MiniMax M3
9051°
<minimax-m3>
ऐप्स जो ModelTrends टैग्स को सपोर्ट करते हैं, आपको बिना किसी सेटअप के अपने प्रॉम्प्ट में इस कोड को कॉपी करके मॉडल चलाने/इंस्टॉल करने देते हैं। ऐसे ऐप्स में हमारा आइकन देखें, जैसे Prism (नीचे)।
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प्रति टोकन भुगतान
ब्राउज़र में इस मॉडल से चैट करें या एक API कुंजी के साथ इसे अपने कोड से कॉल करें।
लोकल ऐप्स
सेटअप आवश्यक
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एक बार में 50 तक चेकपॉइंट/बेस मॉडल पर एक ही प्रॉम्प्ट जनरेट करें।
इस मॉडल के लिए गाइड
अक्टूबर 2026 में AI मॉडल कैसे चुनें: बंद स्रोत समाचार, फिर डाउनलोड करने योग्य खुले वज़न
उपयोग के अनुसार सर्वश्रेष्ठ स्थानीय LLM (अक्टूबर 2026): हर काम के लिए सही खुला मॉडल
स्थानीय AI के लिए मुझे वास्तव में कितनी VRAM चाहिए?
ओपन वेट्स, ओपन सोर्स और केवल API: आप वास्तव में क्या कर सकते हैं
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MiniMax | 1,048,576 टोकन संदर्भ | $0.30/M इनपुट, $1.20/M आउटपुट। MiniMax-M3 MiniMax का एक मल्टीमोडल फाउंडेशन मॉडल है। यह टेक्स्ट, छवि, और वीडियो इनपुट का समर्थन करता है, टेक्स्ट आउटपुट के साथ, 1M-टोकन संदर्भ विंडो, और लंबी अवधि के एजेंटिक कार्य, कोडिंग, और टूल उपयोग के लिए उपयुक्त है। यह MiniMax Sparse Attention (MSA) पर आधारित है, जो पूर्ण अटेंशन को KV-ब्लॉक चयन से बदलता है ताकि लंबे संदर्भ पर प्रति-टोकन कंप्यूट को कम किया जा सके — पिछले पीढ़ी की तुलना में 1M टोकन पर लगभग 1/20 लागत, साथ ही काफी तेज़ प्रीफिल और डिकोड, जबकि अधिकांश कार्यों में गुणवत्ता बनाए रखता है। इसे मूल मल्टीमोडल मॉडल के रूप में इंटरलीव्ड डेटा पर प्रशिक्षित किया गया है और मल्टी-टर्न, उत्पादन-जैसे सहयोग के लिए एक इंटरैक्टिव उपयोगकर्ता-सिम्युलेटर फ्रेमवर्क के माध्यम से ट्यून किया गया है, मॉडल एकल-टर्न निष्पादन के बजाय सतत, बहु-चरण कार्यों की ओर उन्मुख है।
कैप्टन के नोट्स
2026-10-13 के नोट्स
MiniMax M3 MiniMax का 428B-पैरामीटर स्पार्स मिक्सचर-ऑफ-एक्सपर्ट्स मॉडल है, जो प्रति टोकन लगभग 23B पैरामीटर सक्रिय करता है, 1-मिलियन-टोकन संदर्भ विंडो के साथ और मूल रूप से टेक्स्ट, इमेज, और वीडियो इनपुट का समर्थन करता है। इसका MiniMax Sparse Attention आर्किटेक्चर पूर्ण संदर्भ पर प्रति-टोकन कंप्यूट को पिछले जनरेशन के लगभग 1/20 तक कम करता है, 9× तेज़ प्रीफिल और 15× तेज़ डिकोड के साथ। वज़न खुले हैं, API सस्ता है, और डिज़ाइन निरंतर एजेंटिक कार्यों के लिए है न कि केवल एक-शॉट प्रश्नों के लिए।
के लिए जाना जाता है
- 1M-टोकन संदर्भ, घने अटेंशन मॉडलों की तुलना में बहुत कम कंप्यूट लागत पर
- पहले चरण से टेक्स्ट, इमेज और वीडियो में मूल मल्टीमॉडल प्रशिक्षण
- अधिकतम संदर्भ पर M2 की तुलना में 9× प्रीफिल और 15× डिकोड स्पीडअप
- तीन स्विच करने योग्य तर्क मोड: हमेशा चालू, अनुकूली, या अक्षम
