MiniMax M3
9051°
<minimax-m3>
Le app che supportano i tag di ModelTrends ti permettono di eseguire/installare modelli copiando questo codice nel tuo prompt senza configurazioni. Cerca la nostra icona nelle app che lo supportano, come Prism (qui sotto).
Esegui questo modello
Offerte / Annunci
Easy Creator (Prism) Web
Illimitato · tariffa fissa
Ideale per principianti. Flussi di lavoro potenti, curva di apprendimento bassa.
PirateDiffusion Telegram
Illimitato · tariffa fissa
Crea video, immagini, personaggi chat personalizzati e altro.
Pro studio (SpyGlass) Web
Illimitato · tariffa fissa
Sfoglia modelli, rendi e affina da qualsiasi browser o telefono.
Discord bot (Vector)
Illimitato · tariffa fissa
Aggiungi Vector al tuo server o unisciti al Discord di Vector. Crea qualsiasi cosa!
Unified Editor Web
Illimitato · tariffa fissa
Editor per immagini e video: rendi, modifica, migliora e altro tutto in una pagina.
OpenRouter Terminale / API
Paga per token
Chatta con questo modello nel browser o chiamalo dal tuo codice con una chiave API.
App locali Locale
Richiede configurazione
Installa programmi locali se il tuo computer ha l’hardware adatto.
ModelDuel Web
Paga per uso
Genera lo stesso prompt su fino a 50 modelli checkpoint/base contemporaneamente.
Guide per questo modello
Come scegliere un modello AI a ottobre 2026: le novità closed source, poi i pesi aperti da scaricare
Il miglior LLM locale per caso d'uso (ottobre 2026): il modello open giusto per ogni lavoro
Quanta VRAM serve davvero per l'AI locale?
Pesi aperti vs open source vs solo API: cosa puoi davvero fare
Come Installare Ollama e Usare un'IA Locale (Windows, Mac, Linux)
MiniMax | contesto da 1.048.576 token | $0.30/M input, $1.20/M output. MiniMax-M3 è un modello foundation multimodale di MiniMax. Supporta input testuali, immagini e video con output testuale, una finestra di contesto da 1M token, ed è adatto per lavoro agentico a lungo termine, coding e uso di strumenti. È costruito su MiniMax Sparse Attention (MSA), che sostituisce l'attenzione completa con selezione KV-block per ridurre il calcolo per token su contesti lunghi — circa 1/20 del costo della generazione precedente a 1M token, con prefill e decode sostanzialmente più veloci mantenendo qualità…MiniMax | contesto da 1.048.576 token | $0.30/M input, $1.20/M output. MiniMax-M3 è un modello foundation multimodale di MiniMax. Supporta input testuali, immagini e video con output testuale, una finestra di contesto da 1M token, ed è adatto per lavoro agentico a lungo termine, coding e uso di strumenti. È costruito su MiniMax Sparse Attention (MSA), che sostituisce l'attenzione completa con selezione KV-block per ridurre il calcolo per token su contesti lunghi — circa 1/20 del costo della generazione precedente a 1M token, con prefill e decode sostanzialmente più veloci mantenendo qualità su quasi tutti i compiti. Addestrato come modello multimodale nativo su dati intercalati e ottimizzato per collaborazione multi-turno simile a produzione tramite un framework interattivo con simulatore utente, il modello è orientato a compiti sostenuti e multi-step piuttosto che a esecuzione single-turn.
Note del capitano
Note del 2026-10-13
MiniMax M3 è un modello sparse mixture-of-experts da 428 miliardi di parametri di MiniMax, che attiva circa 23 miliardi di parametri per token, con una finestra di contesto da un milione di token e supporto nativo per input testuali, immagini e video. La sua architettura MiniMax Sparse Attention riduce il calcolo per token a circa 1/20 della generazione precedente a pieno contesto, con un prefill 9× più veloce e un decode 15× più veloce. I pesi sono open, l’API è economica e il design punta a lavori agentici sostenuti piuttosto che query one-shot.
