MiniMax M3
9051°
<minimax-m3>
支持 ModelTrends 标签的应用允许你通过在提示中复制这段代码来运行/安装模型，无需任何设置。请在支持该功能的应用中寻找我们的图标，比如下面的 Prism。
运行此模型
优惠 / 广告
Easy Creator (Prism) 网页
不限量 · 固定费用
最适合初学者。强大的工作流程，学习曲线低。
PirateDiffusion Telegram
不限量 · 固定费用
创建视频、图像、自定义聊天角色等。
Pro studio (SpyGlass) 网页
不限量 · 固定费用
从任何浏览器或手机浏览模型、渲染和优化。
Discord bot (Vector)
不限量 · 固定费用
将 Vector 添加到你的服务器或加入 Vector Discord。创造任何东西！
Unified Editor 网页
不限量 · 固定费用
图像和视频编辑器：在同一页面渲染、编辑、放大等。
OpenRouter 终端 / API
按令牌付费
在浏览器中与此模型聊天，或使用一个 API 密钥从代码中调用它。
本地应用
需设置
如果你的电脑硬件够好，可以安装本地程序。
ModelDuel 网页
按次付费
一次在多达50个检查点/基础模型上生成相同的提示。
本模型的指南
2026年10月如何选择AI模型：先看闭源新闻，再看值得下载的开源权重
按使用场景选最佳本地大语言模型（2026年10月）：每个任务的合适开源模型
本地AI到底需要多少显存？
开放权重 vs 开源 vs 仅API：你到底能做什么
如何安装 Ollama 并运行本地 AI（Windows、Mac、Linux）
MiniMax | 1,048,576 token 上下文 | $0.30/M 输入，$1.20/M 输出。MiniMax-M3 是 MiniMax 的多模态基础模型。支持文本、图像和视频输入，文本输出，具备100万token上下文窗口，适合长远代理工作、编码和工具使用。基于 MiniMax 稀疏注意力（MSA），用 KV 块选择替代全注意力，显著降低长上下文每token计算成本——在100万token时约为上一代的1/20，预填充和解码速度大幅提升，同时保持大多数任务的质量。作为原生多模态模型，训练于交错数据，并通过交互式用户模拟框架调优以支持多轮、生产级协作，模型面向持续多步骤任务而非单轮执行。
船长笔记
2026-10-13 的笔记
MiniMax M3 是 MiniMax 推出的 4280 亿参数稀疏专家混合模型，每个令牌激活约 230 亿参数，拥有 100 万令牌上下文窗口，原生支持文本、图像和视频输入。其 MiniMax 稀疏注意力架构将全上下文下的每令牌计算量降至上一代的约 1/20，预填充速度提升 9 倍，解码速度提升 15 倍。权重开放，API 价格低廉，设计目标是持续的智能工作而非一次性查询。
以……著称
- 100 万令牌上下文，计算成本仅为密集注意力模型的一小部分
- 从一开始就支持文本、图像和视频的多模态训练
- 在最大上下文下，预填充速度比 M2 快 9 倍，解码速度快 15 倍
- 三种可切换推理模式：始终开启、自适应或禁用
- 针对多轮智能任务和工具使用调优，而非仅支持单轮提示
注意
- 4280 亿参数规模，本地部署需要强大硬件；下载前请确认显存需求。
- 权重开放，但在构建商业产品前请核实许可条款。
- 极端上下文长度下的视频和图像输入质量未在此处独立基准测试。
推荐尝试的提示词
多文件重构任务
你正在开发一个 Python 网络爬虫，分布在三个文件中：fetcher.py 负责带重试的 HTTP 请求，parser.py 使用 BeautifulSoup 提取结构化数据，main.py 协调整个流水线。当页面返回 429 时，爬虫会静默丢弃条目。诊断可能原因，提出带指数退避的修复方案，并重写 fetcher.py 和 main.py 的相关部分以实现该方案。
长文档问答
我将粘贴一份长合同全文。请阅读完整文档，然后回答以下三个问题：1）任一方的终止条件是什么？2）是否有自动续约条款，如有，适用的通知期限是多少？3）哪一方承担数据泄露责任？请引用每个答案对应的条款编号。[在此粘贴合同文本]
基于图像的分析
附上一张仪表盘截图。识别所有可见指标，指出哪些指标超出正常运行范围，并提出两种最可能的异常根因。然后写一段三句总结，供非技术经理阅读。
与……比较
- MiniMax M1仅限API模型1,000,000 令牌上下文 · $0.55/M 输入，$2.20/M 输出
- MiniMax M2.5开源权重模型204,800 令牌上下文 · $0.27/M 输入，$0.95/M 输出
