MiniMax M3
9051°
<minimax-m3>
যে অ্যাপগুলো ModelTrends ট্যাগ সমর্থন করে, সেগুলোতে আপনি কোনো সেটআপ ছাড়াই আপনার প্রম্পটে এই কোড কপি করে মডেল চালাতে/ইনস্টল করতে পারবেন। Prism-এর মতো (নীচে) সমর্থিত অ্যাপগুলোতে আমাদের আইকন খুঁজুন।
এই মডেল চালান
অফার / বিজ্ঞাপন
Easy Creator (Prism) ওয়েব
অসীম · নির্দিষ্ট ফি
শুরু করার জন্য সেরা। শক্তিশালী ওয়ার্কফ্লো, কম শেখার বাঁক।
PirateDiffusion টেলিগ্রাম
অসীম · নির্দিষ্ট ফি
ভিডিও, ছবি, কাস্টম চ্যাট পার্সোনা এবং আরও অনেক কিছু তৈরি করুন।
Pro studio (SpyGlass) ওয়েব
অসীম · নির্দিষ্ট ফি
যেকোন ব্রাউজার বা ফোন থেকে মডেল ব্রাউজ করুন, রেন্ডার করুন এবং পরিমার্জন করুন।
Discord bot (Vector) ডিসকোর্ড
অসীম · নির্দিষ্ট ফি
আপনার সার্ভারে Vector যোগ করুন বা Vector Discord-এ যোগ দিন। যেকোনো কিছু তৈরি করুন!
Unified Editor ওয়েব
অসীম · নির্দিষ্ট ফি
ছবি এবং ভিডিওর জন্য সম্পাদক: এক পৃষ্ঠায় রেন্ডার, সম্পাদনা, আপস্কেল এবং আরও অনেক কিছু।
OpenRouter টার্মিনাল / API
প্রতি টোকেনে পেমেন্ট
ব্রাউজারে এই মডেলের সাথে চ্যাট করুন অথবা একটি API কী দিয়ে আপনার কোড থেকে কল করুন।
লোকাল অ্যাপস
সেটআপ প্রয়োজন
যদি তোমার কম্পিউটারে শক্ত হার্ডওয়্যার থাকে, তাহলে লোকাল প্রোগ্রাম সেটাপ করো।
ModelDuel ওয়েব
ব্যবহার অনুযায়ী মূল্য
একসঙ্গে সর্বোচ্চ ৫০টি চেকপয়েন্ট/বেস মডেলে একই প্রম্পট তৈরি করুন।
এই মডেলের গাইড
অক্টোবর ২০২৬-এ কীভাবে একটি AI মডেল নির্বাচন করবেন: ক্লোজড সোর্স খবর, তারপর ডাউনলোড করার যোগ্য ওপেন ওয়েটস
ব্যবহারের ক্ষেত্রে সেরা লোকাল LLM (অক্টোবর ২০২৬): প্রতিটি কাজের জন্য সঠিক ওপেন মডেল
লোকাল AI এর জন্য আসলে কত VRAM দরকার?
