MiniMax M3 کیا ہے؟

TL;DR

MiniMax M3 MiniMax کا فرنٹیئر ماڈل ہے جو کوڈنگ، ایجنٹک کام، لانگ کانٹیکسٹ ریزننگ، اور ملٹی موڈل انڈرسٹینڈنگ کے لیے بنایا گیا ہے۔ یہ 1 جون، 2026 کو باضابطہ طور پر ریلیز ہوا اور تین صلاحیتیں یکجا کرتا ہے جنہیں MiniMax نے ریلیز کا مرکز قرار دیا: 1M ٹوکن تک کانٹیکسٹ ونڈو، نیٹو امیج/ویڈیو انڈرسٹینڈنگ، اور لانگ-ہائزن ایجنٹ ایکزیکیوشن۔

اوپن-ویٹ ماڈل میں تقریباً 428 بلین کل پیرامیٹرز اور تقریباً 23 بلین ایکٹیویٹڈ پیرامیٹرز ہیں۔ اس کا مطلب ہے کہ عام ٹوکن پر ظاہر شدہ پیرامیٹر کیپیسیٹی کا تقریباً 5.4% فعال ہوتا ہے، جو سمجھاتا ہے کہ بہت بڑا ماڈل انفیرنس وقت میں کیسے عملی رہ سکتا ہے۔ M3 نے MiniMax Sparse Attention (MSA) بھی متعارف کرایا، جو ملین-ٹوکن کانٹیکسٹ کے لیے بنایا گیا بلاک وائز اسپارس اٹینشن ڈیزائن ہے۔

ڈویلپرز کے لیے، M3 MiniMax کی API اور اوپن-ویٹ ڈسٹرِبیوشن کے ذریعے دستیاب ہے، اور وہ ٹیمیں جو MiniMax اور دیگر ماڈل فراہم کنندگان کے لیے ایک ہی انٹرفیس چاہتی ہیں، ان کے لیے یہ CometAPI کے ذریعے بھی دستیاب ہے۔

Key Takeaways

• MiniMax نے 1 جون، 2026 کو M3 جاری کیا جو کوڈنگ، ایجنٹس، لانگ کانٹیکسٹ، اور ملٹی موڈیلٹی پر مرکوز فرنٹیئر ماڈل ہے۔
• اوپن-ویٹ ریلیز میں ~428B کل پیرامیٹرز اور ~23B ایکٹیویٹڈ پیرامیٹرز ظاہر کیے گئے ہیں۔
• M3 1M ٹوکنز تک کانٹیکسٹ سپورٹ کرتا ہے، اور MiniMax API کے لیے 512K کو گارنٹیڈ کم از کم ٹائر کے طور پر بیان کرتا ہے۔
• MiniMax Sparse Attention مکمل گلوبل اٹینشن کی جگہ بلاک سلیکشن اور منتخب کانٹیکسٹ ریجنز پر ایکزیکٹ اسپارس اٹینشن استعمال کرتی ہے۔
• M3 کو ابتدائی مرحلے سے ہی ملٹی موڈیلٹی کے ساتھ ٹرین کیا گیا اور یہ متن، امیج، اور ویڈیو ان پٹ کو سپورٹ کرتا ہے۔
• Official launch benchmarks میں 59.0% SWE-Bench Pro، 66.0% Terminal-Bench 2.1، 83.5 BrowseComp، اور 75.2 OSWorld-Verified شامل ہیں۔
• MiniMax نے تقریباً 12 گھنٹے کی خودمختار پیپر ری پروڈکشن اور تقریباً 24 گھنٹے کی CUDA-کرنل آپٹیمائزیشن 1,959 ٹول کالز کے ساتھ دکھائی۔
• API میں قابلِ ترتیب ریزننگ اور متن، امیج، ویڈیو، فنکشن ٹولز، اسٹینڈرڈ/پرائیوریٹی سروس ٹائرز، اور لانگ-کانٹیکسٹ قیمتیں شامل ہیں۔

What Is MiniMax M3?

