MiniMax M3 hangi kıyaslama puanlarına ulaştı?

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

MiniMax M3 özerk yapay zekâ ajanları için uygun mu?

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

MiniMax M3 API'si çok modlu girdileri destekliyor mu?

Evet. MiniMax M3 doğal olarak çok modludur ve metin tabanlı girdilerin yanı sıra görüntü ve video anlamayı da destekler.

MiniMax M3'ü önceki MiniMax modellerinden farklı kılan nedir?

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

Kodlama görevlerinde MiniMax M3, Claude Opus 4.7 ile nasıl karşılaştırılır?

M3, çeşitli kodlama ve ajan kıyaslamalarında Claude Opus 4.7'ye yaklaşırken 1M-token bağlam penceresi ve planlanan açık ağırlık kullanılabilirliği sunar. Bağımsız üçüncü taraf karşılaştırmaları hâlâ ortaya çıkıyor.

Geliştiriciler Gemini 3.1 Pro yerine MiniMax M3'ü ne zaman tercih etmeli?

MiniMax M3, son derece uzun bağlam pencereleri, kodlama ağırlıklı iş akışları veya açık ağırlıkla dağıtım seçenekleri öncelik olduğunda özellikle caziptir. Google'ın ekosisteminde zaten standartlaşmış ekipler için Gemini 3.1 Pro tercih edilmeye devam edebilir.

MiniMax M3 tek bir bağlam penceresinde tüm bir yazılım deposunu işleyebilir mi?

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

MiniMax

API canlı

minimax-m3

MiniMax-M3 API

Minimax-m3, güçlü akıl yürütme, doğal konuşma ve yaratıcı içerik üretimi için tasarlanmış çok modlu bir yapay zeka modelidir. Metin ve görsel anlama görevlerinde dengeli performans sunar; bu da onu genel amaçlı yapay zeka uygulamaları için uygun kılar.

Başlangıç fiyatı

$0.24 / 1M giriş token'ı

Kullanıma dayalı faturalandırma

API sağlığı

Çalışıyor

%98.5 çalışma süresi / 24s

Yanıt süresi

4137 ms

Gözlemlenen API yanıt süresi

Yayın tarihi

May 31, 2026

MiniMax

Playground

MiniMax-M3 modelini gerçek bir istekle deneyin, parametrelerini inceleyin ve API'yi entegre etmeden önce çıktıyı doğrulayın.

Genel Bakış

MiniMax-M3 hakkında önemli davranışlar ve entegrasyon noktalarını içeren pratik bir genel bakış.

MiniMax M3'ün Teknik Özellikleri

Öğe	MiniMax M3
Model ailesi	MiniMax M3 frontier düzeyinde 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)
Birincil güçlü yanlar	Kodlama, ajan iş akışları, çok modlu akıl yürütme, uzun bağlam işleme
Akıl yürütme modu	Düşünme açık/kapalı modları
Araç kullanımı	Ajan iş akışları, araç çağırma, terminal görevi yürütme
Dağıtım	API, MiniMax Code, Token Plan, yakında çıkacak açık ağırlık sürümü
Çok modlu destek	Sıfırıncı adımdan itibaren yerel çok modlu ön eğitim
Çıkış tarihi	Haziran 2026

MiniMax M3 Nedir?

MiniMax M3, tarihsel olarak kapalı kaynaklı sistemlerle sınırlı kalmış üç yetenek etrafında tasarlanmış frontier ölçekli bir yapay zeka modelidir: gelişmiş kodlama performansı, milyon tokenlık bağlam işleme ve yerel çok modlu anlama. Görüşü sonradan bir uzantı olarak ekleyen modellerin aksine, M3 başlangıçtan itibaren çok modlu bir model olarak eğitilmiştir; bu da görsel ve metinsel akıl yürütme arasında daha derin bir hizalama sağlar.

Model, MiniMax Sparse Attention (MSA) üzerine inşa edilmiştir; MSA, milyon tokenlık bağlamları hesaplamalı olarak uygulanabilir kılmak üzere tasarlanmış, kodlama, akıl yürütme ve ajan görevlerindeki performansı koruyan bir seyrek dikkat mimarisidir.

