האם אפשר להריץ את MiniMax M3 מקומית?

כן, המשקלים פתוחים ומאוחסנים ב-MiniMaxAI/MiniMax-M3 ב-Hugging Face. MiniMax תומכת ב-SGLang, vLLM, Transformers, KTransformers, unsloth ו-ATOM כמסגרות אינפרנס, אך עם 428 מיליארד פרמטרים תזדקק לחומרה משמעותית.

כמה עולה MiniMax M3 דרך API?

ה-API מתומחר ב-0.30$ לכל מיליון טוקנים קלט ו-1.20$ לכל מיליון טוקנים פלט, עם חלון הקשר של 1,048,576 טוקנים.

מה ההבדל בין M3 ל-M2?

M3 מחליף תשומת לב מלאה ב-MiniMax Sparse Attention, ומספק מילוי מוקדם מהיר פי 9 ודיקוד מהיר פי 15 ב-1M הקשר תוך הפחתת חישוב לטוקן לכ-1/20 מ-M2; הוא גם מוסיף קלט וידאו מובנה ומצב הסקה הניתן לכוונון שלא היה ב-M2.

▲

29.0%

השבוע הזה

MiniMax M3

9051°

#llm #minimax #חזון #וידאו #הסקת מסקנות #סוכנים

חזון

רץ על Graydient

הפעל את המודל הזה

הצעות / פרסומות

Easy Creator (Prism) רשת

ללא הגבלה · תשלום קבוע

הכי טוב למתחילים. זרימות עבודה חזקות, עקומת למידה נמוכה.

PirateDiffusion Telegram

ללא הגבלה · תשלום קבוע

צור וידאו, תמונות, דמויות צ'אט מותאמות ועוד.

Pro studio (SpyGlass) רשת

ללא הגבלה · תשלום קבוע

עיין בדגמים, הרץ ושפר מכל דפדפן או טלפון.

Discord bot (Vector)

ללא הגבלה · תשלום קבוע

הוסף את Vector לשרת שלך או הצטרף ל-Vector Discord. צור כל דבר!

Unified Editor רשת

ללא הגבלה · תשלום קבוע

עורך לתמונות ווידאו: הרצה, עריכה, הגדלה ועוד בעמוד אחד.

OpenRouter טרמינל / API

תשלום לפי טוקן

שוחח עם המודל הזה בדפדפן או קרא לו מהקוד שלך עם מפתח API אחד.

אפליקציות מקומיות

דורש הגדרה

הגדר תוכניות מקומיות אם למחשב שלך יש חומרה מתאימה.

ModelDuel רשת

תשלום לפי שימוש

צור את אותה הנחיה על עד 50 דגמי נקודת בדיקה/בסיס בו זמנית.

השכר GPU בענן

Graydient GPU בענן

ללא הגבלה · תשלום קבוע

תשלום קבוע, שימוש בלתי מוגבל. דגם זה מותקן בלחיצה אחת.

RunPod GPU בענן

מחויב לפי דקה

השכר GPU לפי דקה והגדר את הדגם בעצמך.

מדריכים לדגם זה

איך לבחור מודל AI באוקטובר 2026: החדשות על קוד סגור, ואז המשקלים הפתוחים שכדאי להוריד

ה-LLM המקומי הטוב ביותר לפי מקרה שימוש (אוקטובר 2026): הדגם הפתוח המתאים לכל עבודה

כמה VRAM אני באמת צריך ל-AI מקומי?

משקלים פתוחים מול קוד פתוח מול API בלבד: מה באמת מותר לך לעשות

איך להתקין את Ollama ולהפעיל AI מקומי (Windows, Mac, Linux)