- मल्टी-टर्न एजेंटिक कार्यों और टूल उपयोग के लिए ट्यून किया गया, केवल एकल-टर्न प्रॉम्प्ट के लिए नहीं
सावधान रहें
- 428B कुल पैरामीटर होने के कारण स्थानीय तैनाती के लिए गंभीर हार्डवेयर की आवश्यकता; डाउनलोड करने से पहले VRAM आवश्यकताओं की जांच करें।
- खुले वज़न हैं, लेकिन व्यावसायिक उत्पाद बनाने से पहले लाइसेंस शर्तों की पुष्टि करें।
- अत्यधिक संदर्भ लंबाई पर वीडियो और इमेज इनपुट की गुणवत्ता का स्वतंत्र बेंचमार्क यहाँ नहीं है।
के लिए सबसे अच्छा
प्रयास करने के लिए प्रॉम्प्ट
बहु-फ़ाइल पुनर्गठन कार्य
आप एक Python वेब स्क्रैपर पर काम कर रहे हैं जो तीन फ़ाइलों में विभाजित है: fetcher.py HTTP अनुरोधों को पुनः प्रयास के साथ संभालता है, parser.py BeautifulSoup का उपयोग करके संरचित डेटा निकालता है, और main.py पाइपलाइन का समन्वय करता है। जब कोई पेज 429 लौटाता है तो स्क्रैपर चुपचाप आइटम छोड़ देता है। संभावित कारण का निदान करें, एक्सपोनेंशियल बैकऑफ़ के साथ एक सुधार प्रस्तावित करें, और इसे लागू करने के लिए fetcher.py और main.py के संबंधित हिस्सों को पुनः लिखें।
लंबे दस्तावेज़ के प्रश्न और उत्तर
मैं नीचे एक लंबा अनुबंध चिपकाने जा रहा हूँ। पूरे दस्तावेज़ को पढ़ें, फिर इन तीन प्रश्नों का उत्तर दें: 1) किसी भी पक्ष के लिए समाप्ति की शर्तें क्या हैं? 2) क्या कोई स्वचालित नवीनीकरण क्लॉज हैं, और यदि हाँ तो कौन सा नोटिस अवधि लागू होती है? 3) डेटा उल्लंघनों के लिए कौन जिम्मेदार है? प्रत्येक उत्तर के लिए क्लॉज नंबर उद्धृत करें। [यहाँ अनुबंध पाठ चिपकाएँ]
छवि-आधारित विश्लेषण
संलग्न एक डैशबोर्ड का स्क्रीनशॉट है। प्रत्येक दिखाई देने वाले मीट्रिक की पहचान करें, जो सामान्य परिचालन सीमा से बाहर हैं उन्हें नोट करें, और किसी भी विसंगतियों के दो सबसे संभावित मूल कारण सुझाएं। फिर एक गैर-तकनीकी प्रबंधक के लिए तीन-वाक्य का सारांश लिखें।
की तुलना करें
- MiniMax M1केवल API मॉडल1,000,000 टोकन संदर्भ · $0.55/M इनपुट, $2.20/M आउटपुट
- MiniMax M2.5ओपन-वेट्स मॉडल204,800 टोकन संदर्भ · $0.27/M इनपुट, $0.95/M आउटपुट
- MiniMax-01ओपन-वेट्स मॉडल1,000,192 टोकन संदर्भ · $0.20/M इनपुट, $1.10/M आउटपुट
- MiniMax M2.1ओपन-वेट्स मॉडल204,800 टोकन संदर्भ · $0.30/M इनपुट, $1.20/M आउटपुट
minimax से और टेक्स्ट मॉडल
लोग जो सवाल पूछते हैं
- क्या मैं MiniMax M3 को स्थानीय रूप से चला सकता हूँ?
- हाँ, वज़न खुले हैं और MiniMaxAI/MiniMax-M3 पर Hugging Face पर होस्ट किए गए हैं। MiniMax SGLang, vLLM, Transformers, KTransformers, unsloth, और ATOM जैसे इन्फरेंस फ्रेमवर्क का समर्थन करता है, लेकिन 428B पैरामीटर होने के कारण आपको पर्याप्त हार्डवेयर की आवश्यकता होगी।
- MiniMax M3 की API कीमत क्या है?
- API की कीमत $0.30 प्रति मिलियन इनपुट टोकन और $1.20 प्रति मिलियन आउटपुट टोकन है, संदर्भ विंडो 1,048,576 टोकन है।
- M3 M2 से कैसे अलग है?
