Minimax
MiniMax M2.5
MiniMax-M2.5
최대 컨텍스트
204.8K
최대 출력
131.1K
출시일
N/A
입력$0.3 / 백만 토큰
출력$1.2 / 백만 토큰
MiniMax 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.
Context Window
512K tokens
Maximum Output
128K tokens
Release Date
2026년 6월 1일
Modalities
MiniMax M3 가격
| 입력 가격 | 출력 가격 | 캐시 읽기 |
|---|---|---|
| $0.6/M | $2.4/M | $0.12/M |
MiniMax M3 API 기능
Reasoning
Supported
Tool calling
Supported
Temperature parameter
Supported
Attachments
Supported
Knowledge Base
—
Endpoint Protocols
Completions APIMessages APIgemini
MiniMax M3 모델 주요 특징
MiniMax M3는 고급 소프트웨어 엔지니어링, 100만 토큰 컨텍스트, 네이티브 시각 이해를 결합해 장시간 개발 및 에이전트 작업을 지원합니다.
장기 코딩
장시간 엔지니어링 세션에서 버그 수정, 프런트엔드와 백엔드 개발, 성능 최적화, 반복 협업을 처리합니다.
100만 토큰 컨텍스트
MiniMax Sparse Attention을 통해 긴 컨텍스트 처리의 계산 부담을 줄이면서 최대 100만 토큰 컨텍스트를 지원합니다.
네이티브 멀티모달
학습 초기부터 혼합 모달리티를 사용해 텍스트, 이미지, 동영상을 처리하고 시각 정보에 근거한 추론을 수행합니다.
MiniMax M3 사용 사례
MiniMax M3는 저장소 규모 소프트웨어 엔지니어링, 장시간 기술 연구, 문서·코드·실험 결과를 결합한 시각 분석에 적합합니다.
저장소 수준 개발
대규모 코드베이스를 분석하고 변화하는 요구사항을 논의하며 여러 차례에 걸쳐 프런트엔드, 백엔드 또는 성능 변경을 구현합니다.
기술 연구 재현
논문, 소스 코드, 실험 로그를 하나의 컨텍스트에 유지한 뒤 실험을 구현하고 도표를 검사해 논문 결과와 비교합니다.
멀티모달 기술 분석
기술 문서 및 코드와 함께 다이어그램, 차트, 스크린샷, 동영상을 해석해 문제를 찾고 구현 변경안을 제안합니다.
TokenHub API로 MiniMax M3 사용하는 방법
import OpenAI from "openai"
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.TOKENHUB_API_KEY,
baseURL: "https://us-api.tokenhub.com/v1",
})
const result = await client.chat.completions.create({})
console.log(result.choices[0]?.message?.content)MiniMax M3 벤치마크
MiniMax-M3
| 지표 점수 | ||
|---|---|---|
| Artificial Analysis Intelligence Index | 종합 역량 평가 | 44.4 |
| Artificial Analysis Coding Index | 코딩 역량 종합 평가 | 43.4 |
| 지식 및 추론 | ||
| GPQA | 고난도 과학 문제 해결 | 92.9% |
| HLE | 다분야 전문가 수준 평가 | 37.1% |
| 코딩 및 소프트웨어 엔지니어링 | ||
| SciCode | 과학 컴퓨팅 코딩 과제 | 45.4% |
| Terminal-Bench Hard | 고난도 터미널 작업 수행 | 42.4% |
| 지시 준수 및 에이전트 작업 | ||
| IFBench | 프롬프트 제약 준수 | 82.9% |
| AA-LCR | 긴 컨텍스트 추론 | 74% |
| τ²-Bench | 에이전트 워크플로 작업 | 88.9% |
지표 출처 Artificial Analysis
MiniMax M3 API 자주 묻는 질문
MiniMax M3 API, 요금, 코딩 및 에이전트 워크플로, 장문맥 제한, 모델 비교에 관한 자주 묻는 질문입니다.
MiniMax M3란 무엇인가요?+
MiniMax M3는 장기 에이전트 작업, 코딩, 도구 사용을 위한 MiniMax 멀티모달 모델입니다. 대규모 프로젝트 정보, 장문맥, 프로덕션 수준의 소프트웨어 작업을 다루는 워크로드에 적합합니다.
MiniMax M3는 코딩과 에이전트 워크플로에 적합한가요?+
장문맥, 반복적인 도구 사용, 여러 단계의 협업이 필요한 코딩 및 에이전트 워크플로에서는 MiniMax M3를 평가할 가치가 있습니다. 프로덕션 도입 전에는 실제 리포지토리 작업, 도구 호출, 완료 기준으로 테스트해야 합니다.
TokenHub를 통해 MiniMax M3 API를 호출하려면 어떻게 하나요?+
TokenHub API Key를 만든 뒤 이 페이지에 표시된 정확한 MiniMax M3 모델 ID를 복사하고 API 섹션에서 지원되는 엔드포인트를 선택하세요. 생성된 요청 예제를 OpenAI 호환 클라이언트 또는 다른 지원 클라이언트 통합의 시작점으로 사용할 수 있습니다.
MiniMax M3 요금은 어떻게 평가해야 하나요?+
이 페이지에 표시된 현재 입력, 출력, 캐시 읽기 요금을 확인한 다음 일반적인 프롬프트 크기, 응답 길이, 요청량, 캐시 적중률을 기준으로 비용을 추정하세요. 장문맥 및 에이전트 워크플로는 짧은 텍스트 요청과 비용 구조가 크게 다를 수 있습니다.
MiniMax M3를 장문맥 작업에 사용하기 전에 무엇을 확인해야 하나요?+
모델 사양에 표시된 현재 컨텍스트 윈도우, 최대 출력, 입력 모달리티, 지원 엔드포인트, 가격을 확인하세요. 컨텍스트 제한이 크더라도 문서 입력을 구조화하고 도구 루프를 제어하며 실제 프로젝트 데이터로 모델 성능을 테스트해야 합니다.
MiniMax M3와 Kimi K3 중 무엇을 선택해야 하나요?+
MiniMax M3와 Kimi K3는 실제로 제공할 워크로드를 기준으로 비교해야 합니다. 현재 API 요금, 컨텍스트와 최대 출력 제한, 모달리티, 지원 엔드포인트, 벤치마크 데이터를 검토한 뒤 실제 코딩, 추론, 에이전트 작업으로 소규모 평가를 진행하고 결정하세요.
MiniMax API Key와 현재 MiniMax M3 모델 ID는 어디에서 확인할 수 있나요?+
TokenHub 워크스페이스에서 API Key를 만든 다음 이 페이지에 표시된 정확한 MiniMax M3 모델 ID를 복사하세요. 프로덕션 트래픽을 보내기 전 이 페이지에서 지원 엔드포인트와 현재 사양을 확인해야 합니다. 사용 가능 여부와 모델 정보는 변경될 수 있습니다.
MiniMax M3을 사용할 준비가 되셨나요?
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미디어 및 논의
이 모델과 관련된 공개 동영상과 게시물을 선별했습니다.
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