- MiniMax-01开源权重模型1,000,192 令牌上下文 · $0.20/M 输入，$1.10/M 输出
- MiniMax M2.1开源权重模型204,800 令牌上下文 · $0.30/M 输入，$1.20/M 输出
来自 minimax 的更多文本模型
常见问题
- 我能本地运行 MiniMax M3 吗？
- 可以，权重开放，托管于 Hugging Face 的 MiniMaxAI/MiniMax-M3。MiniMax 支持 SGLang、vLLM、Transformers、KTransformers、unsloth 和 ATOM 推理框架，但 4280 亿参数规模需要强大硬件。
- MiniMax M3 的 API 费用是多少？
- API 价格为每百万输入令牌 0.30 美元，输出令牌 1.20 美元，上下文窗口为 1,048,576 令牌。
- M3 与 M2 有何不同？
- M3 用 MiniMax 稀疏注意力替代了全注意力，在 100 万上下文下预填充速度提升 9 倍，解码速度提升 15 倍，每令牌计算量降至 M2 的约 1/20；还新增了原生视频输入和可配置推理模式，M2 不支持这些。
船长评语罕见的开放权重模型，认真对待百万令牌上下文窗口，甚至为此重构了注意力机制。
Hugging Face 上的模型卡
船长根据模型自身描述和模型卡撰写这些笔记。价格和上下文大小为撰写时提供商的数据，可能会变动。
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
Made this model? Show this badge on your page.
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Also ranked: #19 Hottest Text / LLM model · #19 Hottest Text / LLM text model
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MiniMax M3 热度趋势
自31 May 2026以来的热度分数
热度评分
9,051°
本周
▲
29.0%
9,017° 当时，9,051° 现在
本月
▲
231%
8,892° 当时，9,051° 现在
过去一年
n/a
尚未发布/跟踪
7,000°
起点
评分范围是 0° 到 9,999°。低于 7,000° 的部分保留给还没有任何来源报告的模型，这些模型用替代数值填充，保证列表完整。7,000° 是有实际数据的起点：一个有真实数据但几乎没人下载的模型就在这里，后续的度数都是基于它的测量。起点本身不反映模型质量，只有起点以上的度数才区分不同模型。
+1,727°
OpenRouter 令牌
该模型在过去30天内通过OpenRouter处理了5,730,756,128,120个令牌，包含提示和回答。每10,000,000个令牌计为一次下载，共计573,075次；最后一天的令牌计入采用率。来源：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)。
+324°
采用率
每天大约 20,825 次下载，基于两次来源读取间的测量，不是用历史平均估算。下载速度权重是下载项的四分之一，这样能反映新热度，但不会让一天的峰值超过多年累计。
显示详细分解
本站上的每个数字都可以查证。这个模型的热度评分是 9,051°，这里一步步展示了它是如何组成的，每一步都有累计总分：起点、每个来源增加的度数、模型类型的加成以及权重年龄的扣减。颜色对应上方图表的区间。最后的词汇表解释了所有术语。
- 1从起点开始。为什么是 7,000° 而不是零：评分范围是 0° 到 9,999°，低于 7,000° 的部分保留给还没有任何来源报告的模型，这些模型用替代数值填充，保证列表完整且不会超过有数据的模型。7,000° 是有实际数据的起点。一个有真实数据但几乎没人下载的模型就在这里；后续的度数都是测量值，起点以上有十个十倍下载阶梯，每阶梯增加 300°。起点对所有模型一样，不影响排名；区分模型的是起点以上的度数。7,000°累计总数
- 2加上下载量。总共573,075个下载等价量，来自OpenRouter 令牌。下载量增加十倍，热度增加相同的300°，所以大小很重要，但不会让分数失控。+1,727°8,727°累计总数
- 3增加采用率。现在大约每天20,825次下载，基于两次读数的差值，权重是四分之一。+324°9,051°累计总数
- =热度得分。这个模型在本站所有榜单上的排名。没有其他因素会调整它。9,051°