ওপেন ওয়েটস বনাম ওপেন সোর্স বনাম শুধুমাত্র API: আপনি আসলে কী করতে পারবেন
কিভাবে Ollama ইনস্টল করবেন এবং লোকাল AI চালাবেন (Windows, Mac, Linux)
MiniMax | 1,048,576 token context | $0.30/M input, $1.20/M output. MiniMax-M3 হল MiniMax-এর একটি মাল্টিমোডাল ফাউন্ডেশন মডেল। এটি টেক্সট, ইমেজ, এবং ভিডিও ইনপুট সমর্থন করে টেক্সট আউটপুটের সাথে, 1M-টোকেন প্রসঙ্গ উইন্ডো, এবং দীর্ঘমেয়াদী এজেন্টিক কাজ, কোডিং, এবং টুল ব্যবহারের জন্য উপযুক্ত। এটি MiniMax Sparse Attention (MSA) এর উপর নির্মিত, যা পূর্ণ অ্যাটেনশনকে KV-ব্লক সিলেকশনে প্রতিস্থাপন করে দীর্ঘ প্রসঙ্গে প্রতি টোকেন কম্পিউট কমায় — প্রায় আগের প্রজন্মের তুলনায় 1/20 খরচ 1M টোকেনে, উল্লেখযোগ্য দ্রুত প্রিফিল এবং ডিকোড সহ, অধিকাংশ কাজের মান বজায় রেখে। এটি নেটিভ মাল্টিমোডাল মডেল হিসেবে ইন্টারলিভড ডেটায় প্রশিক্ষিত এবং ইন্টারেক্টিভ ইউজার-সিমুলেটর ফ্রেমওয়ার্কের মাধ্যমে বহু-বার, প্রোডাকশন-সদৃশ সহযোগিতার জন্য টিউন করা হয়েছে, মডেলটি একক-বার সম্পাদনার পরিবর্তে ধারাবাহিক, বহু-ধাপ কাজের দিকে মনোনিবেশ করে।
ক্যাপ্টেনের নোটস
2026-10-13 থেকে নোটস
MiniMax M3 হল MiniMax-এর ৪২৮ বিলিয়ন প্যারামিটার বিশিষ্ট স্পার্স মিক্সচার-অফ-এক্সপার্টস মডেল, যা প্রতি টোকেনে প্রায় ২৩ বিলিয়ন প্যারামিটার সক্রিয় করে, ১ মিলিয়ন টোকেন প্রসঙ্গ উইন্ডো এবং টেক্সট, ছবি ও ভিডিও ইনপুটের জন্য নেটিভ সমর্থন সহ। এর MiniMax Sparse Attention আর্কিটেকচার পূর্ণ প্রসঙ্গে প্রতি টোকেন কম্পিউটকে প্রায় ১/২০ ভাগে কমিয়ে আনে, ৯ গুণ দ্রুত প্রিফিল এবং ১৫ গুণ দ্রুত ডিকোডিং দেয়। ওজন মুক্ত, API সস্তা, এবং ডিজাইনটি একবারের প্রশ্নের চেয়ে দীর্ঘস্থায়ী এজেন্টিক কাজের জন্য লক্ষ্যবস্তু।
পরিচিত
- ১ মিলিয়ন টোকেন প্রসঙ্গ যা ঘন অ্যাটেনশন মডেলের তুলনায় কম কম্পিউট খরচে
- প্রথম ধাপ থেকেই টেক্সট, ছবি ও ভিডিওর নেটিভ মাল্টিমোডাল প্রশিক্ষণ
- সর্বোচ্চ প্রসঙ্গে M2 থেকে ৯ গুণ দ্রুত প্রিফিল এবং ১৫ গুণ দ্রুত ডিকোড
- তিনটি পরিবর্তনযোগ্য রিজনিং মোড: সর্বদা চালু, অভিযোজিত, বা নিষ্ক্রিয়
- একাধিক টার্ন এজেন্টিক টাস্ক এবং টুল ব্যবহারের জন্য টিউন করা, শুধুমাত্র একক টার্ন প্রম্পট নয়
সতর্ক থাকুন
- ৪২৮ বিলিয়ন মোট প্যারামিটার হওয়ায় স্থানীয় স্থাপনার জন্য শক্তিশালী হার্ডওয়্যার প্রয়োজন; ডাউনলোডের আগে VRAM প্রয়োজনীয়তা পরীক্ষা করুন।
- ওজন মুক্ত, তবে বাণিজ্যিক পণ্য তৈরির আগে লাইসেন্স শর্ত যাচাই করুন।
