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

Evet. MiniMax M3, en fazla 1,000,000-token bağlam penceresini destekler ve büyük depoların, dokümantasyon setlerinin ve uzun süreli ajan oturumlarının tek bir konuşma içinde analiz edilmesine olanak tanır.

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

M3, çeşitli kodlama ve ajan kıyaslamalarında Claude Opus 4.7'ye yaklaşırken 1M-token bağlam penceresi ve planlanan açık ağırlık erişilebilirliği sunar. Bağımsız üçüncü taraf karşılaştırmalar hâlen ortaya çıkmaktadır.

What makes MiniMax M3 different from previous MiniMax models?

MiniMax M3, MiniMax Sparse Attention (MSA) mimarisini, yerleşik çok modlu eğitimi, daha güçlü ajan yeteneklerini ve önceki M2 serisi modellere kıyasla önemli ölçüde daha büyük bağlam desteğini sunar.

Does the MiniMax M3 API support multimodal inputs?

Evet. MiniMax M3, yerleşik olarak çok modludur ve metin tabanlı girdilere ek olarak görüntü ve video anlamayı destekler.

What benchmark scores has MiniMax M3 achieved?

MiniMax, SWE-Bench Pro'da 59.0%, Terminal-Bench 2.1'de 66.0%, MCP Atlas'ta 74.2% ve BrowseComp'ta 83.5 bildirmektedir; bu da M3'ü önde gelen kodlama ve ajan odaklı modeller arasında konumlandırır.

Is MiniMax M3 suitable for autonomous AI agents?

Evet. Model, planlama, araç kullanımı, görev ayrıştırma, terminalde yürütme ve çok adımlı problem çözmeyi içeren uzun vadeli ajan iş akışları için özellikle optimize edilmiştir.

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

MiniMax M3, aşırı uzun bağlam pencereleri, kodlama ağırlıklı iş akışları veya açık ağırlık dağıtım seçenekleri öncelik olduğunda özellikle caziptir. Google'ın ekosistemine zaten standardize olmuş ekipler için Gemini 3.1 Pro tercih edilmeye devam edebilir.

Uygun Fiyatlı MiniMax-M3 API | text-to-text

MiniMax M3'ün Teknik Özellikleri

Öğe	MiniMax M3
Model ailesi	MiniMax M3 en ileri ölçekli temel model
Sağlayıcı	MiniMax
Mimari	MiniMax Sparse Attention (MSA)
Girdi türleri	Metin, Görsel, Video
Çıktı türleri	Metin
Bağlam penceresi	En fazla 1,000,000 token (asgari garanti 512K)
Temel güçlü yönler	Kodlama, ajan odaklı iş akışları, çok modlu akıl yürütme, uzun bağlam işleme
Muhakeme modu	Düşünme açık/kapalı modları
Araç kullanımı	Ajan iş akışları, araç çağırma, terminal görevi yürütme
Dağıtım	API, MiniMax Code, Token Plan, yakında yayımlanacak açık ağırlık sürümü
Çok modlu destek	En başından itibaren yerel çok modlu ön eğitim
Yayın tarihi	Haziran 2026

MiniMax M3 nedir?

MiniMax M3, geçmişte genellikle kapalı kaynak sistemlerle sınırlı kalmış üç yetenek etrafında tasarlanmış en ileri ölçekli bir yapay zeka modelidir: gelişmiş kodlama performansı, milyon-token bağlam işleme ve yerel çok modlu anlama. Görsel yetiyi sonradan bir eklenti olarak ekleyen modellerin aksine, M3 en başından itibaren çok modlu bir model olarak eğitilmiştir; bu da görsel ve metinsel akıl yürütme arasında daha derin bir hizalamaya olanak tanır.

Model, kodlama, muhakeme ve ajan görevlerindeki performansı korurken milyon-token bağlamları hesaplama açısından uygulanabilir kılmak üzere tasarlanmış seyrek dikkat mimarisi olan MiniMax Sparse Attention (MSA) üzerine inşa edilmiştir.