MiniMax M3 M2 جنریشن کا جانشین ہے اور معمولی پوائنٹ اپڈیٹ سے بڑا معماری تغیر پیش کرتا ہے۔ MiniMax M2.7 پہلے ہی حقیقی دنیا کے سوفٹ ویئر انجینئرنگ، آفس پروڈکٹیوٹی، اور ایجنٹ ورک فلو کے گرد پوزیشنڈ تھا، مگر M3 ایک نیا اسپارس-اٹینشن آرکیٹیکچر، نیٹو ملٹی موڈل پری ٹریننگ، اور ملین-ٹوکن کانٹیکسٹ ہدف شامل کرتا ہے۔

M3 ایک فرنٹیئر ملٹی موڈل کوڈنگ ماڈل ہے جس میں 1M کانٹیکسٹ ونڈو ہے۔ باضابطہ اوپن-ویٹ ریپوزٹری میں اہم ترین اسکیل کے اعداد شامل ہیں: تقریباً 428B کل پیرامیٹرز اور 23B ایکٹیویٹڈ۔ متعلقہ MSA تکنیکی رپورٹ آرکیٹیکچر کو Mixture-of-Experts سیٹنگ میں آپریٹ کرتی ہوئی بیان کرتی ہے، جو کل-بمقابلہ فعال پیرامیٹر اسپلٹ کے انکشاف کے مطابق ہے۔

اس سے M3 “ایک بڑا M2.7” کم اور ایک کنورجنس ماڈل زیادہ بن جاتا ہے۔ یہ ریپوزٹری-اسکیل کانٹیکسٹ، کوڈنگ، ملٹی موڈل پرسیپشن، کمپیوٹر-اوریئنٹڈ ایجنٹس، اور لوکل/اوپن ڈپلائمنٹ کو ایک نظام میں یکجا کرتا ہے۔ MiniMax نے واضح طور پر اس امتزاج کو ریلیز کا مین ڈفرینشیٹر فریم کیا، نہ کہ یہ دعویٰ کیا کہ M3 ہر بینچ مارک جیتتا ہے۔

MiniMax M3 Specifications

اوپر بیان کردہ کانٹیکسٹ، موڈالیٹی، اور API رویہ MiniMax کے باضابطہ ماڈل اور API ڈاکیومنٹیشن میں درج ہیں؛ پیرامیٹر کے اعداد و شمار اور لوکل-ڈپلائمنٹ لنکس باضابطہ M3 ریپوزٹری سے آتے ہیں۔

From MiniMax M2.7 to M3

MiniMax کی API ڈاکیومنٹیشن M2.7 کو 204,800-ٹوکن کانٹیکسٹ ٹائر پر لسٹ کرتی ہے جبکہ M3 ملین-ٹوکن کلاس میں منتقل ہوتا ہے۔ بڑا فرق مقداری نہیں بلکہ معیاری ہے: M3 براہِ راست بصری اور ویڈیو ان پٹ قبول کرتا ہے، جبکہ M2.x API متن-اور-ٹول پر مرکوز رہتا ہے۔

What Is New in MiniMax M3?

About 23B Parameters Active کے ساتھ 428B ماڈل

عوامی M3 ریپوزٹری بیان کرتی ہے کہ ماڈل میں ~428B کل پیرامیٹرز اور ~23B ایکٹیویٹڈ پیرامیٹرز ہیں۔ عملی طور پر، ظاہر شدہ فعال حصہ تقریباً 5.4% ہے۔ یہی اسپارس ایکسپرٹ آرکیٹیکچر کی بنیادی کشش ہے: کل کیپیسیٹی بہت بڑی ہو سکتی ہے جبکہ کسی دیے گئے ٹوکن کے لیے کمپیوٹ پاتھ ماڈل کے صرف ایک حصے کو چھوتا ہے۔

پیرامیٹر کاؤنٹ اکیلے کوالٹی متعین نہیں کرتا، اور “428B” کو ہر ٹوکن کے لیے 428B ڈینس پیرامیٹرز کے طور پر نہیں پڑھا جانا چاہیے۔ زیادہ مفید تشریح یہ ہے کہ M3 کے پاس مشروط ایکٹیویشن کے ساتھ بڑی ماڈل کیپیسیٹی پول ہے اور ایسا اٹینشن نظام ہے جو لانگ-کانٹیکسٹ لاگت کو قابلِ نظم رکھتا ہے۔

MiniMax Sparse Attention: 1M کانٹیکسٹ کو عملی بنانا

مرکزی معماری تبدیلی MiniMax Sparse Attention (MSA) ہے۔ مکمل سوفٹ میکس اٹینشن سیکوینس لینتھ کے ساتھ مربع انداز میں بڑھتی ہے، جو مہنگی ہو جاتی ہے جب ایجنٹ ہسٹریز، کوڈ ریپوزٹریز، ٹول لاگز، امیجز، اور لمبی دستاویزات لاکھوں ٹوکنز میں جمع ہو جائیں۔

