Minimax
MiniMax M2.5
MiniMax-M2.5
Ngữ cảnh tối đa
204.8K
Đầu ra tối đa
131.1K
Ngày phát hành
N/A
Đầu vào$0.3 / triệu token
Đầu ra$1.2 / triệu token
MiniMax M3
MiniMax-M3MiniMax M3 được các nguồn nhấn mạnh ở các điểm: 1M-token ngữ cảnh, MiniMax Sparse Attention, native đa phương thức foundation model. Giá trị chính của mô hình nằm ở dài hạn agents, lập trình, dùng công cụ and large-ngữ cảnh cộng tác. Vì vậy phần mô tả nên tập trung vào điểm khác biệt riêng của mô hình thay vì viết như một chatbot phổ thông.
Context Window
512K tokens
Maximum Output
128K tokens
Release Date
1 thg 6, 2026
Modalities
Giá MiniMax M3
| Giá đầu vào | Giá đầu ra | Đọc cache |
|---|---|---|
| $0.6/M | $2.4/M | $0.12/M |
Khả năng API của MiniMax M3
Reasoning
Supported
Tool calling
Supported
Temperature parameter
Supported
Attachments
Supported
Knowledge Base
—
Endpoint Protocols
Completions APIMessages APIgemini
Điểm nổi bật của MiniMax M3
MiniMax M3 kết hợp kỹ thuật phần mềm nâng cao, ngữ cảnh một triệu token và khả năng hiểu hình ảnh nguyên bản cho các tác vụ phát triển và tác tử kéo dài.
Lập trình dài hạn
Mô hình xử lý sửa lỗi, phát triển frontend và backend, tối ưu hiệu năng và cộng tác nhiều vòng trong các phiên kỹ thuật kéo dài.
Ngữ cảnh một triệu token
MiniMax Sparse Attention hỗ trợ ngữ cảnh lên đến một triệu token đồng thời giảm chi phí tính toán khi xử lý ngữ cảnh dài.
Đa phương thức nguyên bản
Được huấn luyện với các phương thức đan xen ngay từ đầu, mô hình xử lý văn bản, hình ảnh và video để suy luận dựa trên nội dung trực quan.
Trường hợp sử dụng MiniMax M3
MiniMax M3 phù hợp với kỹ thuật phần mềm ở cấp kho mã, nghiên cứu kỹ thuật dài hạn và phân tích trực quan kết hợp tài liệu, mã nguồn cùng kết quả thử nghiệm.
Kỹ thuật cấp kho mã
Phân tích kho mã lớn, trao đổi yêu cầu thay đổi và thực hiện đồng bộ các chỉnh sửa frontend, backend hoặc hiệu năng qua nhiều vòng.
Tái tạo nghiên cứu kỹ thuật
Giữ bài báo, mã nguồn và nhật ký thử nghiệm trong cùng một ngữ cảnh, sau đó triển khai thí nghiệm, kiểm tra biểu đồ và so sánh kết quả với công bố.
Phân tích kỹ thuật đa phương thức
Diễn giải sơ đồ, biểu đồ, ảnh chụp màn hình hoặc video cùng văn bản kỹ thuật và mã nguồn để xác định vấn đề và đề xuất thay đổi triển khai.
Cách sử dụng MiniMax M3 qua API TokenHub
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)Benchmark của MiniMax M3
MiniMax-M3
| Điểm chỉ số | ||
|---|---|---|
| Artificial Analysis Intelligence Index | Đánh giá tổng hợp năng lực chung | 44.4 |
| Artificial Analysis Coding Index | Đánh giá tổng hợp năng lực lập trình | 43.4 |
| Kiến thức và suy luận | ||
| GPQA | Giải quyết vấn đề khoa học nâng cao | 92.9% |
| HLE | Bộ đề chuyên gia đa lĩnh vực | 37.1% |
| Lập trình và kỹ thuật phần mềm | ||
| SciCode | Thử thách lập trình khoa học | 45.4% |
| Terminal-Bench Hard | Thực thi tác vụ terminal nâng cao | 42.4% |
| Tuân thủ hướng dẫn và tác vụ tác nhân | ||
| IFBench | Tuân thủ ràng buộc trong câu lệnh | 82.9% |
| AA-LCR | Suy luận trên ngữ cảnh dài | 74% |
| τ²-Bench | Tác vụ quy trình của tác nhân | 88.9% |
Nguồn chỉ số Artificial Analysis
Câu hỏi thường gặp về API MiniMax M3
Giải đáp các câu hỏi thường gặp về API MiniMax M3, giá, lập trình và quy trình agent, giới hạn ngữ cảnh dài và so sánh mô hình.