MiniMax M3'ün Başlıca Özellikleri

1M-token bağlam penceresi: Son derece büyük depoları, uzun araştırma derlemelerini, çok belgeli analizleri ve uzun süreli ajan oturumlarını destekler.
Ajan odaklı mimari: Otonom görev ayrıştırma, araç çağırma, yinelemeli planlama ve çok adımlı yürütme için tasarlanmıştır.
Yerel çok modluluk: Ayrı bir görsel yığınına ihtiyaç duymadan metin, görseller, diyagramlar, ekran görüntüleri ve video girdilerini işler.
Gelişmiş kodlama yeteneği: SWE-Bench Pro, Terminal-Bench ve KernelBench dahil yazılım mühendisliği ölçütlerinde güçlü performans.
Uzun vadeli yürütme: Araştırma yeniden üretimi ve CUDA optimizasyon projeleri dahil çok saatlik otonom iş akışları gösterilmiştir.
Yapılandırılabilir muhakeme: Daha derin muhakeme iş yükleri için düşünme modu etkinleştirilebilir veya daha düşük gecikmeli etkileşimler için devre dışı bırakılabilir.

MiniMax M3'ün Kıyaslama Performansı

MiniMax, kodlama, ajan yürütümü ve çok modlu değerlendirme görevlerinde en ileri düzeyde kıyaslama sonuçları bildirmektedir. Bildirilen sonuçlar şunları içerir:

Kıyaslama	Puan
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

Şirket ayrıca M3'ün, çeşitli kodlama odaklı kıyaslamalarda GPT-5.5 ve Gemini 3.1 Pro'yu geçtiğini ve seçili değerlendirmelerde Claude Opus 4.7 performansına yaklaştığını bildiriyor. Bu iddialar MiniMax'in dahili kıyaslama açıklamalarından kaynaklanmaktadır ve bağımsız üçüncü taraf testleri kullanıma sunuldukça bunlarla birlikte yorumlanmalıdır.

Uzun Bağlam Mimarisi ve MSA

MiniMax Sparse Attention (MSA), M3'ün milyon-token bağlam yeteneğinin arkasındaki mimari yeniliktir. Tüm dizi boyunca tam karesel dikkat uygulamak yerine, MSA bağlamın seçili bölgeleri üzerinde blok düzeyinde yönlendirme ve seyrek dikkat gerçekleştirir.

MiniMax'e göre, bu yaklaşım büyük bağlam uzunluklarında hesaplama gereksinimlerini önemli ölçüde azaltır ve şunları sağlar:

1M bağlam uzunluğunda 9×'dan fazla daha hızlı ön doldurma performansı
15×'dan fazla daha hızlı kod çözme performansı
1M bağlam ölçeğinde önceki neslin token başına hesaplamasının yaklaşık 1/20'si

Bu iyileştirmeler, depo ölçekli kodlamayı ve uzun vadeli ajan iş akışlarını uygulanabilir kılmayı amaçlamaktadır.

MiniMax M3 vs Claude Opus 4.7 vs Gemini 3.1 Pro

Yetenek	MiniMax M3	Claude Opus 4.7	Gemini 3.1 Pro
Bağlam Penceresi	En fazla 1M	Halka açık bağlam katmanları daha küçük	Büyük bağlamlı çok modlu
Yerel Çok Modlu Eğitim	Evet	Evet	Evet
Ajan Odaklı Kodlama	Çok güçlü	Çok güçlü	Güçlü
SWE-Bench Pro	59.0%	MiniMax raporlamasına göre daha yüksek	MiniMax raporlamasına göre daha düşük
Açık Ağırlık Kullanılabilirliği	Planlanıyor	Yok	Yok
Uzun Vadeli Ajan İş Akışları	Başlıca tasarım odağı	Güçlü	Güçlü