MSA ایک ہلکی پھلکی Index Branch شامل کرتی ہے جو key-value بلاکس کو اسکور کرتی ہے اور ہر grouped-query attention گروپ کے لیے Top-k سب سیٹ منتخب کرتی ہے۔ مین برانچ پھر صرف منتخب بلاکس پر ایکزیکٹ بلاک-اسپارس اٹینشن انجام دیتی ہے۔ MiniMax کی تکنیکی رپورٹ اسے ہارڈویئر-مرکوز ڈیزائن کے طور پر بیان کرتی ہے جو کوالٹی کو محفوظ رکھتے ہوئے اس کانٹیکسٹ کی مقدار کم کرتی ہے جسے فل اٹینشن سے پروسیس کرنا پڑتا ہے۔

شکل 1۔ MiniMax Sparse Attention (MSA) کی معماری۔ ماخذ: MiniMax باضابطہ MSA فگر

1M کانٹیکسٹ پر، MiniMax رپورٹ کرتا ہے کہ M3 پچھلی جنریشن کے فی-ٹوکن کمپیوٹ کا تقریباً 1/20 استعمال کرتا ہے اور M2 کے مقابلے پریفِل میں 9× سے زیادہ اور ڈیکوڈنگ میں 15× سے زیادہ اسپیڈ اپ دیتا ہے۔ علیحدہ MSA پیپر 109B MoE ٹیسٹ ماڈل پر اضافی کنٹرولڈ ایکسپیریمنٹ رپورٹ کرتا ہے، لہٰذا ان پیپر نمبرز کو پروڈکشن M3-بمقابلہ-M2 فگرز سے خلط ملط نہیں کرنا چاہیے۔

یہ فرق اہم ہے۔ پیپر ریسرچ سیٹنگ میں اٹینشن میکینزم کی توثیق کرتا ہے؛ M3 لانچ نمبرز پروڈکشن ماڈل کو بیان کرتے ہیں۔ دونوں نتائج ایک ہی سمت کی طرف اشارہ کرتے ہیں، مگر یہ ایک جیسے بینچ مارک نہیں ہیں۔

Native Multimodality from Step 0

M3 کو “متن ماڈل جس میں آخر میں الگ بصری اڈاپٹر لگا دیا گیا” کے طور پر پیش نہیں کیا گیا۔ MiniMax کہتا ہے کہ اسے ابتدا سے ہی ملی جُلی موڈیلٹی سے ٹرین کیا گیا اور پری ٹریننگ ڈیٹا پائپ لائن کو دوبارہ ترتیب دیا تاکہ انٹرلیوڈ ملٹی موڈل ڈیٹا بڑھایا جائے۔

پروڈکشن API متن، امیج، اور ویڈیو ان پٹ سپورٹ کرتی ہے۔ یہ کوڈنگ اور ایجنٹ کام کے لیے اہم ہے کیونکہ کئی حقیقی ٹاسک صرف متن نہیں ہوتے: ڈیبگنگ کے لیے اسکرین شاٹ درکار ہو سکتا ہے، فرنٹ اینڈ کام میں ریفرنس امیج سے تقابل ضروری ہو سکتا ہے، تحقیق میں چارٹس اور مساوات شامل ہو سکتی ہیں، اور کمپیوٹر-یوز ایجنٹس بصری انٹرفیس کے ذریعے کام کرتے ہیں۔

M3 کی ملٹی موڈیلٹی کو دیکھنے کا مفید طریقہ صرف “یہ ایک امیج بیان کر سکتا ہے” نہیں، بلکہ یہ ہے کہ “بصری اسٹیٹ کو کوڈ، ٹول آؤٹ پٹ، دستاویزات، اور یوزر فیڈ بیک کے ساتھ اسی لانگ-رننگ ریزننگ لوپ میں قائم رکھا جا سکتا ہے۔”

Interactive Coding and Agent Training

MiniMax کا مؤقف ہے کہ کلاسک کوڈنگ بینچ مارکس بہت سنگل-ٹرن ہیں اور یہ نہیں دکھاتے کہ ڈویلپرز واقعی کیسے کام کرتے ہیں۔ M3 کے لیے اس نے ایک انٹرایکٹو یوزر سمیولیٹر بنایا جو ماڈل کو ریکوائرمنٹ کلیریفکیشن، حل پر بحث، فیڈ بیک کی بنیاد پر درستی، ٹاسک سوئچنگ، اور ملٹی-راؤنڈ پروجیکٹ اِٹریشن کے سامنے لاتا ہے۔