- M3 ने पूर्ण अटेंशन को MiniMax Sparse Attention से बदल दिया है, जो 1M संदर्भ पर 9× तेज़ प्रीफिल और 15× तेज़ डिकोड प्रदान करता है, और प्रति-टोकन कंप्यूट को लगभग 1/20 तक कम करता है; इसमें मूल वीडियो इनपुट और एक कॉन्फ़िगर करने योग्य तर्क मोड भी शामिल है जो M2 में नहीं था।
कैप्टन का निर्णयएक दुर्लभ खुला-वज़न मॉडल जो मिलियन-टोकन संदर्भ विंडो को गंभीरता से लेता है और इसके चारों ओर अटेंशन मैकेनिज्म को पुनर्निर्मित करता है।
Hugging Face पर मॉडल कार्ड
कैप्टन ये नोट्स मॉडल के अपने विवरण और मॉडल कार्ड से लिखता है। कीमतें और संदर्भ आकार लेखन के समय प्रदाता के हैं और बदल सकते हैं।
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
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Also ranked: #19 Hottest Text / LLM model · #19 Hottest Text / LLM text model
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MiniMax M3 लोकप्रियता रुझान
31 May 2026 से हीट स्कोर
हीट स्कोर
9,051°
इस सप्ताह
▲
29.0%
9,017° तब, 9,051° अब
इस महीने
▲
231%
8,892° तब, 9,051° अब
पिछला साल
n/a
अभी जारी/ट्रैक नहीं हुआ
7,000°
फर्श
स्केल 0° से 9,999° तक चलता है। 7,000° से नीचे सब उन मॉडलों के लिए रखा गया है जिन पर अभी तक कोई स्रोत रिपोर्ट नहीं करता, जो वहाँ एक स्टैंड-इन नंबर रखते हैं ताकि सूचियाँ पूरी रहें। 7,000° वह जगह है जहाँ मापा गया डेटा शुरू होता है: एक मॉडल जिसके पास असली डेटा है लेकिन लगभग कोई डाउनलोड नहीं है, वह फर्श पर बैठता है, और माप ऊपर के डिग्री भरते हैं। फर्श मॉडल के बारे में कुछ नहीं कहता; केवल ऊपर के डिग्री कहते हैं, और वही एक मॉडल को दूसरे से अलग करते हैं।
+1,727°
OpenRouter टोकन
पिछले 30 दिनों में इस मॉडल ने OpenRouter के माध्यम से 5,730,756,128,120 टोकन संसाधित किए, प्रॉम्प्ट और उत्तर दोनों मिलाकर। हर 10,000,000 टोकन डाउनलोड अवधि में एक डाउनलोड के रूप में गिने जाते हैं, कुल 573,075; अंतिम दिन के टोकन अपनाने की दर में शामिल होते हैं। स्रोत: OpenRouter (openrouter.ai/rankings)।
+324°
अपनाने की दर
लगभग 20,825 डाउनलोड प्रति दिन, स्रोतों के दो रीडिंग के बीच मापा गया, कभी भी जीवनकाल औसत से अनुमानित नहीं। स्पीड डाउनलोड टर्म का एक चौथाई वजन रखती है, इसलिए एक ताजा उछाल दिखता है बिना एक दिन के स्पाइक को वर्षों के उपयोग से ऊपर रखे।
विस्तृत विवरण दिखाओ
इस साइट पर हर नंबर की जांच की जा सकती है। इस मॉडल का हीट स्कोर 9,051° है, और इसे एक-एक घटक के हिसाब से बनाया गया है, हर एक के बाद कुल योग के साथ: फर्श, हर स्रोत द्वारा जोड़े गए डिग्री, मॉडल के प्रकार के लिए बोनस और इसके वज़न की उम्र जो घटाती है। रंग ऊपर के चार्ट के बैंड हैं। अंत में शब्दावली हर शब्द को परिभाषित करती है।