- অত্যন্ত প্রসঙ্গ দৈর্ঘ্যে ভিডিও ও ছবি ইনপুটের গুণগত মান এখানে স্বাধীনভাবে বেঞ্চমার্ক করা হয়নি।
চেষ্টা করার প্রম্পটস
বহু-ফাইল রিফ্যাক্টর টাস্ক
আপনি একটি Python ওয়েব স্ক্র্যাপারে কাজ করছেন যা তিনটি ফাইলে বিভক্ত: fetcher.py HTTP অনুরোধ এবং রিট্রাই পরিচালনা করে, parser.py BeautifulSoup ব্যবহার করে কাঠামোবদ্ধ ডেটা বের করে, এবং main.py পাইপলাইন সমন্বয় করে। স্ক্র্যাপার ৪২৯ কোড রিটার্ন করলে আইটেম গোপনে ফেলে দেয়। সম্ভাব্য কারণ নির্ণয় করুন, এক্সপোনেনশিয়াল ব্যাকঅফ সহ সমাধান প্রস্তাব করুন, এবং fetcher.py ও main.py এর সংশ্লিষ্ট অংশ পুনঃলিখন করুন।
দীর্ঘ ডকুমেন্ট প্রশ্নোত্তর
আমি নিচে একটি দীর্ঘ চুক্তিপত্র পেস্ট করব। পুরো ডকুমেন্ট পড়ুন, তারপর এই তিনটি প্রশ্নের উত্তর দিন: ১) যেকোনো পক্ষের জন্য সমাপ্তির শর্ত কী? ২) স্বয়ংক্রিয় নবায়ন ধারা আছে কি, থাকলে কোন নোটিশ সময় প্রযোজ্য? ৩) কোন পক্ষ ডেটা লঙ্ঘনের জন্য দায়বদ্ধ? প্রতিটি উত্তরের জন্য ধারা নম্বর উল্লেখ করুন। [চুক্তি টেক্সট এখানে পেস্ট করুন]
ছবির ভিত্তিক বিশ্লেষণ
সংযুক্ত একটি ড্যাশবোর্ডের স্ক্রিনশট। দৃশ্যমান প্রতিটি মেট্রিক চিহ্নিত করুন, কোনগুলো স্বাভাবিক অপারেটিং পরিসরের বাইরে তা নোট করুন, এবং যেকোনো অস্বাভাবিকতার জন্য দুইটি সম্ভাব্য মূল কারণ প্রস্তাব করুন। তারপর একটি অ-প্রযুক্তিগত ম্যানেজার পড়ার জন্য তিন বাক্যের সারসংক্ষেপ লিখুন।
তুলনা করুন
- MiniMax M1শুধুমাত্র API মডেল1,000,000 টোকেন প্রসঙ্গ · $0.55/M ইনপুট, $2.20/M আউটপুট
- MiniMax M2.5ওপেন-ওয়েটস মডেল204,800 টোকেন প্রসঙ্গ · $0.27/M ইনপুট, $0.95/M আউটপুট
- MiniMax-01ওপেন-ওয়েটস মডেল1,000,192 টোকেন প্রসঙ্গ · $0.20/M ইনপুট, $1.10/M আউটপুট
- MiniMax M2.1ওপেন-ওয়েটস মডেল204,800 টোকেন প্রসঙ্গ · $0.30/M ইনপুট, $1.20/M আউটপুট
minimax থেকে আরও টেক্সট মডেল
মানুষ যে প্রশ্ন করে
- আমি কি MiniMax M3 স্থানীয়ভাবে চালাতে পারি?
- হ্যাঁ, ওজন মুক্ত এবং MiniMaxAI/MiniMax-M3 এ Hugging Face-এ হোস্ট করা হয়েছে। MiniMax SGLang, vLLM, Transformers, KTransformers, unsloth, এবং ATOM ইনফারেন্স ফ্রেমওয়ার্ক সমর্থন করে, তবে ৪২৮ বিলিয়ন প্যারামিটার হওয়ায় শক্তিশালী হার্ডওয়্যার প্রয়োজন।
- MiniMax M3 API এর মাধ্যমে কত খরচ হয়?
- API মূল্য $0.30 প্রতি মিলিয়ন ইনপুট টোকেন এবং $1.20 প্রতি মিলিয়ন আউটপুট টোকেন, প্রসঙ্গ উইন্ডো ১,০৪৮,৫৭৬ টোকেন।
- M3 কীভাবে M2 থেকে আলাদা?