MiniMax M3'ün Başlıca Özellikleri

1M token bağlam penceresi: Son derece büyük depoları, uzun araştırma korpuslarını, çok belgeli analizi ve uzun süreli ajan oturumlarını destekler.
Ajan odaklı mimari: Özerk görev ayrıştırma, araç çağırma, yinelemeli planlama ve çok adımlı yürütme için tasarlanmıştır.
Yerel çok modluluk: Metin, görsel, diyagram, ekran görüntüsü ve video girdilerini ayrı bir görme yığınına ihtiyaç duymadan işler.
İleri düzey kodlama yeteneği: SWE-Bench Pro, Terminal-Bench ve KernelBench dâhil yazılım mühendisliği kıyaslamalarında güçlü performans.
Uzun vadeli yürütme: Araştırma yeniden üretimi ve CUDA optimizasyon projeleri dâhil olmak üzere saatler süren özerk iş akışları sergilenmiştir.
Yapılandırılabilir akıl yürütme: Daha derin akıl yürütme 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 görevleri genelinde frontier düzeyinde kıyaslama sonuçları bildirmektedir. Bildirilen sonuçlar arasında şunlar yer alır:

Kıyaslama	Skor
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'nun ötesine geçtiğini ve seçili değerlendirmelerde Claude Opus 4.7 performansına yaklaştığını rapor etmektedir. Bu iddialar MiniMax'in dahili kıyaslama açıklamalarına dayanmaktadır ve bağımsız üçüncü taraf testleri kullanılabilir oldukça onlarla birlikte değerlendirilmelidir.

Uzun Bağlam Mimarisi ve MSA

MiniMax Sparse Attention (MSA), M3'ün milyon tokenlık bağlam yeteneğinin arkasındaki mimari yeniliktir. Tüm dizilim boyunca tam karesel dikkat uygulamak yerine MSA, bağlamın seçili bölgeleri üzerinde blok düzeyi yönlendirme ve seyrek dikkat uygular.

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×'ten fazla daha hızlı çıktı üretimi
1M bağlam ölçeğinde, önceki nesle kıyasla token başına hesaplamanın yaklaşık 1/20'si

Bu iyileştirmeler, depo ölçeğinde kodlamayı ve uzun ufuklu ajan iş akışlarını pratik hâle getirmeyi amaçlar.

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	Geniş 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 Erişimi	Planlanıyor	Yok	Yok
Uzun Ufuklu Ajan İş Akışları	Başlıca tasarım odağı	Güçlü	Güçlü

Bilinen Sınırlamalar

Kıyaslamaların çoğu şu anda bağımsız değerlendirme laboratuvarları yerine MiniMax tarafından bildirilmektedir.
Açık ağırlık model dosyaları ve tam teknik rapor duyurulmuş olsa da, lansman sırasında henüz geniş çapta yayımlanmamıştı.
Üretim ortamları genelindeki gerçek dünya güvenilirliği hâlâ geliştirici topluluğu tarafından doğrulanmaktadır.
Milyon token bağlam iş yükleri, standart çıkarım iş yüklerine kıyasla daha yüksek işletim maliyetleri ve gecikmeye yol açabilir.

Temsili Kullanım Senaryoları

Depo Ölçeğinde Yazılım Mühendisliği

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

Özerk Araştırma Ajanları

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

Çok Modlu Teknik Analiz

Aynı akıl yürütme iş akışı içinde ekran görüntülerini, mimari diyagramları, grafik ve çizelgeleri, teknik belgeleri ve video içeriklerini 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 depolarından oluşan büyük koleksiyonlar üzerinde arama yapın ve akıl yürütün.

Model Sürümü ve Kullanılabilirliği

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

SSS

Fiyatlandırma

Tek bir çalıştırma için yukarıdaki hızlı tahmini kullanın, ardından CometAPI ve resmi fiyat arasındaki tam karşılaştırmayı inceleyin.

İlk istek

$0.0012

Tahmini CometAPI kullanım maliyeti

On istek

$0.012

Tahmini CometAPI kullanım maliyeti

On beş istek

$0.018

Tahmini CometAPI kullanım maliyeti

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.

Model	Tier	Condition	Comet Price (USD / M Tokens)	Official Price (USD / M Tokens)	Discount
minimax-m3	short_context	len <= 524288	Input:$0.2400/M Output:$0.9600/M Cache Read:$0.0480/M	Input:$0.3000/M Output:$1.2000/M Cache Read:$0.0600/M	-20%
minimax-m3	long_context	-	Input:$0.4800/M Output:$1.9200/M Cache Read:$0.0960/M	Input:$0.6000/M Output:$2.4000/M Cache Read:$0.1200/M	-20%

API

Çalışan bir uç nokta ve kod örneği kopyalayın, tüm parametrelere ihtiyaç duyduğunuzda tam API referansını açın.