Conosciuto per
- Finestra di contesto da 1 milione di token a una frazione del costo computazionale dei modelli a attenzione densa
- Addestramento multimodale nativo su testo, immagine e video fin dal primo passo
- Speedup di 9× nel prefill e 15× nel decode rispetto a M2 a contesto massimo
- Tre modalità di ragionamento commutabili: sempre attivo, adattivo o disabilitato
- Ottimizzato per compiti agentici multi-turn e uso di strumenti, non solo prompt singoli
Attenzione a
- Con 428 miliardi di parametri totali, il deployment locale richiede hardware serio; verifica i requisiti VRAM prima di scaricare.
- Pesi open, ma verifica i termini di licenza per il tuo caso d’uso prima di costruire un prodotto commerciale sopra.
- La qualità degli input video e immagine a lunghezze di contesto estreme non è qui benchmarkata indipendentemente.
Prompt da provare
Refactoring multi-file
Stai lavorando su uno scraper web Python diviso in tre file: fetcher.py gestisce le richieste HTTP con retry, parser.py estrae dati strutturati usando BeautifulSoup, e main.py orchestra la pipeline. Lo scraper perde silenziosamente elementi quando una pagina restituisce un 429. Diagnostica la causa probabile, proponi una soluzione con backoff esponenziale e riscrivi le sezioni rilevanti di fetcher.py e main.py per implementarla.
Q&A su documento lungo
Incollo un lungo contratto qui sotto. Leggi l’intero documento, poi rispondi a queste tre domande: 1) Quali sono le condizioni di risoluzione per entrambe le parti? 2) Ci sono clausole di rinnovo automatico e, in tal caso, quale periodo di preavviso si applica? 3) Quale parte si assume la responsabilità per le violazioni dei dati? Cita il numero della clausola per ogni risposta. [Incolla qui il testo del contratto]
Analisi basata su immagine
Allego uno screenshot di una dashboard. Identifica ogni metrica visibile, segnala quali sono fuori da un range operativo normale basandoti su ciò che vedi, e suggerisci le due cause più probabili per eventuali anomalie. Poi scrivi un riassunto in tre frasi che un manager non tecnico possa leggere.
Confronta con
- MiniMax M1Modello solo APIContesto di 1,000,000 token · Input $0.55/M, output $2.20/M
- MiniMax M2.5Modello con pesi apertiContesto di 204,800 token · Input $0.27/M, output $0.95/M
- MiniMax-01Modello con pesi apertiContesto di 1,000,192 token · Input $0.20/M, output $1.10/M
- MiniMax M2.1Modello con pesi apertiContesto di 204,800 token · Input $0.30/M, output $1.20/M
Altri modelli di testo da minimax
Domande frequenti
- Posso eseguire MiniMax M3 localmente?
- Sì, i pesi sono open e ospitati su MiniMaxAI/MiniMax-M3 su Hugging Face. MiniMax supporta i framework SGLang, vLLM, Transformers, KTransformers, unsloth e ATOM per l’inferenza, anche se con 428 miliardi di parametri totali servirà hardware sostanziale.
- Quanto costa MiniMax M3 via API?
- L’API costa $0.30 per milione di token in input e $1.20 per milione di token in output, con una finestra di contesto da 1.048.576 token.
- In cosa differisce M3 da M2?
- M3 sostituisce l’attenzione piena con MiniMax Sparse Attention, offrendo un prefill 9× più veloce e un decode 15× più veloce a 1M di contesto, riducendo il calcolo per token a circa 1/20 di M2; aggiunge inoltre input video nativi e una modalità di ragionamento configurabile che M2 non esponeva.
Verdetto del capitanoUn raro modello con pesi open che prende sul serio la finestra di contesto da un milione di token, ricostruendo attorno a essa il meccanismo di attenzione.
Scheda modello su Hugging Face
Il capitano scrive queste note dalla descrizione e dalla scheda modello. Prezzi e dimensioni del contesto sono quelli del provider al momento della scrittura e possono cambiare.