- M3 পূর্ণ অ্যাটেনশনকে MiniMax Sparse Attention দ্বারা প্রতিস্থাপন করে, ১ মিলিয়ন প্রসঙ্গে M2 থেকে ৯ গুণ দ্রুত প্রিফিল এবং ১৫ গুণ দ্রুত ডিকোড দেয়, প্রতি টোকেন কম্পিউট প্রায় ১/২০ ভাগে কমায়; এছাড়া নেটিভ ভিডিও ইনপুট এবং কনফিগারযোগ্য রিজনিং মোড যোগ করে যা M2 তে ছিল না।
ক্যাপ্টেনের সিদ্ধান্তএকটি বিরল মুক্ত-ওজন মডেল যা মিলিয়ন টোকেন প্রসঙ্গ উইন্ডোকে যথেষ্ট গুরুত্ব দিয়ে অ্যাটেনশন মেকানিজম পুনর্নির্মাণ করেছে।
Hugging Face এ মডেল কার্ড
ক্যাপ্টেন এই নোটস মডেলের নিজস্ব বর্ণনা এবং মডেল কার্ড থেকে লিখেছেন। দাম এবং প্রসঙ্গের আকার লেখার সময় প্রদানকারীর এবং পরিবর্তিত হতে পারে।
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
Made this model? Show this badge on your page.
Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.
Also ranked: #19 Hottest Text / LLM model · #19 Hottest Text / LLM text model
Not this creator?
Get your own badge
MiniMax M3 জনপ্রিয়তার প্রবণতা
31 May 2026 থেকে হিট স্কোর
হিট স্কোর
9,051°
এই সপ্তাহ
▲
29.0%
9,017° তখন, 9,051° এখন
এই মাস
▲
231%
8,892° তখন, 9,051° এখন
গত বছর
n/a
এখনো প্রকাশ বা ট্র্যাক করা হয়নি
7,000°
ফ্লোর
স্কেল 0° থেকে 9,999° পর্যন্ত চলে। 7,000° এর নিচের সবকিছু সেই মডেলগুলোর জন্য রাখা হয়েছে যেগুলো সম্পর্কে কোনো উৎস এখনো তথ্য দেয়নি, যারা সেখানে একটি স্ট্যান্ড-ইন নম্বর বহন করে যাতে তালিকাগুলো সম্পূর্ণ থাকে। 7,000° হল যেখানে পরিমাপকৃত তথ্য শুরু হয়: বাস্তব তথ্য সহ কিন্তু প্রায় কোনো ডাউনলোড নেই এমন মডেল ফ্লোরে থাকে, এবং পরিমাপগুলো তার উপরে ডিগ্রি পূরণ করে। ফ্লোর মডেল সম্পর্কে কিছু বলে না; শুধুমাত্র তার উপরের ডিগ্রিগুলো বলে, আর সেগুলোই এক মডেলকে অন্য থেকে আলাদা করে।
+1,727°
OpenRouter টোকেন
এই মডেলটি শেষ ৩০ দিনে OpenRouter এর মাধ্যমে 5,730,756,128,120 টোকেন প্রক্রিয়াজাত করেছে, প্রম্পট এবং উত্তর মিলিয়ে। প্রতি 10,000,000 টোকেনকে ডাউনলোড হিসেবে গণ্য করা হয়, মোট 573,075; শেষ দিনের টোকেন গ্রহণের হারে যোগ হয়। উৎস: OpenRouter (openrouter.ai/rankings)।
+324°
গ্রহণের হার
প্রায় 20,825 ডাউনলোড প্রতিদিন, উৎসের দুইটি রিডিংয়ের মধ্যে মাপা, জীবনকাল গড় থেকে অনুমান নয়। গতি ডাউনলোড টার্মের এক চতুর্থাংশ ওজন রাখে, তাই নতুন স্ফুরণ দেখায় কিন্তু এক দিনের স্পাইক বছরের ব্যবহারের থেকে উপরে রাখে না।
