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

جی ہاں۔ MiniMax M3 زیادہ سے زیادہ 1,000,000-token context window کی حمایت کرتا ہے، جس سے بڑے ریپوزٹریز، دستاویزی مجموعے، اور طویل دورانیے کے ایجنٹ سیشنز کو ایک ہی گفتگو کے اندر تجزیہ کرنا ممکن ہوتا ہے۔

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

M3 متعدد کوڈنگ اور ایجنٹ بنچ مارکس پر Claude Opus 4.7 کے قریب پہنچتا ہے، جبکہ 1M-token context window اور منصوبہ بند open-weight دستیابی پیش کرتا ہے۔ آزاد تیسرے فریق کے موازنات ابھی بھی سامنے آ رہے ہیں۔

What makes MiniMax M3 different from previous MiniMax models?

MiniMax M3، MiniMax Sparse Attention (MSA) آرکیٹیکچر، مقامی ملٹی موڈل ٹریننگ، مضبوط تر ایجنٹ صلاحیتیں، اور سابقہ M2-series ماڈلز کے مقابلے میں نمایاں طور پر بڑی context سپورٹ متعارف کراتا ہے۔

Does the MiniMax M3 API support multimodal inputs?

جی ہاں۔ MiniMax M3 بنیادی طور پر ملٹی موڈل ہے اور متن پر مبنی ان پٹس کے علاوہ تصویر اور ویڈیو کی فہمی کی بھی حمایت کرتا ہے۔

What benchmark scores has MiniMax M3 achieved?

MiniMax نے SWE-Bench Pro پر 59.0%، Terminal-Bench 2.1 پر 66.0%، MCP Atlas پر 74.2%، اور BrowseComp پر 83.5 کی رپورٹ دی ہے، جس سے M3 سرِفہرست کوڈنگ اور ایجنٹ-مرکوز ماڈلز میں شمار ہوتا ہے۔

Is MiniMax M3 suitable for autonomous AI agents?

جی ہاں۔ یہ ماڈل خاص طور پر طویل مدتی ایجنٹ ورک فلو کے لیے بہتر بنایا گیا ہے، جس میں منصوبہ بندی، ٹول کا استعمال، کام کی تقسیم، ٹرمینل پر عمل درآمد، اور کثیر مراحل پر مشتمل مسئلہ حل شامل ہیں۔

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

جب نہایت طویل context windows، کوڈنگ-ہیوی ورک فلو، یا open-weight ڈیپلائمنٹ آپشنز ترجیح ہوں تو MiniMax M3 خاص طور پر پرکشش ہوتا ہے۔ Google کے ecosystem کو پہلے ہی اپنا معیار بنا رکھنے والی ٹیموں کے لیے Gemini 3.1 Pro ممکنہ طور پر زیادہ موزوں رہے گا۔

سستی MiniMax-M3 API | text-to-text

MiniMax-M3 کے لیے Playground

MiniMax-M3 کا Playground دریافت کریں — ماڈلز کو ٹیسٹ کرنے اور حقیقی وقت میں سوالات چلانے کے لیے ایک متحرک ماحول۔ پرامپٹس آزمائیں، پیرامیٹرز ایڈجسٹ کریں، اور فوری طور پر دہرائیں تاکہ ترقی کو تیز کریں اور استعمال کے معاملات کی تصدیق کریں۔

MiniMax M3 کی تکنیکی وضاحتیں

آئٹم	MiniMax M3
ماڈل فیملی	MiniMax M3 فرنٹیئر فاؤنڈیشن ماڈل
مہیا کنندہ	MiniMax
معماری	MiniMax Sparse Attention (MSA)
ان پٹ اقسام	متن، تصویر، ویڈیو
آؤٹ پٹ اقسام	متن
کانٹیکسٹ ونڈو	زیادہ سے زیادہ 1,000,000 ٹوکن (کم از کم 512K کی ضمانت)
بنیادی مضبوطیاں	کوڈنگ، ایجینٹک ورک فلو، ملٹی موڈل استدلال، طویل کانٹیکسٹ پروسیسنگ
استدلال موڈ	Thinking on/off موڈز
ٹول استعمال	ایجنٹ ورک فلو، ٹول کالنگ، ٹرمینل-ٹاسک ایگزیکیوشن
تعیناتی	API، MiniMax Code، Token Plan، آنے والی اوپن-ویٹ ریلیز
ملٹی موڈل سپورٹ	آغاز ہی سے نیٹو ملٹی موڈل پری ٹریننگ
ریلیز کی تاریخ	جون 2026