ہدف یہ ہے کہ پاسِو انسٹرکشن ایکزیکیوشن سے تعاون کی طرف بڑھا جائے۔ ایک مؤثر کوڈنگ ایجنٹ کو ٹاسک کو تقسیم کرنے، ٹولز کال کرنے، ناکامیوں کی تشریح کرنے، منصوبہ تبدیل کرنے، پہلے کے فیصلوں کو محفوظ رکھنے، اور پہلی قابلِ قبول جواب کے بعد بھی جاری رہنے کے قابل ہونا چاہیے۔ M3 کا لانگ کانٹیکسٹ اور ٹول-اوریئنٹڈ ٹریننگ اسی لوپ کے گرد ڈیزائن کی گئی ہے۔

Long-Horizon Autonomous Execution

MiniMax کی سب سے مؤثر M3 ڈیمونسٹریشنز چیٹ مثالیں نہیں ہیں۔ یہ وہ لانگ-رننگ ٹاسک ہیں جن میں ماڈل کو اسٹیٹ برقرار رکھنا اور بار بار ٹول فیڈ بیک کے بعد بھی بہتر ہوتا رہنا پڑتا ہے۔

پیپر-ری پروڈکشن ٹاسک میں، M3 تقریباً 12 گھنٹوں تک چلتا رہا اور 18 کمیٹس کے ساتھ 23 تجرباتی فگرز تیار کیے۔ ٹاسک میں پیپر پڑھنا، چارٹ/فارمولا سمجھنا، کوڈ لکھنا، تجربات، اور اِٹریٹو تشریح شامل تھی۔

شکل 2۔ تقریباً 12 گھنٹوں میں M3 کی خودمختار پیپر-ری پروڈکشن کی ٹریجیکٹری۔ ماخذ: MiniMax باضابطہ M3 ڈیمو

CUDA آپٹیمائزیشن ٹاسک میں، M3 نے تقریباً 24 گھنٹوں میں 147 بینچ مارک سبمشنز اور 1,959 ٹول کالز مکمل کیے، اور آخرکار Hopper FP8 پیک یوٹیلائزیشن کو 7.6% سے 71.3% تک بڑھایا (9.4× اسپیڈ اپ)، بغیر انسانی مداخلت کے۔ قابلِ ذکر نقطہ صرف آخری اسپیڈ اپ نہیں؛ MiniMax کہتا ہے کہ ماڈل کا بہترین حل 145ویں سبمشن میں ظاہر ہوا، کئی پلیٹوز کے بعد۔

Benchmark Performance of MiniMax M3

MiniMax کے لانچ بینچ مارک چارٹ میں M3 کا موازنہ Claude Opus 4.7، GPT-5.5، اور Gemini 3.1 Pro سے کوڈنگ، ٹرمینل، براؤزنگ، آفس، ٹول-یوز، اور کمپیوٹر-یوز ٹاسکس پر کیا گیا ہے۔ یہ سب سے مفید براہِ راست تقابل ہیں کیونکہ یہ ایک ہی M3 ریلیز پیکیج میں شائع کیے گئے۔

شکل 3۔ MiniMax کا باضابطہ M3 لانچ بینچ مارک تقابلی چارٹ۔ ماخذ: MiniMax باضابطہ بینچ مارک امیج

اس جدول کے تمام اسکور MiniMax کے باضابطہ M3 لانچ چارٹ سے نقل کیے گئے ہیں۔ انہیں وینڈر-رپورٹڈ لانچ نتائج کے طور پر پڑھنا چاہیے، نہ کہ CometAPI کی جانب سے نئی آزادانہ دوبارہ چلائی گئی رن کے طور پر۔

What the Benchmark Results Actually Show

اول، M3 سوفٹ ویئر انجینئرنگ میں حقیقی طور پر مقابلہ کرتا ہے۔ SWE-Bench Pro پر اس کا اسکور 59.0 ہے، جو MiniMax کے رپورٹ کردہ GPT-5.5 (58.6) اور Gemini 3.1 Pro (54.2) سے زیادہ ہے، مگر Claude Opus 4.7 (64.3) سے کم۔ KernelBench Hard بھی ملتا جلتا قصہ بیان کرتا ہے: M3 (28.8) Opus 4.7 (30.7) کے قریب ہے اور MiniMax کے چارٹ میں دیگر دو ویلیوز سے کافی آگے۔

دوم، ٹرمینل ایکزیکیوشن M3 کا نسبتاً مضبوط ترین نتیجہ نہیں۔ Terminal-Bench 2.1 میں M3 66.0 پر ہے، عملی طور پر Opus 4.7 کے 66.1 کے برابر مگر GPT-5.5 کے 78.2 اور Gemini 3.1 Pro کے 70.0 سے کافی پیچھے۔