术语表：这里用到的术语
- 热度得分
- 一个数字，表示模型当前的使用和需求程度，范围从0°到9,999°。本站所有标注为最热门的榜单都按这个分数排序，别无他物。
- 基准线
- 所有有真实数据的模型起始于7,000°。分数范围是0°到9,999°；基准线以下的部分保留给无数据的替代模型，这样有数据的模型总是排在无数据模型之上。基准线对所有人相同，不影响排名；超过基准线的度数才是实际测量值。
- 下载等价量
- 得分中当作下载计算的所有项目总和：下载本身，每个种子上传者算1,000，每个AI Horde图片和每次生成网站的运行算一个。
- 对数刻度
- 以十为单位计数，而不是以一为单位：从1,000到10,000下载增加的热度和从10,000到100,000增加的热度相同。这样可以防止巨头压倒一切。
- 点赞
- 来自所有来源的点赞和竖起大拇指，每个点赞在对数刻度上价值半个下载。
- 采用率
- 模型当前每天的下载次数，基于两次读数的差值。权重是下载项的四分之一。
- 测量与估算
- 测量表示有两个来源的读数，且差异是真实的。估算表示只知道今天的总数，过去的数据是根据模型的生命周期分配的；网站会说明显示的是哪种。
- 做种者
- 指那些在线保存权重副本供他人通过种子下载的人，或者提供同样服务的托管镜像。每个做种者相当于1000次下载。
- AI Horde
- 一个志愿者网络，在捐赠的电脑上免费生成图片。它用某个模型生成的图片数量是公开的，每张图片算作一次下载。
- 生成网站
- 托管自己模型副本并允许用户生成的站点，比如PixAI、SeaArt和Yodayo。它们的下载计数和Civitai一样，每次生成算一次下载。
- OpenRouter 令牌
- 通过API提供的文本模型，如Claude或GPT，没有权重需要下载，因此其使用量以令牌计量：过去30天内通过OpenRouter（一种许多应用使用的网关）读取和生成的文本片段。每10,000,000个令牌计为一次下载。来源：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)，CC BY 4.0。
- 完整模型（检查点）
- 权重文件本身，是能独立生成的文件。它会获得额外加分，因为附加组件依赖它。
- LoRA和嵌入
- 小型附加文件，用来引导别人的权重朝向某种风格、角色或概念。它们不能单独运行。
- 家族与权重
- 模型构建所基于的基础，比如SD 1.5、SDXL、Flux或Wan。每个模型继承其家族权重的发布日期。
- 年龄
- 根据家族权重发布多久，扣除的度数：每年150°，最多750°。它保留了那些积累了多年下载量的老模型，防止它们被挤出榜单顶部。
- 家族加成
- 对当前网站重点推广的某个家族的LoRA给予的小幅度限制性加分，总是在分数细目中列出。
- 替代分数
- 给还没有任何来源报告的模型一个稳定的最低分数，这样榜单才完整。它永远不会高于有数据的模型。
- 新模型！（宽限期）
- 不到7天的新模型显示“新模型！”而非分数，且不参与排名。其分数从第一天开始计算，但一天大的模型增长最快，若不等待，周榜#1总是昨天刚发布的模型，而非持续一周的。
- 趋势
- 模型在某段时间内的增长与同一时间段内典型模型增长的对比。比典型快表示上升，比典型慢表示下降。
- 典型模型
- 目录的中间值：一半有数据的模型增长比它快，一半比它慢。
这个模型的受欢迎程度相对于整个目录的变化：它在每个时间段内下载量、点赞和使用量的增长，和同一时间段内典型模型的增长相比，以及当时的热度分数。高于典型增长表示上升，低于则表示下降。过去的数据是从今天的总数、模型的第一天和测量的下载速度（如果有两次测量）推算出来的；如果模型在某个时间段开始时不存在，则显示为 n/a。
MiniMax M3 是 Text / LLM 系列的一个文本模型，收录于 ModelTrends.ai——一个只读的开源 AI 图像、视频和文本模型目录。你可以将它与其他 Text / LLM 模型比较，查看热度分数了解趋势，并在 PirateDiffusion 或 BitVector 上打开试用。
按模型系列浏览
Text / LLM 模型
434
Anima 模型
528
Chroma 模型
19
Fibo 模型
2
Flux 模型
1,496
Flux 2 / Klein 模型
1,239
Flux 3 模型
3
Moss 模型
3
Iris 模型
1
MiniMax H3 模型
364
Hunyuan 模型
204
Ideogram 模型
20
Krea2 模型
717
Qwen 模型
20
Qwen2 模型
47
Ltx2 模型
153