MiniMax M3 کیا ہے؟

MiniMax M3 ایک فرنٹیئر-اسکیل AI ماڈل ہے جو تین ایسی صلاحیتوں کے گرد ڈیزائن کیا گیا ہے جو تاریخی طور پر بند-سورس سسٹمز تک محدود رہی ہیں: ایڈوانسڈ کوڈنگ کارکردگی، ملین-ٹوکن کانٹیکسٹ پروسیسنگ، اور نیٹو ملٹی موڈل فہم۔ اُن ماڈلز کے برعکس جو بعد میں ویژن کو ایک ایکسٹینشن کے طور پر شامل کرتے ہیں، M3 کو ابتدا سے ہی ایک ملٹی موڈل ماڈل کے طور پر تربیت دیا گیا، جس سے بصری اور متنی استدلال کے درمیان زیادہ گہری ہم آہنگی ممکن ہوتی ہے۔

ماڈل MiniMax Sparse Attention (MSA) پر مبنی ہے، جو ایک سپارس-اٹینشن معماری ہے جسے ملین-ٹوکن کانٹیکسٹ کو حسابی طور پر عملی بنانے کے لیے تیار کیا گیا ہے، جبکہ کوڈنگ، استدلال اور ایجینٹک ٹاسکس پر کارکردگی برقرار رکھی جاتی ہے۔

MiniMax M3 کی اہم خصوصیات

1M-ٹوکن کانٹیکسٹ ونڈو: انتہائی بڑے ریپوزٹریز، طویل تحقیقی کورپس، کثیر-دستاویزی تجزیہ، اور طویل دورانیے کے ایجنٹ سیشنز کی حمایت کرتا ہے۔
ایجنٹ-مرکوز معماری: خودمختار ٹاسک کی تقسیم، ٹول کالنگ، تکراری منصوبہ بندی، اور کثیر-قدم ایگزیکیوشن کے لیے ڈیزائن کی گئی ہے۔
نیٹو ملٹی موڈل: متن، تصاویر، ڈایاگرام، اسکرین شاٹس، اور ویڈیو ان پٹس کو الگ ویژن اسٹیک پر انحصار کیے بغیر پروسیس کرتا ہے۔
ایڈوانسڈ کوڈنگ صلاحیت: سافٹ ویئر انجینیئرنگ بینچ مارکس پر مضبوط کارکردگی، جن میں SWE-Bench Pro، Terminal-Bench، اور KernelBench شامل ہیں۔
طویل افق ایگزیکیوشن: متعدد گھنٹوں پر مشتمل خودمختار ورک فلو کا عملی مظاہرہ، جن میں ریسرچ ری پروڈکشن اور CUDA آپٹیمائزیشن پروجیکٹس شامل ہیں۔
قابل تشکیل استدلال: گہرے استدلالی ورک لوڈز کے لیے Thinking موڈ کو فعال کیا جا سکتا ہے یا کم تاخیر والی بات چیت کے لیے غیر فعال کیا جا سکتا ہے۔

MiniMax M3 کی بینچ مارک کارکردگی

MiniMax کوڈنگ، ایجینٹک ایگزیکیوشن، اور ملٹی موڈل تشخیصی ٹاسکس میں فرنٹیئر سطح کے بینچ مارک نتائج رپورٹ کرتا ہے۔ رپورٹ کردہ نتائج میں شامل ہیں:

بینچ مارک	اسکور
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

کمپنی یہ بھی رپورٹ کرتی ہے کہ M3 کئی کوڈنگ-مرکوز بینچ مارکس پر GPT-5.5 اور Gemini 3.1 Pro سے بہتر ہے، جبکہ منتخب جانچوں میں Claude Opus 4.7 کی کارکردگی کے قریب پہنچتا ہے۔ یہ دعوے MiniMax کے داخلی بینچ مارک انکشافات پر مبنی ہیں اور جیسے جیسے آزاد فریق ثالث کی جانچ دستیاب ہو، انہیں اس کے ساتھ ملا کر سمجھا جانا چاہیے۔

طویل کانٹیکسٹ کی معماری اور MSA

MiniMax Sparse Attention (MSA) وہ معماری جدت ہے جو M3 کی ملین-ٹوکن کانٹیکسٹ صلاحیت کے پسِ پشت ہے۔ مکمل مربع اٹینشن کو پوری ترتیب پر لاگو کرنے کے بجائے، MSA بلاک-سطح راؤٹنگ اور منتخب کانٹیکسٹ حصوں پر سپارس اٹینشن انجام دیتا ہے۔

MiniMax کے مطابق، یہ بڑے کانٹیکسٹ کی لمبائیوں پر کمپیوٹ ضروریات کو نمایاں طور پر کم کرتا ہے اور درج ذیل فوائد فراہم کرتا ہے:

1M کانٹیکسٹ لمبائی پر پریفِل کارکردگی 9× سے زیادہ تیز
ڈی کوڈنگ کارکردگی 15× سے زیادہ تیز
1M کانٹیکسٹ اسکیل پر فی ٹوکن کمپیوٹ تقریباً 1/20 پچھلی نسل کے برابر

یہ بہتریاں ریپوزٹری-اسکیل کوڈنگ اور طویل افق ایجنٹ ورک فلو کو عملی بنانے کے لیے وضع کی گئی ہیں۔

MiniMax M3 بمقابلہ Claude Opus 4.7 بمقابلہ Gemini 3.1 Pro

صلاحیت	MiniMax M3	Claude Opus 4.7	Gemini 3.1 Pro
کانٹیکسٹ ونڈو	زیادہ سے زیادہ 1M	عوامی دستیاب کانٹیکسٹ درجے چھوٹے	بڑے کانٹیکسٹ والی ملٹی موڈل
نیٹو ملٹی موڈل تربیت	ہاں	ہاں	ہاں
ایجینٹک کوڈنگ پر توجہ	بہت مضبوط	بہت مضبوط	مضبوط
SWE-Bench Pro	59.0%	MiniMax کی رپورٹنگ کے مطابق زیادہ	MiniMax کی رپورٹنگ کے مطابق کم
اوپن-ویٹ دستیابی	منصوبہ بند	نہیں	نہیں
طویل افق ایجنٹ ورک فلو	اہم ڈیزائن فوکس	مضبوط	مضبوط

معروف محدودیتیں

فی الحال زیادہ تر بینچ مارک انکشافات آزاد تشخیصی لیبز کے بجائے MiniMax کی جانب سے آتے ہیں۔
اوپن-ویٹ ماڈل فائلوں اور مکمل تکنیکی رپورٹ کا اعلان کیا گیا، مگر لانچ کے وقت تک انہیں وسیع پیمانے پر جاری نہیں کیا گیا تھا۔
پروڈکشن ماحول میں حقیقی دنیا کی قابلِ اعتمادیت اب بھی ڈویلپر کمیونٹی کے ذریعے توثیق کے مراحل میں ہے۔
ملین-ٹوکن کانٹیکسٹ ورک لوڈز میں معیاری انفیرینس ورک لوڈز کی نسبت زیادہ عملیاتی لاگت اور تاخیر ہو سکتی ہے۔

نمائندہ استعمالات

ریپوزٹری-اسکیل سافٹ ویئر انجینیئرنگ

بڑی کوڈ بیسز کا تجزیہ کریں، متعدد فائلوں میں ریفیکٹرز انجام دیں، پیچز تیار کریں، پل ریکویسٹس کا جائزہ لیں، اور طویل مدتی ڈیولپمنٹ کانٹیکسٹ برقرار رکھیں۔