سوم، معلومات جمع کرنا میں M3 مضبوط ہے مگر غالب نہیں۔ BrowseComp 83.5 ہے: Opus 4.7 کے 79.3 سے زیادہ، مگر GPT-5.5 کے 84.4 اور Gemini 3.1 Pro کے 85.9 سے معمولی کم۔ MCP Atlas 74.2 بھی GPT-5.5 کے 75.3 اور Opus 4.7 کے 77.0 کے قریب بیٹھتا ہے۔

چہارم، لانچ چارٹ M3 کو SVG-Bench پر خاص طور پر اچھا نتیجہ دیتا ہے: 63.7 بمقابلہ Opus 4.7 (62.3)، GPT-5.5 (58.2)، اور Gemini 3.1 Pro (59.2)۔ یہ وسیع M3 ڈیزائن سے میل کھاتا ہے: نیٹو بصری انڈرسٹینڈنگ کا مقصد کوڈنگ اور ایجنٹ ورک فلو میں براہِ راست شریک ہونا ہے، نہ کہ الگ ویژن فیچر رہنا۔

لہٰذا مجموعی نتیجہ “M3 بند ماڈلز کو ہرا دیتا ہے” سے زیادہ باریک ہے۔ M3 کئی ایجنٹک ٹاسکس پر ایک ہی کارکردگی بینڈ میں داخل ہوتا ہے، منتخب ایویلیوایشنز جیتتا ہے اور دیگر میں ہارتا ہے۔ اس کا ڈفرینشیٹر وہ ہے جو ان اسکورز کے ساتھ آتا ہے: اوپن ویٹس، ملٹی موڈل ٹریننگ، ملین-ٹوکن کانٹیکسٹ ڈیزائن، اور جارحانہ سرونگ اکنامکس۔

MiniMax M3 vs Claude Opus 5 vs GPT-5.6 Sol vs Gemini 3.7 Flash

MiniMax M3 ایک تیزی سے بدلتے ہوئے مارکیٹ میں لانچ ہوا، اور اس کا اصل تقابلی سیٹ اب سب سے مفید حوالہ نہیں۔ زیادہ متعلقہ موجودہ جنریشن تقابل Claude Opus 5، GPT-5.6 Sol، اور Gemini 3.7 Flash ہے—نئے بند ماڈلز جو کوڈنگ، ایجنٹس، اور ملٹی موڈل کام کی طرف مرکوز ہیں۔ چونکہ یہ ماڈلز ایک ہی آئیڈینٹیکل ہارنس کے تحت ایویلیویٹ نہیں کیے گئے، جدول میں دستاویزی صلاحیتوں پر زور دیا گیا ہے اور بینچ مارک اعداد صرف وہاں شامل کیے گئے ہیں جہاں میٹرک براہِ راست رپورٹ ہوتا ہے۔

یہ بینچ مارک اعداد مختلف فراہم کنندہ ایویلیویشن پیکیجز سے آتے ہیں اور انہیں ایک واحد ہم آہنگ لیڈر بورڈ کے طور پر نہیں پڑھنا چاہیے۔ M3 کا 66.0 Terminal-Bench 2.1 اسکور MiniMax کی ریلیز ایویلیویشن سے آتا ہے؛ OpenAI GPT-5.6 Sol کے لیے 88.8 رپورٹ کرتا ہے، جبکہ Google Gemini 3.7 Flash کے لیے 85.8 رپورٹ کرتا ہے۔ Anthropic کا Opus 5 لانچ Frontier-Bench، GDPval-AA، AutomationBench، اور OSWorld 2.0 پر زور دیتا ہے بجائے اس کے کہ براہِ راست قابلِ تقابل Terminal-Bench 2.1 نتیجہ شائع کرے۔ ماڈل سلیکشن کے لیے، اپنے ورک لوڈ پر ایک ہی ہارنس کے تحت امیدواروں کو بینچ مارک کریں بجائے اس کے کہ کراس-پرووائیڈر لانچ اعداد کو مستقل درجہ بندی سمجھیں۔

