POSTanthropic
/v1/messagesMiniMax M3
MiniMax-M3MiniMax M3 は、参照元で強調されている特徴として 1M-token コンテキスト, MiniMax Sparse Attention, native マルチモーダル foundation model を持ちます。主な価値は 長期 agents, コーディング, ツール利用 and large-コンテキスト 協働 にあります。そのため、汎用チャットモデルとしてではなく、このモデル固有の強みを中心に説明するのが自然です。
最大コンテキスト
512Kトークン
最大出力
128Kトークン
リリース日
2026年6月1日
モダリティ
MiniMax M3 の料金
| 入力価格 | 出力価格 | キャッシュ読み取り |
|---|---|---|
| $0.6/M | $2.4/M | $0.12/M |
MiniMax M3 を API 経由で使用するには？
POSTgemini
/v1beta/models/{model}:generateContentPOSTopenai
/v1/chat/completionsMiniMax M3 のベンチマーク
MiniMax-M3
44.4
/100
Artificial Analysis Intelligence Index
Artificial Analysis broad capability aggregate
指数スコア
43.4
/100
Artificial Analysis Coding Index
Artificial Analysis software task aggregate
指数スコア
Knowledge & Reasoning
GPQA
Advanced science problem solving
92.9%
HLE
Broad expert-level exam set
37.1%
Coding & Engineering
SciCode
Scientific coding challenges
45.4%
Terminal-Bench Hard
Hard terminal task execution
42.4%
Instruction Following & Agent Tasks
IFBench
Prompt constraint adherence
82.9%
AA-LCR
Long-context reasoning
74%
τ²-Bench
Agent workflow tasks
88.9%
指標の出典 Artificial Analysis
MiniMax M3 よくある質問
MiniMax M3 の能力、用途、制約、TokenHub利用ガイド。
MiniMax M3 の提供元は？+
MiniMax M3 は MiniMax の最先端のマルチモーダル開発と長文脈処理向けモデルです。
MiniMax M3 は誰向けですか？+
複雑なコーディング、画像・動画理解、長文脈分析に向き、特にソフトウェア開発品質重視の場面に適します。
MiniMax M3 はどう差別化されていますか？+
主な強みは最先端のマルチモーダル開発と超長文脈です。
MiniMax M3 の制約は？+
単純なテキスト処理には多機能すぎる場合があります。 単純な作業には MiniMax M2.7 を検討してください。
TokenHubで重要な情報は？+
TokenHub表示の正確なIDを使い、アカウント文書で現行機能を確認してください。
メディアと議論
このモデルに関連する公開動画と投稿を選んでいます。
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