خودمختار ریسرچ ایجنٹس

لٹریچر ریویو، ڈاکومنٹ سنتھیسس، بینچ مارک تجزیہ، اور سینکڑوں ہزار ٹوکن درکار طویل دورانیے کے ریسرچ ورک فلو کی معاونت کریں۔

ملٹی موڈل تکنیکی تجزیہ

اسی استدلالی ورک فلو میں اسکرین شاٹس، معماری ڈایاگرام، چارٹس، تکنیکی دستاویزات، اور ویڈیو مواد کی تعبیر کریں۔

ٹرمینل اور DevOps آٹومیشن

پیچیدہ انجینیئرنگ ورک فلو سرانجام دیں جن میں ٹیسٹنگ، تعیناتی کی آرکسٹریشن، ڈیپنڈنسی مینجمنٹ، اور تکراری ڈیبگنگ شامل ہو۔

انٹرپرائز نالج سسٹمز

پالیسیوں، معاہدوں، تکنیکی دستاویزات، اور داخلی نالج ریپوزٹریز کے بڑے مجموعوں پر تلاش اور استدلال کریں۔

ماڈل کا ورژن اور دستیابی

MiniMax M3 کو جون 2026 میں MiniMax ماڈل لائن اپ کے فلیگ شپ جانشین کے طور پر باضابطہ طور پر متعارف کرایا گیا۔ یہ ماڈل MiniMax API ایکوسسٹم اور CometAPI کے ذریعے دستیاب ہے۔

MiniMax-M3 کی قیمتیں

[ماڈل کا نام] کے لیے مسابقتی قیمتوں کو دریافت کریں، جو مختلف بجٹ اور استعمال کی ضروریات کے مطابق ڈیزائن کیا گیا ہے۔ ہمارے لچکدار منصوبے اس بات کو یقینی بناتے ہیں کہ آپ صرف اسی کے لیے ادائیگی کریں جو آپ استعمال کرتے ہیں، جس سے آپ کی ضروریات بڑھنے کے ساتھ ساتھ اسکیل کرنا آسان ہو جاتا ہے۔ دریافت کریں کہ [ماڈل کا نام] کیسے آپ کے پروجیکٹس کو بہتر بنا سکتا ہے جبکہ اخراجات کو قابو میں رکھتا ہے۔

Comet قیمت (USD / M Tokens)	سرکاری قیمت (USD / M Tokens)	رعایت
ان پٹ:$0.48/M آؤٹ پٹ:$1.92/M	ان پٹ:$0.6/M آؤٹ پٹ:$2.4/M	-20%

MiniMax-M3 کے لیے نمونہ کوڈ اور API

MiniMax-M3 کے لیے جامع نمونہ کوڈ اور API وسائل تک رسائی حاصل کریں تاکہ آپ کے انضمام کے عمل کو آسان بنایا جا سکے۔ ہماری تفصیلی دستاویزات قدم بہ قدم رہنمائی فراہم کرتی ہیں، جو آپ کو اپنے پروجیکٹس میں MiniMax-M3 کی مکمل صلاحیت سے فائدہ اٹھانے میں مدد کرتی ہیں۔

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 کے ورژن

MiniMax-M3 کے متعدد سنیپ شاٹس کی وجوہات میں ممکنہ عوامل شامل ہوسکتے ہیں جیسے اپ ڈیٹس کے بعد آؤٹ پٹ میں تبدیلیاں جس کی وجہ سے مستقل مزاجی کے لیے پرانے سنیپ شاٹس کی ضرورت ہوتی ہے، ڈویلپرز کو ایڈاپٹیشن اور مائیگریشن کے لیے منتقلی کا وقت فراہم کرنا، اور عالمی یا علاقائی اینڈ پوائنٹس کے مطابق مختلف سنیپ شاٹس کا ہونا تاکہ صارف کے تجربے کو بہتر بنایا جاسکے۔ ورژنز کے درمیان تفصیلی فرق کے لیے براہ کرم سرکاری دستاویزات کا حوالہ دیں۔

version
minimax-m3

MiniMax-M3