Where MiniMax M3 Has the Clearest Advantage

سب سے واضح M3 فائدہ ڈپلائمنٹ کا انتخاب ہے۔ نہ بینچ مارک چارٹ اور نہ پیرامیٹر کاؤنٹ اکیلے یہ سمجھاتے ہیں کہ ڈویلپرز کو ماڈل کیوں پسند آ سکتا ہے۔ M3 اوپن ویٹس کو اس کانٹیکسٹ لینتھ اور ملٹی موڈل صلاحیتوں کے سیٹ کے ساتھ جوڑتا ہے جو عموماً ہوسٹڈ فرنٹیئر سسٹمز سے وابستہ ہوتے ہیں۔ جب ٹیموں کو لوکل ڈپلائمنٹ، پرووائیڈر انڈیپنڈنس، اسپیشلائزڈ سَرونگ، یا انفیرنس اسٹیک پر گہرا کنٹرول درکار ہو تو یہ پرکشش بنتا ہے۔

اس کا دوسرا فائدہ لانگ-کانٹیکسٹ لاگت آرکیٹیکچر ہے۔ MSA کو واضح طور پر اس لیے ڈیزائن کیا گیا کہ ملین-ٹوکن اسکیل پر اٹینشن کمپیوٹ پھٹنے سے روکا جائے۔ اس سے 1M-ٹوکن درخواستیں مطلق معنوں میں سستی نہیں ہو جاتیں—KV کیش، ایکسپرٹ ایکزیکیوشن، اور ملٹی موڈل ان پٹس پھر بھی وسائل مانگتے ہیں—مگر یہ فل اٹینشن کے مقابلے اسکیلنگ کَرو بدل دیتی ہے۔

Where Closed Models Still Lead

وہی باضابطہ بینچ مارک چارٹ دکھاتا ہے کہ M3 کو ہر بند فرنٹیئر ماڈل کے آٹو میٹک متبادل کے طور پر پیش نہیں کرنا چاہیے۔ MiniMax کے اپنے تقابل میں Claude Opus 4.7 کو SWE-Bench Pro، KernelBench Hard، GDPval، BankerToolBench، MCP Atlas، اور OSWorld-Verified پر مضبوط نتائج حاصل ہیں۔ GPT-5.5 Terminal-Bench 2.1 پر بہت زیادہ مضبوط ہے اور GDPval میں بھی برتری رکھتا ہے۔ Gemini 3.1 Pro BrowseComp میں معمولی برتری رکھتا ہے۔

پروڈکشن ٹیموں کے لیے، بند پلیٹ فارمز پختہ سیفٹی کنٹرولز، ہوسٹڈ ٹولز، آبزرویبیلٹی، تھرو پٹ گارنٹیز، اور ایسی انٹیگریشنز مہیا کر سکتے ہیں جو اوپن ویٹس سے زیادہ اہم ہوں۔ M3 اُس وقت سب سے قائل کن بنتا ہے جب ڈپلائمنٹ اور لاگت کے فوائد تقاضا کا حصہ ہوں، نہ کہ جب بینچ مارک رینک واحد معیار ہو۔

MiniMax M3 API Pricing

MiniMax فی الحال دو اسٹینڈرڈ کانٹیکسٹ-پرائس ٹائرز استعمال کرتا ہے۔ اس کے باضابطہ قیمت صفحے پر “ہمیشہ 50% آف” ریٹ دکھایا گیا ہے: ≤512K ان پٹ ٹوکنز کے لیے $0.30/M ان پٹ اور $1.20/M آؤٹ پٹ۔ 512K سے زیادہ ان پٹ والی درخواستیں $0.60/M ان پٹ اور $2.40/M آؤٹ پٹ پر دکھائی جاتی ہیں۔ پرائیوریٹی سروس کی قیمت اسٹینڈرڈ ٹائر کی 1.5× ہے۔

*CometAPI’s MiniMax-M3 $0.48/M ان پٹ اور $1.92/M آؤٹ پٹ ہے اور اسے MiniMax کی نان-ڈسکاؤنٹڈ لسٹ ریٹ $0.60/$2.40 سے تقابل کیا گیا ہے۔ چونکہ MiniMax کا اپنا پلیٹ فارم اس وقت الگ 50%-آف اسٹینڈرڈ ریٹ دکھا رہا ہے، ڈویلپرز کو وہ اصل لائیو ریٹ تقابل کرنا چاہیے جس پر ان سے بل لیا جائے گا، بجائے اس کے کہ صرف ہیڈ لائن ڈسکاؤنٹ فیصد پر انحصار کریں۔

اس صورتحال میں CometAPI استعمال کرنے کی وجہ لازماً ہر لمحہ کم ترین براہِ راست پروموشنل قیمت نہیں۔ اس کی قدر ایک متحد API اور بلنگ لیئر ہے جب کسی ایپلی کیشن کو M3 اور دیگر فراہم کنندگان کے درمیان روٹنگ کرنی ہو بغیر الگ الگ انٹیگریشنز سنبھالے۔

What Can MiniMax M3 Do?

