MiniMax M3

MiniMax-M3

MiniMax M3 被描述為前沿多模态基座模型,支援 1M token 上下文,面向長周期 Agent 工作、程式碼任務和工具調用。模型卡強調 MiniMax Sparse Attention,以及相較於上一代在超長上下文成本上的显著降低。它更適合作为面向生產環境的多模态 Agent 模型,用于大上下文、軟體任務和協作工作流程。

最大上下文

512KToken

最大輸出

128KToken

發布日期

2026年6月1日

模態

MiniMax M3 價格

輸入價格輸出價格快取讀取
$0.6/M$2.4/M$0.12/M

MiniMax M3 API

POST /v1beta/models/{model}:generateContent

MiniMax M3 基準測試

MiniMax-M3

44.4

/100

Artificial Analysis 綜合能力指數

Artificial Analysis 綜合能力評分

指數分數

43.4

/100

Artificial Analysis 程式碼能力指數

Artificial Analysis 軟體任務評分

指數分數

知識與推理

GPQA

高階科學問題求解

92.9%

HLE

廣泛專家級考試集合

37.1%

程式碼與工程

SciCode

科學計算程式碼挑戰

45.4%

Terminal-Bench Hard

高難度終端任務執行

42.4%

指令遵循與 Agent 任務

IFBench

指令約束遵循

82.9%

AA-LCR

長上下文推理

74%

τ²-Bench

Agent 工作流程任務

88.9%

指標來源 Artificial Analysis

媒體與討論

精選與此模型相關的公開影片和貼文。

X (Twitter)

View post on X
View post on X
View post on X

Reddit

YouTube

Watch on YouTube
Watch on YouTube
Watch on YouTube

MiniMax M3 常見問題

MiniMax M3 的能力、適用情境、限制與 TokenHub 使用指南。

MiniMax M3 由誰提供?+

MiniMax M3 是 MiniMax 針對前沿多模態程式開發與長上下文流程推出的模型。

哪些使用者適合 MiniMax M3?+

適合複雜程式開發、圖片與影片理解、長上下文分析,尤其適合重視軟體工程品質的情境。

MiniMax M3 如何展現差異化?+

核心優勢是前沿多模態程式開發與超長上下文。

MiniMax M3 有哪些限制?+

對簡單純文字任務而言,其多模態能力可能用不到。 簡單任務可考慮 MiniMax M2.7。

TokenHub 中哪些資訊最重要?+

使用 TokenHub 顯示的精確識別碼,並依帳戶文件確認目前功能。