כל המדריכים

MiniMax | הקשר של 1,048,576 טוקנים | $0.30/M קלט, $1.20/M פלט. MiniMax-M3 הוא מודל יסוד מולטימודלי של MiniMax. הוא תומך בקלט טקסט, תמונה ווידאו עם פלט טקסט, חלון הקשר של מיליון טוקנים, ומתאים לעבודה סוכנית ארוכת טווח, קידוד ושימוש בכלים. הוא מבוסס על MiniMax Sparse Attention (MSA), שמחליף תשומת לב מלאה בבחירת בלוקי KV כדי להפחית חישוב לכל טוקן בהקשר ארוך — כ-1/20 מהעלות של הדור הקודם ב-1M טוקנים, עם מילוי ופענוח מהירים בהרבה תוך שמירה על איכות ברוב המשימות. אומן כמודל מולטימודלי מקורי על נתונים משולבים ומכוון לשיתוף פעולה רב-סיבובי בסגנון ייצור דרך מסגרת סימולציה אינטראקטיבית, המודל מיועד למשימות מתמשכות רב-שלביות ולא לביצוע חד-סיבובי.

הערות הקפטן

נכתב על ידי Captain, העורך הבית

הערות מ-2026-10-13

MiniMax M3 הוא מודל מומחים מעורב דליל עם 428 מיליארד פרמטרים מבית MiniMax, שמפעיל כ-23 מיליארד פרמטרים לכל טוקן, עם חלון הקשר של מיליון טוקנים ותמיכה מולטימודלית מובנית בטקסט, תמונות ווידאו. ארכיטקטורת MiniMax Sparse Attention שלו מפחיתה את החישוב לכל טוקן לכמעט 1/20 מהדור הקודם במלוא ההקשר, עם מהירות מילוי מוקדמת פי 9 ודיקוד פי 15. המשקלים פתוחים, ה-API זול, והעיצוב מיועד לעבודה סוכנית ממושכת ולא לשאילתות חד-פעמיות.

ידוע ב

חלון הקשר של מיליון טוקנים במחיר חישוב חלקי לעומת מודלים עם תשומת לב צפופה
אימון מולטימודלי מובנה מטקסט, תמונה ווידאו מהשלב הראשון
מהירות מילוי מוקדמת פי 9 ודיקוד פי 15 לעומת M2 במלוא ההקשר
שלוש מצבי הסקה ניתנים להחלפה: תמיד פעיל, אדפטיבי או מושבת
מכוון למשימות סוכנות רב-סיבוביות ושימוש בכלים, לא רק פרומפטים חד-פעמיים

שימו לב ל

עם 428 מיליארד פרמטרים, פריסה מקומית דורשת חומרה רצינית; בדוק דרישות VRAM לפני ההורדה.
משקלים פתוחים, אך יש לבדוק את תנאי הרישיון לפני בניית מוצר מסחרי.
איכות קלט וידאו ותמונה באורכי הקשר קיצוניים לא נבדקה באופן עצמאי כאן.

הכי טוב ל

הנחיות לנסות

משימת רפקטורינג רב-קבצי

אתה עובד על סקרייפר Python שמחולק לשלושה קבצים: fetcher.py מטפל בבקשות HTTP עם ניסיונות חוזרים, parser.py מחלץ נתונים מובנים עם BeautifulSoup, ו-main.py מארגן את הצינור. הסקרייפר משמיט פריטים בשקט כשדף מחזיר 429. אבחן את הסיבה הסבירה, הצע תיקון עם backoff אקספוננציאלי, וכתוב מחדש את החלקים הרלוונטיים ב-fetcher.py ו-main.py כדי לממש זאת.

שאלות ותשובות על מסמך ארוך

אני עומד להדביק חוזה ארוך למטה. קרא את כל המסמך, ואז ענה על שלוש השאלות הבאות: 1) מהם תנאי הסיום לכל צד? 2) האם יש סעיפי חידוש אוטומטיים ואם כן מה תקופת ההודעה? 3) איזה צד נושא באחריות לפרצות נתונים? ציין את מספר הסעיף לכל תשובה. [הדבק כאן את טקסט החוזה]

ניתוח מבוסס תמונה

מצורפת תמונת מסך של לוח מחוונים. זהה כל מדד גלוי, ציין אילו מהם מחוץ לטווח תפעולי נורמלי לפי מה שאתה רואה, והצע את שתי הסיבות השורשיות הסבירות ביותר לכל חריגה. לאחר מכן כתוב סיכום של שלוש משפטים שמנהל לא טכני יוכל לקרוא.