Coding and Repository-Scale Engineering

M3 کا سب سے واضح یُوز کیس بڑے ریپوزٹریز میں سوفٹ ویئر انجینئرنگ ہے۔ ملین-ٹوکن کانٹیکسٹ کوڈ، ڈاکیومنٹیشن، ٹیسٹ آؤٹ پٹ، ایشو ہسٹری، اور ایجنٹ اسٹیٹ کو M2 جنریشن کی 204.8K ونڈو سے کہیں زیادہ رکھ سکتا ہے۔ عملی طور پر، یہ ایسے ورک فلو ممکن بناتا ہے جیسے ملٹی-فائل فیچر امپلیمینٹیشن، ریپوزٹری-ویڈ ریفیکٹرنگ، بگ ڈائیگنوسس، ٹیسٹ ریپیر، بلڈ/ٹرمینل لوپس، پل ریکوئیسٹ ریویو، اور پرفارمنس آپٹیمائزیشن۔

کلید پِرسسٹنس ہے۔ ریپوزٹری-اسکیل کوڈنگ ایجنٹ تبھی مفید ہے جب وہ اصل ریکوائرمنٹس کو برقرار رکھتے ہوئے ٹول آؤٹ پٹ اور ترمیمات جمع کر سکے۔ 12-گھنٹے اور CUDA ڈیموز بتاتے ہیں کہ M3 اس طرح ڈیزائن کیا گیا ہے کہ درمیانی ناکامیوں کے بعد بھی کام جاری رکھے، بجائے اس کے کہ ہر ٹول کال کو الگ چھوٹا ٹاسک سمجھا جائے۔

Autonomous Research and Experimentation

پیپر-ری پروڈکشن مثال تحقیق ایجنٹس کے لیے اچھا ٹیمپلیٹ ہے۔ M3 پیپر پڑھ سکتا ہے، فگرز کو دیکھ سکتا ہے، مساوات پر استدلال کر سکتا ہے، کوڈ جنریٹ کر سکتا ہے، تجربات چلا سکتا ہے، جانچ سکتا ہے کہ نتائج توقعات سے میل کھاتے ہیں یا نہیں، اور امپلیمینٹیشن کو مسلسل بہتر بنا سکتا ہے۔ ایک ہی لانگ کانٹیکسٹ میں پیپر ٹیکسٹ، کوڈ، اور تجرباتی لاگز کو رکھنا اُس اسٹیٹ کی مقدار کم کرتا ہے جسے سمریز یا بیرونی طور پر دوبارہ تشکیل دینا پڑتا ہے۔

یہی وجہ ہے کہ PostTrainBench بھی متعلقہ ہے۔ MiniMax نے M3 سے ٹریننگ ڈیٹا سنتھیسائز کرنے، بیس ماڈلز ٹرین کرنے، ان کا جائزہ لینے، اور بغیر انسانی مداخلت کے اِٹریٹ کرنے کو کہا۔ M3 اول نہیں آیا—MiniMax کی رپورٹ میں یہ Opus 4.7 اور GPT-5.5 سے پیچھے رہا—مگر تجربہ ایک ایسی تحقیق آٹومیشن کی صورت پیش کرتا ہے جو عام سوال جواب سے زیادہ پیچیدہ ہے۔

Multimodal Technical Analysis

چونکہ M3 نیٹو امیجز اور ویڈیوز قبول کرتا ہے، تکنیکی ورک فلو بصری شواہد کو متن اور کوڈ کے ساتھ جوڑ سکتے ہیں۔ مثالیں شامل ہیں: فرنٹ اینڈ امپلیمینٹیشن کو اسکرین شاٹ کے ساتھ تقابل کرنا، تحقیقاتی پیپر کے اندر پلَٹس کا تجزیہ کرنا، کمپیوٹر یوز کے دوران UI اسٹیٹ کا معائنہ کرنا، ڈایاگرامز سے معلومات نکالنا، یا ویڈیو مشاہدات کو طویل مینٹیننس لاگ کے ساتھ جوڑنا۔

MiniMax کی OpenAI-کمپیٹیبل API ڈاکیومنٹیشن واضح طور پر image_url اور video_url کانٹینٹ پارٹس M3 کے لیے سپورٹ کرتی ہے، بشمول بڑے ویڈیوز کے لیے اپلوڈڈ فائلز۔ اس سے ملٹی موڈل ان پٹ ایک ڈویلپر-فیسنگ API فیچر بنتا ہے نہ کہ صرف پروڈکٹ ڈیمو۔