MiniMax M3 là gì?+
MiniMax M3 là mô hình đa phương thức của MiniMax dành cho công việc agent dài hạn, lập trình và sử dụng công cụ. Mô hình phù hợp với workload cần xử lý nhiều thông tin dự án, ngữ cảnh dài và các tác vụ phần mềm ở môi trường production.
MiniMax M3 có phù hợp cho lập trình và quy trình agent không?+
MiniMax M3 đáng được đánh giá cho các quy trình lập trình và agent cần ngữ cảnh dài, gọi công cụ lặp lại hoặc cộng tác qua nhiều bước. Trước khi dùng trong production, hãy kiểm thử bằng các tác vụ kho mã, lần gọi công cụ và tiêu chí hoàn thành đại diện cho quy trình của bạn.
Làm thế nào để gọi API MiniMax M3 qua TokenHub?+
Hãy tạo API key TokenHub, sao chép đúng model ID MiniMax M3 hiển thị trên trang này, rồi chọn endpoint được hỗ trợ trong phần API. Bạn có thể dùng ví dụ request được tạo sẵn làm điểm khởi đầu để tích hợp với client tương thích OpenAI hoặc client được hỗ trợ khác.
Nên đánh giá giá MiniMax M3 như thế nào?+
Hãy xem giá đầu vào, đầu ra và cache read hiện hiển thị trên trang này, sau đó ước tính chi phí theo kích thước prompt, độ dài phản hồi, số lượng request và tỷ lệ cache hit thông thường của bạn. Quy trình ngữ cảnh dài và agent có thể có cấu trúc chi phí rất khác so với một yêu cầu văn bản ngắn.
Cần kiểm tra gì trước khi dùng MiniMax M3 cho tác vụ ngữ cảnh dài?+
Hãy kiểm tra context window hiện tại, đầu ra tối đa, modality đầu vào, endpoint được hỗ trợ và giá trong thông số mô hình. Context lớn không thay thế việc tổ chức tài liệu đầu vào, kiểm soát vòng lặp công cụ và kiểm thử mô hình bằng dữ liệu dự án thực tế.
Nên chọn MiniMax M3 hay Kimi K3?+
Hãy so sánh MiniMax M3 và Kimi K3 dựa trên workload bạn cần triển khai. Xem giá API hiện tại, giới hạn context và đầu ra, modality, endpoint được hỗ trợ và benchmark, sau đó chạy một đánh giá nhỏ bằng các tác vụ lập trình, suy luận hoặc agent của chính bạn trước khi lựa chọn.
Tôi có thể tìm API key MiniMax và model ID MiniMax M3 hiện tại ở đâu?+
Hãy tạo API key trong workspace TokenHub, sau đó sao chép đúng model ID MiniMax M3 hiển thị trên trang này. Trước khi gửi traffic production, hãy xác nhận endpoint được hỗ trợ và thông số hiện tại tại đây vì tính khả dụng và thông tin mô hình có thể thay đổi.
Sẵn sàng sử dụng MiniMax M3?
Truy cập MiniMax M3 và nhiều mô hình AI khác bằng một khóa API TokenHub.
Truyen Thong Va Thao Luan
Tuyen chon video va bai dang cong khai lien quan den mo hinh nay.
X (Twitter)
Reddit
YouTube