- 1फर्श से शुरू करें।क्यों 7,000° और शून्य नहीं: स्केल 0° से 9,999° तक चलता है, और 7,000° से नीचे का हिस्सा उन मॉडलों के लिए आरक्षित है जिन पर अभी तक कोई स्रोत रिपोर्ट नहीं करता, जो वहाँ एक स्टैंड-इन नंबर रखते हैं ताकि सूचियाँ पूरी रहें और कभी भी डेटा वाले मॉडल से ऊपर न रहें। 7,000° वह जगह है जहाँ मापा गया डेटा शुरू होता है। एक मॉडल जिसके पास असली डेटा है लेकिन लगभग कोई डाउनलोड नहीं है, वह यहाँ बैठता है; इसके बाद सब माप है, और फर्श के ऊपर जगह में दस दस गुना कदम होते हैं, हर एक 300° के। फर्श हर मॉडल के लिए एक जैसा है, इसलिए यह कुछ तय नहीं करता; ऊपर के डिग्री तय करते हैं।7,000°चल रहा कुल
- 2डाउनलोड जोड़ें।कुल 573,075 डाउनलोड-बराबर, OpenRouter टोकन से। दस गुना डाउनलोड से वही 300° बढ़ता है, इसलिए साइज मायने रखता है लेकिन स्कोर को कभी भी ज्यादा नहीं बढ़ाता।+1,727°8,727°चल रहा कुल
- 3अपनाने की दर जोड़ो।अभी लगभग 20,825 डाउनलोड रोज़ाना, दो माप के बीच मापा गया, जो वजन का एक चौथाई है।+324°9,051°चल रहा कुल
- =हीट स्कोर।इस मॉडल का इस साइट की हर सूची में स्थान। इसे कुछ और नहीं बदलता।9,051°
शब्दावली: यहाँ इस्तेमाल हुए शब्द
- हीट स्कोर
- एक नंबर जो बताता है कि मॉडल अभी कितना इस्तेमाल हो रहा है और कितना पसंद किया जा रहा है, 0° से 9,999° तक। इस साइट की हर 'सबसे गर्म' सूची इसी के हिसाब से सॉर्ट होती है।
- फ्लोर
- 7,000° जो हर मॉडल को असली डेटा के साथ मिलता है। स्केल 0° से 9,999° तक चलता है; फ्लोर से नीचे का हिस्सा बिना डेटा वाले मॉडल के लिए रखा गया है, ताकि डेटा वाला मॉडल हमेशा ऊपर रहे। फ्लोर सबके लिए एक जैसा है और कुछ तय नहीं करता; इससे ऊपर के डिग्री माप हैं।
- डाउनलोड-बराबर
- स्कोर जो कुछ भी डाउनलोड मानता है, उसका जोड़: खुद डाउनलोड, हर टोरेंट सीडर को 1,000, हर AI Horde इमेज और हर जनरेशन साइट पर रन को 1 माना जाता है।
- लॉग स्केल
- दस के हिसाब से गिनती, एक-एक करके नहीं: 1,000 से 10,000 डाउनलोड जाना उतना ही डिग्री बढ़ाता है जितना 10,000 से 100,000 जाना। इससे बड़े मॉडल बाकी सबको दबाते नहीं।
- लाइक्स
- हर स्रोत से अंगूठा ऊपर और लाइक्स, जो लॉग स्केल पर आधे डाउनलोड के बराबर हैं।
- अपनाने की दर
- अभी मॉडल को रोजाना कितने डाउनलोड मिल रहे हैं, दो माप के बीच के अंतर से। डाउनलोड के वजन का एक चौथाई।
- मापा और अनुमानित
- मापा मतलब किसी स्रोत के दो रीडिंग मौजूद हैं और उनका अंतर असली है। अनुमानित मतलब केवल आज का कुल पता है और पिछला डेटा मॉडल के जीवनकाल में फैला हुआ है; साइट बताती है कि कौन सा दिखा रही है।
- सीडर
- कोई जो वज़न की कॉपी ऑनलाइन रखता है ताकि दूसरे टोरेंट के जरिए डाउनलोड कर सकें, या होस्टेड मिरर जो ऐसा करता है। हर एक को 1,000 डाउनलोड माना जाता है।
- AI हॉरड
- एक स्वयंसेवी नेटवर्क जो दान किए गए कंप्यूटरों पर मुफ्त में इमेज बनाता है। किसी मॉडल के साथ बनाई गई इमेज की संख्या सार्वजनिक होती है, और हर एक को एक डाउनलोड माना जाता है।
- जनरेशन साइट्स
- ऐसी साइट्स जो अपने मॉडल की कॉपी होस्ट करती हैं और लोगों को उससे जनरेट करने देती हैं, जैसे PixAI, SeaArt और Yodayo। इनके डाउनलोड Civitai की तरह गिने जाते हैं और हर जनरेशन रन को एक डाउनलोड माना जाता है।
- OpenRouter टोकन