বিস্তারিত বিশ্লেষণ দেখাও
এই সাইটের প্রতিটি নম্বর যাচাই করা যায়। এই মডেলের হিট স্কোর 9,051°, এবং এখানে এটি এক এক উপাদান যোগ করে তৈরি হয়েছে, প্রতিটি যোগের পর মোট স্কোর দেখানো হয়েছে: ফ্লোর, প্রতিটি উৎস কত ডিগ্রি যোগ করে, মডেলের ধরনের জন্য বোনাস এবং ওজনের বয়স যা কমিয়ে দেয়। রঙগুলো উপরের চার্টের ব্যান্ড। শেষে গ্লসারি প্রতিটি শব্দের অর্থ ব্যাখ্যা করে।
- 1ফ্লোর থেকে শুরু করো।কেন 7,000° এবং শূন্য নয়: স্কেল 0° থেকে 9,999° পর্যন্ত চলে, এবং 7,000° এর নিচের অংশ সেই মডেলগুলোর জন্য সংরক্ষিত যেগুলো সম্পর্কে কোনো উৎস এখনো তথ্য দেয়নি, যারা সেখানে একটি স্ট্যান্ড-ইন নম্বর বহন করে যাতে তালিকাগুলো সম্পূর্ণ থাকে এবং তথ্যসহ মডেলের থেকে কখনো উপরে না উঠে। 7,000° হল যেখানে পরিমাপকৃত তথ্য শুরু হয়। বাস্তব তথ্য সহ কিন্তু প্রায় কোনো ডাউনলোড নেই এমন মডেল এখানে থাকে; পরবর্তী সবকিছু পরিমাপ, এবং ফ্লোরের উপরে দশটি দশগুণ ধাপ ডাউনলোডে থাকে, প্রতিটি 300°। ফ্লোর সব মডেলের জন্য একই, তাই এটি কিছু নির্ধারণ করে না; তার উপরের ডিগ্রিগুলো নির্ধারণ করে।7,000°চলমান মোট
- 2ডাউনলোড যোগ করুন।মোট 573,075 ডাউনলোড-সমতুল্য, OpenRouter টোকেন থেকে। ডাউনলোড দশ গুণ বাড়ালে একই 300° যোগ হয়, তাই সাইজ গুরুত্বপূর্ণ কিন্তু কখনো স্কোর ছাড়িয়ে যায় না।+1,727°8,727°চলমান মোট
- 3গ্রহণের হার যোগ করো।এখন প্রায় 20,825 ডাউনলোড প্রতিদিন, দুই রিডিংয়ের মধ্যে মাপা হয়েছে, ওজনের এক চতুর্থাংশ।+324°9,051°চলমান মোট
- =হিট স্কোর।এই মডেল সাইটের প্রতিটি তালিকায় কোথায় আছে। আর কিছুই এটা পরিবর্তন করে না।9,051°
শব্দকোষ: এখানে ব্যবহৃত শব্দগুলো
- হিট স্কোর
- একটি সংখ্যা যা দেখায় মডেলটি এখন কতটা ব্যবহৃত এবং চাওয়া হচ্ছে, 0° থেকে 9,999° পর্যন্ত। এই সাইটের প্রতিটি তালিকা যা hottest বলে সেটি এই স্কোর অনুযায়ী সাজানো হয়, আর কিছু নয়।
- ফ্লোর
- প্রতিটি মডেল যার কাছে আসল ডেটা আছে তার জন্য 7,000° থেকে শুরু। স্কেল 0° থেকে 9,999° পর্যন্ত; ফ্লোরের নিচের অংশ স্ট্যান্ড-ইন (ডেটা ছাড়া মডেল) এর জন্য রাখা হয়েছে, যাতে ডেটা থাকা মডেল সবসময় ডেটা ছাড়া মডেলের উপরে থাকে। ফ্লোর সবার জন্য একই এবং কিছু নির্ধারণ করে না; এর উপরের ডিগ্রি গুলোই মাপ।
- ডাউনলোড-সমতুল্য
- যা কিছু স্কোর ডাউনলোড হিসেবে গণনা করে, সব যোগ করা হয়েছে: ডাউনলোড নিজেই, প্রতিটি টরেন্ট সিডার 1,000 হিসেবে, প্রতিটি AI Horde ছবি এবং প্রতিটি জেনারেশন সাইটে রান এক হিসেবে।
