POST /v1beta/models/{model}:generateContentMiniMax M3
MiniMax-M3MiniMax M3은(는) 출처에서 1M-token 컨텍스트, MiniMax Sparse Attention, native 멀티모달 foundation model을(를) 핵심 특징으로 제시합니다. 주요 가치는 장기 agents, 코딩, 도구 사용 and large-컨텍스트 협업에 있습니다. 따라서 일반 챗봇처럼 설명하기보다 이 모델만의 차별점을 중심으로 소개하는 것이 적합합니다.
최대 컨텍스트
512K토큰
최대 출력
128K토큰
출시일
2026년 6월 1일
모달리티
MiniMax M3 가격
| 입력 가격 | 출력 가격 | 캐시 읽기 |
|---|---|---|
| $0.6/M | $2.4/M | $0.12/M |
MiniMax M3 API
MiniMax M3 벤치마크
MiniMax-M3
44.4
/100
Artificial Analysis Intelligence Index
Artificial Analysis broad capability aggregate
지표 점수
43.4
/100
Artificial Analysis Coding Index
Artificial Analysis software task aggregate
지표 점수
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%
지표 출처 Artificial Analysis
MiniMax M3 자주 묻는 질문
MiniMax M3의 역량, 활용 사례, 한계와 TokenHub 사용 안내.
MiniMax M3는 누가 제공하나요?+
MiniMax M3는 MiniMax의 최첨단 멀티모달 코딩과 장문맥 워크플로용 모델입니다.
MiniMax M3는 누구에게 적합한가요?+
복잡한 코딩, 이미지·영상 이해, 장문맥 분석에 적합하며, 특히 우선순위가 소프트웨어 엔지니어링 품질인 경우 유용합니다.
MiniMax M3는 어떻게 차별화되나요?+
핵심 강점은 최첨단 멀티모달 코딩과 초장문맥입니다.
MiniMax M3의 한계는 무엇인가요?+
단순 텍스트 작업에는 멀티모달 기능이 과할 수 있습니다. 단순 작업에는 MiniMax M2.7를 고려하세요.
TokenHub에서 어떤 정보가 중요한가요?+
TokenHub에 표시된 정확한 ID를 사용하고 계정 문서에서 현재 기능을 확인하세요.
미디어 및 논의
이 모델과 관련된 공개 동영상과 게시물을 선별했습니다.
X (Twitter)
Reddit
YouTube