Computer and Office Automation

MiniMax Code M3 کے گرد ایک ایجنٹ ہارنس کے طور پر ڈیزائن کیا گیا ہے۔ کمپنی کہتی ہے کہ اس کی Agent Team پیچیدہ ٹاسکس کو ملٹی-اسٹیج متوازی ورک فلو میں تقسیم کر سکتی ہے اور ریفلیکشن اور کرکشن کے لیے Producer + Verifier لوپ استعمال کر سکتی ہے۔ M3 کی نیٹو ملٹی موڈیلٹی کمپیوٹر-یوز ورک فلو کو بھی ممکن بناتی ہے جو ایپلی کیشنز، فائلز، اسپریڈشیٹس، اور ڈیسک ٹاپ انٹرفیسز کے درمیان حرکت کرتی ہے۔

ایک باضابطہ مثال ایک ہدایت ہے کہ لوکل ERP کلائنٹ کھولیں اور Excel اسپریڈشیٹ سے انوائس معلومات بیچ میں داخل کریں۔ اہم صلاحیت کراس-ایپلی کیشن اسٹیٹ ہے: ایجنٹ کو اسپریڈشیٹ سمجھنی ہے، انٹرفیس چلانا ہے، فیلڈز کے درمیان میپنگ برقرار رکھنی ہے، اور اگر UI بدل جائے یا کوئی ایکشن ناکام ہو تو ریکور کرنا ہے۔

Long-Context Document and Knowledge Work

1M کانٹیکسٹ ونڈو صرف کوڈ کے لیے مفید نہیں۔ یہ کنٹریکٹس، پالیسیاں، تکنیکی وضاحتیں، تحقیقاتی پیپرز، انسیڈنٹ رپورٹس، یا کسٹمر ریکارڈز کی بڑی کلیکشن کو ایک واحد ورکنگ کانٹیکسٹ میں سپورٹ کر سکتی ہے۔ فائدہ صرف “زیادہ صفحات” نہیں؛ بلکہ یہ ہے کہ دور دراز شواہد پر استدلال کیا جا سکے جبکہ ایک طویل ایجنٹ ہسٹری محفوظ رہے۔

ایک عملی احتیاط پھر بھی رہتی ہے: زیادہ سے زیادہ کانٹیکسٹ کیپیسیٹی ہر پوزیشن پر کامل رِیکال کی ضمانت نہیں دیتی، اور بہت بڑے پرامپٹس لیٹنسی اور لاگت بڑھاتے ہیں۔ لانگ کانٹیکسٹ کو رِٹریول، کیشنگ، اسٹرکچرد میموری، یا ٹاسک سیگمینٹیشن کے ساتھ جوڑنا چاہیے جہاں وہ قابلِ اعتماد یت میں بہتری لائے۔

Final Verdict: Is MiniMax M3 a Frontier Model?

ہاں—مگر اس لیبل کا سب سے مضبوط جواز یہ نہیں کہ M3 ہر چارٹ میں سب سے اوپر ہے۔ ایسا نہیں ہے۔

MiniMax M3 M3 جو بدلتا ہے وہ تجارتی توازن ہے۔ یہ لانچ-عہد کی فرنٹیئر کارکردگی کے ساتھ اوپن ویٹس، ملین-ٹوکن اسپارس-اٹینشن ڈیزائن، نیٹو متن-امیج-ویڈیو ٹریننگ، لانگ-ہائزن ایجنٹ رویہ، اور اپنے اصل تقابلی سیٹ کے بند فلیگ شپ ماڈلز کے مقابلے فی-ٹوکن API قیمت میں کافی کمی فراہم کرتا ہے۔

SEO معلومات

تجویز کردہ URL: /blog/minimax-m3-specs-benchmarks-pricing

Description: MiniMax M3 کی خصوصیات، 1M-ٹوکن کانٹیکسٹ، اسپارس اٹینشن، ملٹی موڈل صلاحیتیں، بینچ مارک کارکردگی، API قیمتیں، یُوز کیسز، اور ماڈل تقابلات دریافت کریں۔

Keywords: MiniMax M3, MiniMax M3 خصوصیات, MiniMax M3 بینچ مارکس, MiniMax M3 API قیمتیں, MiniMax Sparse Attention, 1M-ٹوکن کانٹیکسٹ ونڈو, ملٹی موڈل کوڈنگ ماڈل, اوپن-ویٹ AI ماڈل, لانگ-ہائزن AI ایجنٹس, MiniMax M3 vs GPT-5.5