- লগ স্কেল
- দশের ভিত্তিতে গণনা, একের ভিত্তিতে নয়: 1,000 থেকে 10,000 ডাউনলোডে যাওয়া একই ডিগ্রি যোগ করে যেমন 10,000 থেকে 100,000 এ যাওয়া। এটা বড় মডেলগুলোকে সবকিছু ছাপিয়ে যাওয়া থেকে রোধ করে।
- লাইক
- প্রতিটি উৎস থেকে থাম্বস আপ এবং লাইক, লগ স্কেলে প্রতিটি ডাউনলোডের অর্ধেক মূল্যমান।
- গ্রহণের হার
- একটি মডেল এখন প্রতিদিন কত ডাউনলোড পাচ্ছে, একটি উৎসের দুই রিডিংয়ের পার্থক্য থেকে। ডাউনলোড টার্মের এক চতুর্থাংশ ওজন।
- পরিমাপ করা এবং অনুমান করা
- পরিমাপ করা মানে একটি উৎসের দুটি রিডিং আছে এবং তার মধ্যে পার্থক্য সত্য। অনুমান করা মানে শুধু আজকের মোট জানা আছে এবং অতীত মডেলের জীবনের উপর ছড়িয়ে দেওয়া হয়েছে; সাইট বলে কোনটি দেখাচ্ছে।
- সিডার
- যে কেউ ওজনের একটি কপি অনলাইনে রাখে অন্যদের টরেন্টের মাধ্যমে ডাউনলোড করার জন্য, অথবা একটি হোস্ট করা মিরর যা একই কাজ করে। প্রতিটি 1,000 ডাউনলোড হিসাবে গণনা হয়।
- AI হোর্ড
- একটি স্বেচ্ছাসেবক নেটওয়ার্ক যা দানকৃত কম্পিউটারে বিনামূল্যে ছবি তৈরি করে। একটি মডেলের সাথে এটি যত ছবি তৈরি করেছে তা প্রকাশ্য, এবং প্রতিটি একটি ডাউনলোড হিসাবে গণ্য হয়।
- জেনারেশন সাইটসমূহ
- সাইটগুলো যারা তাদের নিজস্ব মডেলের কপি হোস্ট করে এবং মানুষকে সেটি দিয়ে ছবি তৈরি করতে দেয়, যেমন PixAI, SeaArt এবং Yodayo। তাদের ডাউনলোড Civitai এর মতো গণনা হয় এবং প্রতিটি জেনারেশন রান একটি ডাউনলোড হিসাবে গণ্য হয়।
- OpenRouter টোকেন
- Claude বা GPT এর মতো API এর মাধ্যমে পরিবেশিত একটি টেক্সট মডেলের ওজন ডাউনলোড করার কিছু থাকে না, তাই এর ব্যবহার টোকেনে পরিমাপ করা হয়: OpenRouter এর মাধ্যমে এটি পড়া এবং লেখা টেক্সটের অংশ, যা অনেক অ্যাপ ব্যবহার করে, গত ৩০ দিনে। প্রতি 10,000,000 টোকেনকে একটি ডাউনলোড হিসেবে গণ্য করা হয়। উৎস: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0।
- পূর্ণ মডেল (চেকপয়েন্ট)
- ওজনগুলো নিজেই, সেই ফাইল যা নিজে থেকে জেনারেট করে। এটি একটি বোনাস পায় কারণ অ্যাড-অনগুলো এর উপর নির্ভর করে।
- LoRA এবং এমবেডিং
- ছোট অ্যাড-অন ফাইল যা অন্য কারো ওজনকে একটি স্টাইল, চরিত্র বা ধারণার দিকে পরিচালিত করে। এগুলো একা চালানো যায় না।
- পরিবার এবং ওজন
- যে বেসের উপর একটি মডেল তৈরি হয়, যেমন SD 1.5, SDXL, Flux বা Wan। প্রতিটি মডেল তার পরিবারের ওজনের রিলিজ তারিখ উত্তরাধিকার সূত্রে পায়।
- বয়স