- Claude या GPT जैसे API के माध्यम से सेवा प्राप्त टेक्स्ट मॉडल के लिए डाउनलोड करने के लिए कोई वज़न नहीं होता, इसलिए इसका उपयोग टोकन में मापा जाता है: वे टेक्स्ट के टुकड़े जो इसने OpenRouter के माध्यम से पढ़े और लिखे, जो कई ऐप्स द्वारा उपयोग किया जाने वाला एक गेटवे है, पिछले 30 दिनों में। हर 10,000,000 टोकन एक डाउनलोड के रूप में गिने जाते हैं। स्रोत: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0।
- पूरा मॉडल (चेकपॉइंट)
- खुद जनरेट करने वाली फाइल, वज़न खुद में। इसे बोनस मिलता है क्योंकि एड-ऑन इसी पर निर्भर होते हैं।
- LoRA और एम्बेडिंग
- छोटे एड-ऑन फाइल जो किसी और के वज़न को एक स्टाइल, कैरेक्टर या कॉन्सेप्ट की ओर मोड़ते हैं। ये अकेले नहीं चल सकते।
- फैमिली और वज़न
- जिस बेस पर मॉडल बना है, जैसे SD 1.5, SDXL, Flux या Wan। हर मॉडल अपने फैमिली के वज़न की रिलीज़ तारीख विरासत में लेता है।
- उम्र
- कितने समय पहले फैमिली के वज़न आए थे उसके हिसाब से घटाई गई डिग्री: सालाना 150°, अधिकतम 750° तक। यह पुराने डाउनलोड्स को सूची के शीर्ष से फ्रीज करके रखता है।
- फैमिली बूस्ट
- इस साइट द्वारा अभी आगे बढ़ाए जा रहे फैमिली के LoRA के लिए एक छोटा, सीमित बढ़ावा, जो हमेशा ब्रेकडाउन में दिखता है।
- स्टैंड-इन स्कोर
- एक स्थिर संख्या जो उस मॉडल को दी जाती है जिसके लिए अभी कोई स्रोत रिपोर्ट नहीं है, ताकि सूचियाँ पूरी रहें। यह कभी भी डेटा वाले मॉडल से ऊपर रैंक नहीं करता।
- नया! (ग्रेस अवधि)
- एक मॉडल जो 7 दिनों से कम पुराना है, वह स्कोर के बजाय नया! दिखाता है और रैंकिंग में कोई स्थान नहीं रखता। इसका स्कोर पहले दिन से गणना किया जाता है, लेकिन एक दिन पुराना मॉडल सबसे तेज़ बढ़ता है, इसलिए बिना इंतजार के सप्ताह का #1 हमेशा कल निकला हुआ मॉडल होता बजाय उस मॉडल के जो एक सप्ताह तक टिके।
- ट्रेंड
- किसी अवधि में मॉडल की बढ़त की तुलना उसी अवधि में सामान्य मॉडल की बढ़त से। सामान्य से तेज़ बढ़त को उछाल माना जाता है, धीमी को गिरावट।
- सामान्य मॉडल
- कैटलॉग का मध्य: आधे मॉडल जिनके आंकड़े हैं, उन्होंने उस अवधि में तेज़ बढ़त की, आधे ने धीमी।
इस मॉडल की लोकप्रियता कैटलॉग के बाकी हिस्सों के मुकाबले कैसे बढ़ी है: हर अवधि में डाउनलोड, लाइक और उपयोग में इसका विकास, उसी अवधि में सामान्य मॉडल के विकास के मुकाबले मापा गया, और उस समय इसका हीट स्कोर। सामान्य विकास से ऊपर बढ़ोतरी दिखाती है, नीचे गिरावट। अतीत को आज के टोटल, मॉडल के पहले दिन और मापा गया डाउनलोड स्पीड से फिर से बनाया गया है जब दो रीडिंग्स मौजूद हों; अगर मॉडल उस अवधि की शुरुआत में मौजूद नहीं था तो n/a दिखता है।
MiniMax M3 Text / LLM फ़ैमिली का एक टेक्स्ट मॉडल है, जो ModelTrends.ai पर सूचीबद्ध है — ओपन सोर्स AI इमेज, वीडियो और टेक्स्ट मॉडल की एक केवल-पढ़ने योग्य सूची। इसकी तुलना अन्य Text / LLM मॉडल से करें, ट्रेंड देखने के लिए इसका हीट स्कोर देखें और इसे आज़माने के लिए PirateDiffusion या BitVector पर खोलें।
मॉडल फ़ैमिली के अनुसार ब्राउज़ करें
Text / LLM मॉडल
434
Anima मॉडल
528
Chroma मॉडल
19
Fibo मॉडल
2
Flux मॉडल
1,496
Flux 2 / Klein मॉडल
1,239
Flux 3 मॉडल
3
Moss मॉडल
3
Iris मॉडल
1
MiniMax H3 मॉडल
364
Hunyuan मॉडल
204
Ideogram मॉडल
20
Krea2 मॉडल
717
Qwen मॉडल
20
Qwen2 मॉडल
47
Ltx2 मॉडल
153