השווה עם

MiniMax M1
מודל רק ל-API
הקשר של 1,000,000 טוקנים · קלט $0.55/M, פלט $2.20/M
MiniMax M2.5
מודל עם משקלים פתוחים
הקשר של 204,800 טוקנים · קלט $0.27/M, פלט $0.95/M
MiniMax-01
מודל עם משקלים פתוחים
הקשר של 1,000,192 טוקנים · קלט $0.20/M, פלט $1.10/M
MiniMax M2.1
מודל עם משקלים פתוחים
הקשר של 204,800 טוקנים · קלט $0.30/M, פלט $1.20/M

עוד דגמי טקסט מ-minimax

שאלות שאנשים שואלים

האם אפשר להריץ את MiniMax M3 מקומית?: כן, המשקלים פתוחים ומאוחסנים ב-MiniMaxAI/MiniMax-M3 ב-Hugging Face. MiniMax תומכת ב-SGLang, vLLM, Transformers, KTransformers, unsloth ו-ATOM כמסגרות אינפרנס, אך עם 428 מיליארד פרמטרים תזדקק לחומרה משמעותית.
כמה עולה MiniMax M3 דרך API?: ה-API מתומחר ב-0.30$ לכל מיליון טוקנים קלט ו-1.20$ לכל מיליון טוקנים פלט, עם חלון הקשר של 1,048,576 טוקנים.
מה ההבדל בין M3 ל-M2?: M3 מחליף תשומת לב מלאה ב-MiniMax Sparse Attention, ומספק מילוי מוקדם מהיר פי 9 ודיקוד מהיר פי 15 ב-1M הקשר תוך הפחתת חישוב לטוקן לכ-1/20 מ-M2; הוא גם מוסיף קלט וידאו מובנה ומצב הסקה הניתן לכוונון שלא היה ב-M2.

פסק הדין של הקפטן
מודל נדיר עם משקלים פתוחים שלוקח ברצינות את חלון ההקשר של מיליון טוקנים עד כדי בניית מנגנון התשומת לב סביבו.

כרטיס דגם ב-Hugging Face

הקפטן כותב את ההערות האלו מתוך התיאור וכרטיס הדגם של המודל. מחירים וגודל ההקשר הם של הספק בזמן הכתיבה ויכולים להשתנות.

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.

Change colors / personalize / get code

Also ranked: #19 Hottest Text / LLM model · #19 Hottest Text / LLM text model

Not this creator?

Get your own badge

מגמת הפופולריות של MiniMax M3

ציון חום מאז 31 May 2026

ציון חום

9,051°

השבוע הזה

▲

29.0%

9,017° אז, 9,051° עכשיו

החודש הזה

▲

231%

8,892° אז, 9,051° עכשיו

השנה האחרונה

לא זמין

טרם שוחרר/נמדד

7,000°

רצפה

הסולם נע מ-0° עד 9,999°. כל מה שמתחת ל-7,000° נשמר לדגמים שאין עליהם דיווח ממקור כלשהו, שנושאים מספר תחליפי שם כדי לשמור על שלמות הרשימות. 7,000° הוא המקום שבו מתחילים הנתונים הנמדדים: דגם עם נתונים אמיתיים אך כמעט ללא הורדות יושב על הרצפה, והמדידות ממלאות את המעלות מעליה. הרצפה לא אומרת דבר על הדגם; רק המעלות מעליה אומרות, והן מה שמבדיל דגם מדגם.

+1,727°

אסימוני OpenRouter

5,730,756,128,120 אסימונים שעיבד המודל דרך OpenRouter ב-30 הימים האחרונים, כולל בקשות ותשובות. כל 10,000,000 אסימונים שווים הורדה אחת במונח ההורדה, 573,075 בסך הכל; אסימוני היום האחרון נכללים בקצב האימוץ. מקור: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

+324°

קצב אימוץ

כ-20,825 הורדות ביום, נמדד בין שתי קריאות של המקורות, לא משוערך מממוצע חיים. הקצב שווה רבע ממונח ההורדה, כך שפרץ טרי מופיע בלי שזינוק של יום אחד יעקוף שנים של שימוש.