- পরিবারের ওজন কতদিন আগে বের হয়েছে তার জন্য ডিগ্রি কমানো হয়: বছরে ১৫০°, সর্বোচ্চ ৭৫০° পর্যন্ত। এটি পুরানো ডাউনলোডগুলো ধরে রাখে যেগুলো বছরের পর বছর জমা হয়েছে তালিকার শীর্ষ থেকে ফ্রিজ করে।
- পরিবার বুস্ট
- একটি ছোট, সীমাবদ্ধ ধাক্কা LoRA গুলোর জন্য যেগুলো এই সাইট এখন এগিয়ে দিচ্ছে, সবসময় ব্রেকডাউনে তালিকাভুক্ত থাকে।
- স্ট্যান্ড-ইন স্কোর
- একটি স্থিতিশীল সংখ্যা যা একটি মডেলের জন্য দেওয়া হয় যার কোন উৎস এখনও রিপোর্ট করেনি, যাতে তালিকা সম্পূর্ণ থাকে। এটি কখনোই ডেটা সহ মডেলের উপরে স্থান পায় না।
- নতুন! (গ্রেস পিরিয়ড)
- 7 দিনের কম বয়সী একটি মডেল স্কোরের পরিবর্তে নতুন! দেখায় এবং র্যাঙ্কিংয়ে স্থান পায় না। এর স্কোর প্রথম দিন থেকে গণনা হয়, কিন্তু একদিন বয়সী মডেল দ্রুত বৃদ্ধি পায়, তাই অপেক্ষা না করলে সপ্তাহের #1 সবসময় গতকালের নতুন মডেল হতো, সপ্তাহ ধরে টিকে থাকা মডেলের পরিবর্তে।
- ট্রেন্ড
- একটি মডেলের বৃদ্ধি একটি নির্দিষ্ট সময়ে কেমন হয়েছে তা একই সময়ের মধ্যে সাধারণ মডেলের বৃদ্ধির সাথে তুলনা করে। সাধারণের চেয়ে দ্রুত হলে তা বৃদ্ধি, ধীর হলে পতন হিসেবে পড়ে।
- সাধারণ মডেল
- ক্যাটালগের মাঝামাঝি: অর্ধেক মডেল একটি সংখ্যার সাথে সময়কালে দ্রুত বৃদ্ধি পেয়েছে, অর্ধেক ধীর।
এই মডেলের জনপ্রিয়তা ক্যাটালগের বাকি অংশের তুলনায় কেমন পরিবর্তিত হয়েছে: প্রতিটি সময়কালে ডাউনলোড, লাইক এবং ব্যবহারের বৃদ্ধি, একই সময়কালের জন্য সাধারণ মডেলের বৃদ্ধির সাথে তুলনা করে, এবং সেই সময়ের হিট স্কোর। সাধারণ বৃদ্ধির উপরে থাকলে তা বৃদ্ধি, নিচে থাকলে পতন বোঝায়। অতীত আজকের মোট থেকে পুনর্গঠিত, মডেলের প্রথম দিন এবং যেখানে দুইটি রিডিং আছে সেখানে ডাউনলোডের গতি মাপা হয়েছে; একটি মডেল যা সময়কালের শুরুতে ছিল না তা n/a দেখায়।
MiniMax M3 হলো Text / LLM ফ্যামিলির একটি টেক্সট মডেল, যা ModelTrends.ai-তে তালিকাভুক্ত; এটি ওপেন সোর্স AI ছবি, ভিডিও ও টেক্সট মডেলের একটি শুধু-পড়ার ক্যাটালগ। অন্য Text / LLM মডেলের সাথে তুলনা করুন, হিট স্কোর দেখে ট্রেন্ড বুঝুন, আর চেষ্টা করতে PirateDiffusion বা BitVector-এ খুলুন।
মডেল ফ্যামিলি অনুযায়ী দেখুন
Text / LLM মডেল
434
Anima মডেল
528
Chroma মডেল
19
Fibo মডেল
2
Flux মডেল
1,496
Flux 2 / Klein মডেল
1,239
Flux 3 মডেল
3
Moss মডেল
3
Iris মডেল
1
MiniMax H3 মডেল
364
Hunyuan মডেল
204
Ideogram মডেল
20
Krea2 মডেল
717
Qwen মডেল
20
Qwen2 মডেল
47
Ltx2 মডেল
153