Tek API, üretime hazır model erişimi

Bir kez kimlik doğrulaması yapın, model uç noktasını çağırın ve sağlayıcılar arasında aynı faturalandırma ve izleme akışını koruyun.

POST/v1/chat/completions

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.

POST

/v1/chat/completions

# 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.

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,
    "reasoning_split": true
  }'

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
  }'

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);

Yetenekler

Bir mimari seçmeden veya üretim yükünü tahmin etmeden önce önemli model bilgilerini inceleyin.

Desteklenen yetenekler

Mevcut model API'sinin döndürdüğü özellikler.

text-to-text

image-to-text

video-to-text

Giriş ve çıkış

Girişler

text

Çıkışlar

text

Üretim profili

Sağlayıcı: MiniMax
Bağlam: Modele bağlı
Ticari kullanım: Destekleniyor

Kullanım senaryoları

MiniMax-M3 modelini text yeteneklerine uygun üretim iş akışları için kullanın, ardından uzun vadeli entegrasyona geçmeden önce alternatifleri karşılaştırın.

Üretim sohbeti ve ajan iş akışları

Kodlama, analiz ve yapılandırılmış üretim

Tek bir API üzerinden yüksek hacimli otomasyon

Diğer modeller

CometAPI üzerinden sunulan diğer modelleri kalite, gecikme, yetenek ve fiyat açısından karşılaştırın.

Model karşılaştırmasını aç →

CometAPI

AUTO

CometAPI Auto API is an intelligent model routing feature that allows developers to access the appropriate AI model without specifying a specific model ID for each request.

Modeli görüntüle

Z.AI

GLM-5.3 FlashX

GLM-5.3 FlashX API'sini keşfedin.

Modeli görüntüle

MiniMax

MiniMax-M2.7

MiniMax-M2.7, standart sürümle aynı üst düzey zekayı — özyinelemeli öz-evrim ve uzman düzeyinde ofis üretkenliği dahil — sunar, ancak saniyenin altında gecikme ve yüksek hızda token oluşturma gerektiren uygulamalar için tasarlanmıştır. Geliştirilmiş bir çıkarım omurga mimarisinden yararlanarak, çıktı hızı standart modele kıyasla %66 daha hızlıdır (100 tps'ye ulaşır). Etkileşimli programlama asistanları, gerçek zamanlı ajan döngüsü icrası ve sıkı tamamlanma süresi gereksinimlerine sahip yüksek aktarım kapasiteli kurumsal boru hatları için tercih edilen seçenektir.

Modeli görüntüle

OpenAI

GPT-6 Astra

GPT-6 Astra, karmaşık akıl yürütme ve kodlama için amiral gemisi modeldir. Zekâ ve maliyeti dengelemek için GPT-5.6 Terra'yı seçin,

Modeli görüntüle

Google

Gemini 3.8 Flash

Gemini 3.8 Flash, hız, maliyet ve kodlama yeteneği arasında daha iyi bir denge sağlamayı amaçlayan yeni nesil hafif bir Gemini modelidir.

Modeli görüntüle

MiniMax

MiniMax M2.5

MiniMax-M2.5, gerçek dünya üretkenliği için tasarlanmış SOTA bir büyük dil modelidir. Karmaşık gerçek dünya dijital çalışma ortamlarının geniş bir yelpazesinde eğitilen M2.5, M2.1'in kodlama uzmanlığını temel alarak genel ofis çalışmalarına genişler; Word, Excel ve Powerpoint dosyaları oluşturma ve kullanma konusunda akıcılığa ulaşır, çeşitli yazılım ortamları arasında bağlam geçişi yapar ve farklı ajan ve insan ekipleriyle çalışır.

Modeli görüntüle

Uptime

Üretime geçmeden önce canlı heartbeat verilerini, uç nokta kullanılabilirliğini ve gözlemlenen yanıt sürelerini inceleyin.

Uptime

Son 30 günlük istek başarı oranı; her model sağlayıcısının güvenilirliğini yansıtır. CometAPI, bağlı tüm sağlayıcıları 7/24 gerçek zamanlı olarak izler.