הצג פירוט מפורט

כל מספר באתר הזה ניתן לבדיקה. ציון החום של דגם זה הוא 9,051°, וכאן הוא בנוי מרכיב אחד בכל פעם, עם הסכום המצטבר אחרי כל אחד: הרצפה, המעלות שכל מקור מוסיף, הבונוס לסוג הדגם ומה שהגיל של המשקלים שלו מוריד. הצבעים הם רצועות הגרף למעלה. המילון בסוף מגדיר כל מונח.

1
התחל מהרצפה.
למה 7,000° ולא אפס: הסולם נע מ-0° עד 9,999°, והחלק מתחת ל-7,000° שמור למודלים שאין עליהם דיווח ממקור כלשהו, שנושאים שם מספר זמני כדי שהרשימות יישארו שלמות ולעולם לא יעקפו מודל עם נתונים. 7,000° הוא המקום שבו מתחילים הנתונים המדודים. מודל עם נתונים אמיתיים אך כמעט ללא הורדות יושב כאן; כל מה שמעל הוא מדידה, והחלל מעל הרצפה מחזיק עשר מדרגות של פי עשר בהורדות ב-300° כל אחת. הרצפה זהה לכל מודל, ולכן אינה קובעת דבר; המעלות שמעליה הן שקובעות.
7,000°
סכום מצטבר
2
הוסף את ההורדות.
573,075 שקולים להורדה בסך הכל, מ-אסימוני OpenRouter. עשר פעמים יותר הורדות מוסיפות את אותו 300°, כך שהגודל חשוב אך לא משתלט על הציון.
+1,727°
8,727°
סכום מצטבר
3
הוסף את קצב האימוץ.
כ-20,825 הורדות ביום כרגע, נמדד בין שתי קריאות, במשקל רבע.
+324°
9,051°
סכום מצטבר
=
ציון החום.
מיקום המודל בכל רשימה באתר זה. שום דבר אחר לא משנה את זה.
9,051°

