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

Evet. MiniMax M3, 1,000,000-token bağlam penceresine kadar destek sunarak büyük depoların, dokümantasyon setlerinin ve uzun süreli ajan oturumlarının tek bir konuşma içinde analiz edilmesini sağlar.

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

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

What makes MiniMax M3 different from previous MiniMax models?

MiniMax M3, MiniMax Sparse Attention (MSA) mimarisini, yerel 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 yerel 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'da 83.5 bildiriyor; bu da M3'ü önde gelen kodlama ve ajan odaklı modeller arasında konumlandırıyor.

Is MiniMax M3 suitable for autonomous AI agents?

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

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

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

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

MiniMax-M3 için Playground

MiniMax-M3'ın Playground'unu keşfedin — modelleri test etmek ve sorguları gerçek zamanlı olarak çalıştırmak için etkileşimli bir ortam. Prompt'ları deneyin, parametreleri ayarlayın ve geliştirmeyi hızlandırmak ve kullanım senaryolarını doğrulamak için anında yineleyin.

MiniMax M3'ün Teknik Özellikleri

Öğe	MiniMax M3
Model ailesi	MiniMax M3 frontier foundation model
Sağlayıcı	MiniMax
Mimari	MiniMax Sparse Attention (MSA)
Girdi türleri	Metin, Görsel, Video
Çıktı türleri	Metin
Bağlam penceresi	En fazla 1,000,000 belirteç (asgari garanti 512K)
Birincil güçlü yönler	Kodlama, aracı iş akışları, çok modlu akıl yürütme, uzun bağlam işleme
Akıl yürütme modu	Düşünme açık/kapalı modları
Araç kullanımı	Aracı iş akışları, araç çağırma, terminal görevi yürütme
Dağıtım	API, MiniMax Code, Token Plan, yakında çıkacak açık ağırlık sürümü
Çok modlu destek	En baştan itibaren yerel çok modlu ön eğitim
Çıkış tarihi	Haziran 2026

MiniMax M3 nedir?

MiniMax M3, tarihsel olarak kapalı kaynak sistemlerle sınırlı kalmış üç yetenek etrafında tasarlanmış öncü ölçekli bir yapay zeka modelidir: ileri düzey kodlama performansı, milyon belirteçlik bağlam işleme ve yerel çok modlu anlama. Görme yeteneğini sonradan bir eklenti olarak ekleyen modellerin aksine, M3 en baştan 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 kuruludur; MSA, kodlama, akıl yürütme ve aracı görevlerdeki performansı korurken milyon belirteçlik bağlamları hesaplamalı açıdan uygulanabilir kılmak üzere tasarlanmış bir seyrek dikkat mimarisidir.

MiniMax M3'ün Başlıca Özellikleri

1M belirteçlik bağlam penceresi: Son derece büyük depoları, uzun araştırma derlemelerini, çok belgeli analizi ve uzun süreli aracı oturumlarını destekler.
Aracı odaklı mimari: Otonom görev ayrıştırma, araç çağırma, yinelemeli planlama ve çok adımlı yürütme için tasarlanmıştır.
Yerel çok modluluk: Ayrı bir görsel yığınına dayanmadan metin, görseller, diyagramlar, ekran görüntüleri ve video girdilerini işler.
Gelişmiş kodlama yeteneği: SWE-Bench Pro, Terminal-Bench ve KernelBench dahil yazılım mühendisliği kıyaslarında güçlü performans.
Uzun vadeli yürütme: Araştırma yeniden üretimi ve CUDA optimizasyon projeleri de dahil olmak üzere saatler süren otonom iş akışları gösterilmiştir.
Yapılandırılabilir akıl yürütme: Düşünme modu, daha derin akıl yürütme iş yükleri için etkinleştirilebilir veya daha düşük gecikmeli etkileşimler için devre dışı bırakılabilir.

MiniMax M3'ün Kıyas Performansı

MiniMax, kodlama, aracı yürütme ve çok modlu değerlendirme görevleri genelinde öncü düzeyde kıyas sonuçları bildirmektedir. Bildirilen sonuçlar şunları içerir:

Kıyas	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, birkaç kodlama odaklı kıyasta GPT-5.5 ve Gemini 3.1 Pro'yu aştığını, seçilmiş değerlendirmelerde ise Claude Opus 4.7 performansına yaklaştığını rapor etmektedir. Bu iddialar MiniMax'in dahili kıyas açıklamalarına dayanmaktadır ve bağımsız üçüncü taraf testleri kullanıma sunuldukça onlarla birlikte değerlendirilmelidir.

Uzun Bağlam Mimarisi ve MSA

MiniMax Sparse Attention (MSA), M3'ün milyon belirteçlik bağlam yeteneğinin arkasındaki mimari yeniliktir. Tüm dizilim boyunca tam karesel dikkati 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×'ten fazla daha hızlı kod çözme performansı
1M bağlam ölçeğinde önceki nesle göre belirteç başına hesaplamanın yaklaşık 1/20'si

Bu iyileştirmeler, depo ölçeğinde kodlamayı ve uzun ufuklu aracı iş akışlarını pratik hale 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	Kamuya açık bağlam katmanları daha küçük	Büyük bağlamlı çok modlu
Doğal Çoklu Modalite Eğitimi	Evet	Evet	Evet
Aracı Kodlama Odağı	Çok güçlü	Çok güçlü	Güçlü
SWE-Bench Pro	59.0%	MiniMax raporlamasına göre daha yüksek	MiniMax raporlamasına göre daha düşük
Açık Ağırlık Kullanılabilirliği	Planlanıyor	Hayır	Hayır
Uzun Ufuklu Aracı İş Akışları	Önemli tasarım odağı	Güçlü	Güçlü

Bilinen Sınırlamalar

Mevcut kıyas açıklamalarının çoğu bağımsız değerlendirme laboratuvarlarından değil, MiniMax'ten gelmektedir.
Açık ağırlıklı model dosyaları ve tam teknik rapor duyuruldu ancak lansmanda henüz geniş çapta yayımlanmadı.
Üretim ortamları genelindeki gerçek dünya güvenilirliği hâlâ geliştirici topluluğu tarafından doğrulanmaktadır.
Milyon belirteçlik 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 gerçekleştirin, yamalar oluşturun, çekme isteklerini inceleyin ve uzun vadeli geliştirme bağlamını koruyun.

Otonom Araştırma Aracıları

Yüz binlerce belirteç gerektiren uzun süreli araştırma iş akışlarının yanı sıra literatür taraması, belge sentezi ve kıyas analizi için destek sağlayın.

Çok Modlu Teknik Analiz

Aynı akıl yürütme iş akışında ekran görüntülerini, mimari diyagramları, grafikleri, teknik belgeleri ve video içeriğini 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 akıl yürütün.

Model Sürümü ve Kullanılabilirliği

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

SSS

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.

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

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

RespondLIVE

769msAvg. Response

UptimeLIVE

100.0%Avg. Uptime

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