RespondLIVE

4137msAvg. Response

UptimeLIVE

98.5%Avg. Uptime

Sürümler

Üretim entegrasyonunu sabitlemeden önce kullanılabilir model tanımlayıcılarını inceleyin.

minimax-m3

Keşfetmeye devam edin

Modelleri karşılaştırın ve araştırmanıza devam edin

MiniMax

API canlı

minimax-m3

MiniMax-M3 API

Başlangıç fiyatı

$0.24 / 1M giriş token'ı

Kullanıma dayalı faturalandırma

API sağlığı

Çalışıyor

%98.5 çalışma süresi / 24s

Yanıt süresi

4137 ms

Gözlemlenen API yanıt süresi

Yayın tarihi

May 31, 2026

MiniMax

Playground

MiniMax-M3 modelini gerçek bir istekle deneyin, parametrelerini inceleyin ve API'yi entegre etmeden önce çıktıyı doğrulayın.

Genel Bakış

MiniMax-M3 hakkında önemli davranışlar ve entegrasyon noktalarını içeren pratik bir genel bakış.

MiniMax M3'ün Teknik Özellikleri

Öğe	MiniMax M3
Model ailesi	MiniMax M3 frontier düzeyinde 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)
Birincil güçlü yanlar	Kodlama, ajan iş akışları, çok modlu akıl yürütme, uzun bağlam işleme
Akıl yürütme modu	Düşünme açık/kapalı modları
Araç kullanımı	Ajan iş akışları, araç çağırma, terminal görevi yürütme
Dağıtım	API, MiniMax Code, Token Plan, yakında çıkacak açık ağırlık sürümü
Çok modlu destek	Sıfırıncı adımdan itibaren yerel çok modlu ön eğitim
Çıkış tarihi	Haziran 2026

MiniMax M3 Nedir?

MiniMax M3'ün Başlıca Özellikleri

1M token bağlam penceresi: Son derece büyük depoları, uzun araştırma korpuslarını, çok belgeli analizi ve uzun süreli ajan oturumlarını destekler.
Ajan odaklı mimari: Özerk görev ayrıştırma, araç çağırma, yinelemeli planlama ve çok adımlı yürütme için tasarlanmıştır.
Yerel çok modluluk: Metin, görsel, diyagram, ekran görüntüsü ve video girdilerini ayrı bir görme yığınına ihtiyaç duymadan işler.
İleri düzey kodlama yeteneği: SWE-Bench Pro, Terminal-Bench ve KernelBench dâhil yazılım mühendisliği kıyaslamalarında güçlü performans.
Uzun vadeli yürütme: Araştırma yeniden üretimi ve CUDA optimizasyon projeleri dâhil olmak üzere saatler süren özerk iş akışları sergilenmiştir.
Yapılandırılabilir akıl yürütme: Daha derin akıl yürütme 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 görevleri genelinde frontier düzeyinde kıyaslama sonuçları bildirmektedir. Bildirilen sonuçlar arasında şunlar yer alır:

Kıyaslama	Skor
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

Uzun Bağlam Mimarisi ve MSA

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×'ten fazla daha hızlı çıktı üretimi
1M bağlam ölçeğinde, önceki nesle kıyasla token başına hesaplamanın yaklaşık 1/20'si

Bu iyileştirmeler, depo ölçeğinde kodlamayı ve uzun ufuklu ajan iş akışlarını pratik hâle getirmeyi amaçlar.

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	Geniş 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 Erişimi	Planlanıyor	Yok	Yok
Uzun Ufuklu Ajan İş Akışları	Başlıca tasarım odağı	Güçlü	Güçlü

Bilinen Sınırlamalar

Kıyaslamaların çoğu şu anda bağımsız değerlendirme laboratuvarları yerine MiniMax tarafından bildirilmektedir.
Açık ağırlık model dosyaları ve tam teknik rapor duyurulmuş olsa da, lansman sırasında henüz geniş çapta yayımlanmamıştı.
Üretim ortamları genelindeki gerçek dünya güvenilirliği hâlâ geliştirici topluluğu tarafından doğrulanmaktadır.
Milyon token bağlam iş yükleri, standart çıkarım iş yüklerine kıyasla daha yüksek işletim maliyetleri ve gecikmeye yol açabilir.