מילון: המונחים כאן

ציון חום: מספר אחד שמייצג כמה מודל בשימוש ומבוקש כרגע, מ-0° עד 9,999°. כל רשימה באתר שאומרת "הכי חם" ממוינת לפי ציון זה בלבד.
רצפה: 7,000° שממנו מתחיל כל מודל עם נתונים אמיתיים. הסולם נע מ-0° עד 9,999°; החלק מתחת לרצפה שמור למודלים ללא נתונים, כך שמודל עם נתונים תמיד מדורג מעל מודל ללא. הרצפה זהה לכולם ואינה קובעת דבר; המעלות שמעליה הן המדידה.
שקולים להורדה: כל מה שהציון מתייחס אליו כהורדה, מצטבר: הורדות עצמן, כל משתף טורנט כשווה ל-1,000, כל תמונת AI Horde וכל הרצת יצירה באתר כשווה להורדה אחת.
סולם לוגריתמי: ספירה בעשרות, לא ביחידות: מעבר מ-1,000 ל-10,000 הורדות מוסיף את אותן מעלות כמו מעבר מ-10,000 ל-100,000. זה מונע מגיבורים להדחיק את כל השאר.
לייקים: אצבעות למעלה ולייקים מכל מקור, שווים חצי הורדה כל אחד בסולם הלוגריתמי.
קצב אימוץ: כמה הורדות ביום מקבל מודל כרגע, מההפרש בין שתי קריאות מקור. רבע ממשקל מונח ההורדה.
מדוד ומוערך: מדוד אומר שיש שתי קריאות מקור וההפרש אמיתי. מוערך אומר שרק סך היום ידוע והעבר מפוזר על חיי המודל; האתר מציין מה מוצג.
משתף: מישהו ששומר עותק של המשקלים באינטרנט להורדה דרך טורנט, או מראה מאוחסנת שעושה זאת. כל אחד שווה 1,000 הורדות.
AI Horde: רשת מתנדבים שיוצרת תמונות בחינם במחשבים שנתרמו. מספר התמונות שיצרה עם מודל הוא ציבורי, וכל אחת שווה הורדה אחת.
אתרי יצירה: אתרים שמארחים עותקים של מודל ומאפשרים יצירה איתו, כמו PixAI, SeaArt ו-Yodayo. ההורדות שלהם נספרות כמו ב-Civitai וכל הרצת יצירה שווה הורדה אחת.
אסימוני OpenRouter: מודל טקסט שמוגש דרך API, כמו Claude או GPT, אין לו משקלים להורדה, לכן השימוש נמדד באסימונים: חתיכות הטקסט שקרא וכתב דרך OpenRouter, שער שמשמש אפליקציות רבות, ב-30 הימים האחרונים. כל 10,000,000 אסימונים שווים הורדה אחת. מקור: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
מודל מלא (נקודת שמירה): המשקלים עצמם, הקובץ שנוצר בעצמו. מקבל בונוס כי התוספים תלויים בו.
LoRA והטמעה: קבצי תוסף קטנים שמכוונים משקלים של מישהו אחר לסגנון, דמות או מושג. הם לא יכולים לפעול לבד.
משפחה ומשקלים: הבסיס שעליו בנוי המודל, כמו SD 1.5, SDXL, Flux או Wan. כל מודל יורש את תאריך השחרור של משקלי המשפחה שלו.
גיל: מנוכים מעלות לפי כמה זמן עבר מאז יציאת משקלי המשפחה: 150° בשנה, עד 750°. זה שומר הורדות ישנות שהצטברו במשך שנים כדי להקפיא את הפסגה של הרשימה.
דחיפה משפחתית: דחיפה קטנה ומוגבלת לתוספי LoRA ממשפחה שהאתר מקדם כרגע, תמיד מופיעה בפירוט.
ציון מייצג: מספר יציב מתחת לתקרה שניתן למודל שאין עליו דיווח מקור עדיין, כדי שהרשימות יישארו שלמות. הוא אף פעם לא מדורג מעל מודל עם נתונים.
חדש! (תקופת חסד): מודל שגילו פחות מ-7 ימים מציג 'חדש!' במקום ציון ואינו תופס מקום בדירוג. הציון שלו מחושב מהיום הראשון, אבל מודל בן יום צומח מהר יותר מכולם, ולכן בלי ההמתנה המוביל השבועי היה תמיד מה שיצא אתמול במקום מה שהחזיק מעמד שבוע.
מגמה: איך הצמיחה של מודל בתקופה מסוימת משתווה לצמיחה הטיפוסית של מודל באותה תקופה. מהיר מהטיפוסי נקרא עלייה, איטי יותר ירידה.
מודל טיפוסי: האמצע של הקטלוג: חצי מהמודלים עם ציון צמחו מהר יותר בתקופה, וחצי לאט יותר.

איך הפופולריות של דגם זה השתנתה לעומת שאר הקטלוג: הצמיחה בהורדות, לייקים ושימוש בכל תקופה, נמדדת מול הצמיחה הטיפוסית של דגם באותה תקופה, עם ציון החום שלו באותו זמן. מעל הצמיחה הטיפוסית נקרא עלייה, מתחת לה ירידה. העבר משוחזר מסכומים של היום, היום הראשון של הדגם ומהירות ההורדה שנמדדה כשיש שתי קריאות; דגם שלא היה קיים בתחילת התקופה מציג n/a.

דגמים דומים

Morph V3 Fast

TEXT / LLM

Qwen3 30B A3B Instruct 2507

TEXT / LLM

Qwen3.8 Max Prime

TEXT / LLM

Qwen2.5 VL 72B Instruct

TEXT / LLM

מודלי AI ליצירת תמונות, וידאו וטקסט

MiniMax M3 הוא מודל טקסט ממשפחת Text / LLM הרשום ב-ModelTrends.ai, קטלוג לקריאה בלבד של דגמי AI פתוחים לתמונות, וידאו וטקסט. השווה אותו עם דגמים אחרים ממשפחת Text / LLM, בדוק את דירוג החום שלו כדי לראות את המגמה, ופתח אותו ב-PirateDiffusion או BitVector כדי לנסות.

עוד דגמים ממשפחת Text / LLM עוד טקסט / LLM ממשפחת Text / LLM llm minimax חזון וידאו הסקת מסקנות סוכנים תכנות הקשר ארוך

דפדף לפי משפחת מודלים