düşünme davranışı | Uyarlanabilir düşünme gereklidir; incelenen kamu belgeleri düşünmenin devre dışı bırakılmasını desteklemiyor |
| Maksimum çıktı | İncelenen kamuya açık materyallerde ayrı olarak yayımlanmadı |
| Parametre sayısı | Kamuya açık olarak açıklanmadı |
| Açık ağırlıklar | Herhangi bir kamuya açık kontrol noktası/model deposu bulunmadı |
MiniMax, 27 Eylül 2026'da MiniMax Code için M3.1-Flash-Preview'u duyurdu; modeli, hata düzeltmeden tam özellik teslimine kadar günlük geliştirme görevleri etrafında konumlandırdı. Mevcut kamuya açık kapsam, tutarlı biçimde 1M-token bağlam penceresini ve ayarlanabilir akıl yürütme çabasını belirtirken, bağımsız bir kıyaslama tablosu ve token başına fiyatın yayımlanmadığını not ediyor.
MiniMax M3.1-Flash nedir?
MiniMax M3.1-Flash-Preview, yalnızca kod üretimi için değil, yinelenen yazılım geliştirme iş akışları için tasarlanmış, kodlamaya yönelik bir Önizleme metin modelidir. MiniMax bu iş akışını, gereksinimlerin anlaşılması, sorunların konumlandırılması, uygulama, regresyon testi ve değişikliklerin mevcut işlevlere karşı doğrulanması olarak tanımlıyor.
Onu ayırt eden belgelenmiş kontroller, uzun bağlamı ve beş kademeli akıl yürütme çabası merdivenidir. Mevcut seviyeler low, medium, high, xhigh ve max olup, geliştiricilerin görev karmaşıklığına göre akıl yürütme derinliği ile gecikme arasında denge kurmasına olanak tanır.
MiniMax M3.1-Flash-Preview'un başlıca özellikleri
- 1M-token bağlam: Yayınlanan model tanımı, Önizleme modeline bir milyon token'lık bağlam penceresi atfeder; bu da büyük depolar, uzun spesifikasyonlar ve genişletilmiş kodlama ajanı oturumları için uygun hale getirir.
- Yerel çoklu modalite girişi: Kamuya açık model açıklamaları girdiler olarak metin, görsel ve videoyu listeler; model metin döndürür.
- Beş akıl yürütme çabası seviyesi:
low,medium,high,xhighvemax, basit bir aç/kapa düşünme anahtarına kıyasla akıl yürütme derinliği üzerinde daha ince kontrol sağlar. - Uçtan uca kodlama iş akışı: MiniMax, modeli özellikle hata konumlandırma, uygulama, sınır durumlarının ele alınması, regresyon testlerinin tamamlanması ve değişikliklerin doğrulanması için konumlandırır.
- Önizlemeye yönelik dağıtım: İlk kamuya açık sürüm, tam belgelenmiş bağımsız bir kullandıkça öde model sunumu yerine MiniMax Code ve Token Plan üzerinden yapılmaktadır.
- Kodlama ajanına uygunluk: Model, depo bağlamının, araç çıktısının, testlerin ve yinelenen düzeltmelerin tek seferlik kod üretiminden daha önemli olduğu, tekrarlı geliştirme etkileşimleri için tasarlanmıştır.
MiniMax M3.1-Flash-Preview vs diğer MiniMax kodlama modelleri
| Model | Odak | Bağlam | Kamuya açık kıyas verisi | Erişim/durum |
|---|---|---|---|---|
| M3.1-Flash-Preview | Günlük kodlama, yinelenen geliştirme | 1M | Henüz yayımlanmadı | Önizleme; MiniMax Code / Token Plan |
| M3 | Öncü kodlama + ajan tabanlı çalışma, yerel çoklu modalite | 1M'ye kadar | MiniMax tarafından yayımlandı | API, Token Plan, MiniMax Code |
| M2.7 | Yazılım mühendisliği + geniş ajan/üretkenlik çalışmaları | Burada kopyalanmış M3.1 belirtimi olarak kullanılmıyor | MiniMax tarafından yayımlandı | API, Token Plan, Agent |
M3 daha kapsamlı biçimde belgelenmiş bir referans noktasıdır: MiniMax mimarisini, kodlama/ajan değerlendirme metodolojisini ve API kullanılabilirliğini yayımlar. M2.7 de benzer şekilde kamuya açık bir kıyaslama kaydına ve API entegrasyonuna sahiptir. M3.1-Flash-Preview daha yenidir ve şu anda daha dar bir kamu belgelendirme kapsamına sahiptir; bu nedenle karşılaştırmalar, bir kıyaslama kazananı iddia etmek yerine belgelenmiş konumlandırmaya odaklanmalıdır. 4
Temsili kullanım örnekleri
- Depo ölçekli hata düzeltme: Modele büyük bir kod tabanı, sorun açıklaması, günlükler ve testler verin ve ilgili proje bağlamını korumak için uzun bağlamını kullanın.
- Özellik uygulama: Modeli, doğal dildeki bir gereksinimden kod değişikliklerine ve regresyon testine kadar ilerlemek için kullanın.
- Kod incelemesi ve iyileştirme: Sınır durumlarını belirlemesini, yamalar önermesini ve değişikliklerin mevcut davranışı bozmadığını doğrulamasını isteyin.
- Çok modlu hata ayıklama: Görsel bağlam mühendislik probleminin bir parçası olduğunda, metinsel gereksinimlerin yanında ekran görüntüleri, diyagramlar veya video sağlayın.
- Uzun süreli kodlama ajanı oturumları: Spesifikasyonlar, depo dosyaları, terminal çıktısı ve yinelenen test sonuçları için geniş bağlam penceresini kullanın.
- Hıza duyarlı geliştirme: Rutine yönelik düzenlemeler için daha düşük bir akıl yürütme çabası seviyesi seçin ve daha karmaşık çok adımlı değişiklikler için çabayı artırın.
MiniMax M3.1-Flash-Preview API'ye nasıl erişilir
Adım 1: API anahtarına kaydolun
cometapi.com adresine giriş yapın. Henüz kullanıcımız değilseniz, lütfen önce kayıt olun. CometAPI konsolunuza giriş yapın. Arayüzün erişim kimliği olan API anahtarını edinin. Kişisel merkezde API belirteci bölümünde “Add Token”a tıklayın, belirteç anahtarını alın: sk-xxxxx ve gönderin.
Adım 2: MiniMax M3.1-Flash-Preview API’sine istek gönderin
API isteği göndermek için “minimax-m3.1-flash-preview” uç noktasını seçin ve istek gövdesini ayarlayın. İstek yöntemi ve istek gövdesi web sitemizdeki API dokümanından elde edilir. Kolaylığınız için web sitemiz Apifox testi de sağlar. Hesabınızdaki gerçek CometAPI anahtarınızı kullanarak <YOUR_API_KEY> ifadesinin yerine geçirin. temel URL Chat Completions'tır.
Sorunuzu veya isteğinizi content alanına ekleyin — modelin yanıtlayacağı içerik budur. Üretilen yanıtı elde etmek için API yanıtını işleyin.
Adım 3: Sonuçları alın ve doğrulayın
Üretilen yanıtı elde etmek için API yanıtını işleyin. İşleme sonrasında API, görev durumunu ve çıktı verilerini döndürür.