Bilinen Sınırlamalar

Mevcut kıyaslama açıklamalarının çoğu bağımsız değerlendirme laboratuvarlarından ziyade MiniMax'ten gelmektedir.
Açık ağırlık model dosyaları ve tam teknik rapor duyurulmuş olsa da lansman sırasında henüz geniş ölçekte yayımlanmamıştır.
Gerçek üretim ortamlarındaki güvenilirlik, geliştirici topluluk tarafından hâlâ doğrulanmaktadır.
Milyon-token bağlam iş yükleri, standart çıkarım iş yüklerine kıyasla daha yüksek operasyonel maliyet ve gecikme doğurabilir.

Temsili Kullanım Senaryoları

Depo Ölçekli Yazılım Mühendisliği

Büyük kod tabanlarını analiz edin, çok dosyalı yeniden düzenlemeler yapın, yamalar oluşturun, çekme isteklerini inceleyin ve uzun vadeli geliştirme bağlamını koruyun.

Otonom Araştırma Ajanları

Literatür taraması, belge sentezi, kıyaslama analizi ve yüz binlerce token gerektiren uzun süreli araştırma iş akışlarını destekleyin.

Çok Modlu Teknik Analiz

Ekran görüntülerini, mimari diyagramları, grafikleri, teknik belgeleri ve video içeriğini aynı muhakeme iş akışı içinde yorumlayın.

Terminal ve DevOps Otomasyonu

Test, dağıtım orkestrasyonu, bağımlılık yönetimi ve yinelemeli hata ayıklamayı içeren karmaşık mühendislik iş akışlarını yürütün.

Kurumsal Bilgi Sistemleri

Politikalar, sözleşmeler, teknik dokümantasyon ve dahili bilgi depolarının büyük koleksiyonları üzerinde arama yapın ve muhakeme edin.

Model Sürümü ve Kullanılabilirlik

MiniMax M3, MiniMax model serisi içinde amiral gemisi halefi olarak Haziran 2026'da resmen tanıtıldı. Model, MiniMax API ekosistemi ve CometAPI üzerinden kullanılabilir.

MiniMax-M3 için Fiyatlandırma

MiniMax-M3 için çeşitli bütçelere ve kullanım ihtiyaçlarına uygun rekabetçi fiyatlandırmayı keşfedin. Esnek planlarımız sadece kullandığınız kadar ödeme yapmanızı sağlar ve ihtiyaçlarınız büyüdükçe kolayca ölçeklendirme imkanı sunar. MiniMax-M3'in maliyetleri yönetilebilir tutarken projelerinizi nasıl geliştirebileceğini keşfedin.

Comet Fiyatı (USD / M Tokens)	Resmi Fiyat (USD / M Tokens)	İndirim
Giriş:$0.48/M Çıktı:$1.92/M	Giriş:$0.6/M Çıktı:$2.4/M	-20%

MiniMax-M3 için örnek kod ve API

MiniMax-M3 için kapsamlı örnek kodlara ve API kaynaklarına erişerek entegrasyon sürecinizi kolaylaştırın. Ayrıntılı dokümantasyonumuz adım adım rehberlik sağlayarak projelerinizde MiniMax-M3'in tüm potansiyelinden yararlanmanıza yardımcı olur.

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
  }'

MiniMax-M3 Sürümleri

MiniMax-M3'nın birden fazla anlık görüntüye sahip olmasının nedeni; güncellemeler sonrası çıktı varyasyonları nedeniyle tutarlılık için eski anlık görüntülere ihtiyaç duyulması, geliştiricilere uyum ve geçiş için bir geçiş dönemi sağlanması ve kullanıcı deneyimini optimize etmek için küresel veya bölgesel uç noktalara karşılık gelen farklı anlık görüntüler içerebilir. Sürümler arasındaki detaylı farklar için lütfen resmi belgelere başvurun.

version
minimax-m3