POSTanthropic
/v1/messagesMiniMax 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.
Ngữ cảnh tối đa
512Ktoken
Đầu ra tối đa
128Ktoken
Ngày phát hành
1 thg 6, 2026
Phương thức
Giá MiniMax M3
| Giá đầu vào | Giá đầu ra | Đọc cache |
|---|---|---|
| $0.6/M | $2.4/M | $0.12/M |
Làm thế nào để sử dụng MiniMax M3 qua API?
POSTgemini
/v1beta/models/{model}:generateContentPOSTopenai
/v1/chat/completionsBenchmark của MiniMax M3
MiniMax-M3
44.4
/100
Artificial Analysis Intelligence Index
Artificial Analysis broad capability aggregate
Điểm chỉ số
43.4
/100
Artificial Analysis Coding Index
Artificial Analysis software task aggregate
Điểm chỉ số
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%
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.
Truyen Thong Va Thao Luan
Tuyen chon video va bai dang cong khai lien quan den mo hinh nay.
X (Twitter)
Reddit
YouTube