Temsili Kullanım Senaryoları

Depo Ölçeğinde Yazılım Mühendisliği

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

Özerk Araştırma Ajanları

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

Çok Modlu Teknik Analiz

Aynı akıl yürütme iş akışı içinde ekran görüntülerini, mimari diyagramları, grafik ve çizelgeleri, teknik belgeleri ve video içeriklerini 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 depolarından oluşan büyük koleksiyonlar üzerinde arama yapın ve akıl yürütün.

Model Sürümü ve Kullanılabilirliği

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

SSS

Fiyatlandırma

Tek bir çalıştırma için yukarıdaki hızlı tahmini kullanın, ardından CometAPI ve resmi fiyat arasındaki tam karşılaştırmayı inceleyin.

İlk istek

$0.0012

Tahmini CometAPI kullanım maliyeti

On istek

$0.012

Tahmini CometAPI kullanım maliyeti

On beş istek

$0.018

Tahmini CometAPI kullanım maliyeti

MiniMax-M3 için Fiyatlandırma

Model	Tier	Condition	Comet Price (USD / M Tokens)	Official Price (USD / M Tokens)	Discount
minimax-m3	short_context	len <= 524288	Input:$0.2400/M Output:$0.9600/M Cache Read:$0.0480/M	Input:$0.3000/M Output:$1.2000/M Cache Read:$0.0600/M	-20%
minimax-m3	long_context	-	Input:$0.4800/M Output:$1.9200/M Cache Read:$0.0960/M	Input:$0.6000/M Output:$2.4000/M Cache Read:$0.1200/M	-20%

API

Çalışan bir uç nokta ve kod örneği kopyalayın, tüm parametrelere ihtiyaç duyduğunuzda tam API referansını açın.

Tek API, üretime hazır model erişimi

Bir kez kimlik doğrulaması yapın, model uç noktasını çağırın ve sağlayıcılar arasında aynı faturalandırma ve izleme akışını koruyun.

POST/v1/chat/completions

MiniMax-M3 için örnek kod ve API

POST

/v1/chat/completions

# 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.

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,
    "reasoning_split": true
  }'

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
  }'

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);

Yetenekler

Bir mimari seçmeden veya üretim yükünü tahmin etmeden önce önemli model bilgilerini inceleyin.

Desteklenen yetenekler

Mevcut model API'sinin döndürdüğü özellikler.

text-to-text

image-to-text

video-to-text

Giriş ve çıkış

Girişler

text

Çıkışlar

text

Üretim profili

Sağlayıcı: MiniMax
Bağlam: Modele bağlı
Ticari kullanım: Destekleniyor

Kullanım senaryoları

MiniMax-M3 modelini text yeteneklerine uygun üretim iş akışları için kullanın, ardından uzun vadeli entegrasyona geçmeden önce alternatifleri karşılaştırın.

Üretim sohbeti ve ajan iş akışları

Kodlama, analiz ve yapılandırılmış üretim

Tek bir API üzerinden yüksek hacimli otomasyon

Diğer modeller

CometAPI üzerinden sunulan diğer modelleri kalite, gecikme, yetenek ve fiyat açısından karşılaştırın.

Model karşılaştırmasını aç →

CometAPI

AUTO

CometAPI Auto API is an intelligent model routing feature that allows developers to access the appropriate AI model without specifying a specific model ID for each request.

Modeli görüntüle

Z.AI

GLM-5.3 FlashX

GLM-5.3 FlashX API'sini keşfedin.

GPT-6 Astra, karmaşık akıl yürütme ve kodlama için amiral gemisi modeldir. Zekâ ve maliyeti dengelemek için GPT-5.6 Terra'yı seçin,

Modeli görüntüle

Google

Gemini 3.8 Flash

Gemini 3.8 Flash, hız, maliyet ve kodlama yeteneği arasında daha iyi bir denge sağlamayı amaçlayan yeni nesil hafif bir Gemini modelidir.

Uptime

Üretime geçmeden önce canlı heartbeat verilerini, uç nokta kullanılabilirliğini ve gözlemlenen yanıt sürelerini inceleyin.

Uptime

Son 30 günlük istek başarı oranı; her model sağlayıcısının güvenilirliğini yansıtır. CometAPI, bağlı tüm sağlayıcıları 7/24 gerçek zamanlı olarak izler.

RespondLIVE

4137msAvg. Response

UptimeLIVE

98.5%Avg. Uptime

Sürümler

Üretim entegrasyonunu sabitlemeden önce kullanılabilir model tanımlayıcılarını inceleyin.

minimax-m3

Keşfetmeye devam edin