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
Tendenza di popolarità di MiniMax M3
Punteggio di calore da 31 May 2026
Punteggio di popolarità
9,051°
Questa settimana
▲
29.0%
9,017° allora, 9,051° ora
Questo mese
▲
231%
8,892° allora, 9,051° ora
Ultimo anno
n/a
Non ancora rilasciato/tracciato
7,000°
Floor
La scala va da 0° a 9.999°. Tutto ciò che sta sotto 7,000° è riservato ai modelli su cui nessuna fonte ha ancora dati, che hanno un numero provvisorio lì per mantenere le liste complete. 7,000° è dove iniziano i dati misurati: un modello con dati reali ma quasi nessun download sta al floor, e le misurazioni riempiono i gradi sopra di esso. Il floor non dice nulla sul modello; solo i gradi sopra lo fanno, e sono quelli che distinguono un modello dall'altro.
+1,727°
Token OpenRouter
5,730,756,128,120 token processati da questo modello tramite OpenRouter negli ultimi 30 giorni, prompt e risposte insieme. Ogni 10,000,000 token conta come un download nel termine di download, 573,075 in totale; i token dell'ultimo giorno contribuiscono al tasso di adozione. Fonte: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).
+324°
Tasso di adozione
Circa 20,825 download al giorno, misurati tra due rilevazioni delle fonti, mai stimati da una media a vita. La velocità pesa un quarto del termine download, così una nuova impennata si vede senza che un picco di un giorno superi anni di uso.
Mostra dettagli
Ogni numero su questo sito può essere verificato. Il punteggio heat di questo modello è 9,051°, ed è costruito un ingrediente alla volta, con il totale progressivo dopo ogni passaggio: il floor, i gradi che ogni fonte aggiunge, il bonus per il tipo di modello e cosa toglie l'età dei suoi pesi. I colori corrispondono alle bande del grafico sopra. Il glossario alla fine definisce ogni termine.
- 1Inizia dal floor.Perché 7,000° e non zero: la scala va da 0° a 9.999°, e la parte sotto 7,000° è riservata ai modelli su cui nessuna fonte ha ancora dati, che hanno un numero provvisorio lì per mantenere le liste complete e non superare mai un modello con dati. 7,000° è dove iniziano i dati misurati. Un modello con dati reali ma quasi nessun download sta qui; tutto ciò che segue è misurazione, e lo spazio sopra il floor contiene dieci passi decuplici nei download a 300° ciascuno. Il floor è uguale per ogni modello, quindi non decide nulla; lo fanno i gradi sopra di esso.7,000°totale in corso
- 2Aggiungi i download.573,075 equivalenti di download in totale, da Token OpenRouter. Dieci volte i download aggiungono lo stesso 300°, quindi la dimensione conta ma non domina mai il punteggio.+1,727°8,727°totale in corso
- 3Aggiungi il tasso di adozione.Circa 20,825 download al giorno in questo momento, misurati tra due rilevazioni, con un peso di un quarto.+324°9,051°totale in corso
- =Il punteggio heat.Dove si posiziona questo modello in ogni lista di questo sito. Niente altro lo modifica.9,051°
Glossario: i termini usati qui
- Punteggio heat
- Un numero che indica quanto un modello è usato e desiderato ora, da 0° a 9.999°. Ogni lista su questo sito che dice più caldo è ordinata per questo e nient’altro.
- Soglia minima
- I 7.000° da cui parte ogni modello con dati reali. La scala va da 0° a 9.999°; la parte sotto la soglia è riservata ai sostituti (modelli senza dati), così un modello con dati è sempre sopra uno senza. La soglia è uguale per tutti e non decide nulla; i gradi sopra sono la misura.
- Equivalenti di download
- Tutto ciò che il punteggio considera come un download, sommato: i download stessi, ogni seeder torrent come 1.000, ogni immagine AI Horde e ogni esecuzione su un sito di generazione come uno.
- Scala logaritmica
- Conta a decine, non a unità: passare da 1.000 a 10.000 download aggiunge gli stessi gradi che passare da 10.000 a 100.000. Evita che i giganti schiaccino tutto il resto.
- Like
- Pollici in su e like da ogni fonte, valgono metà di un download sulla scala logaritmica.
- Tasso di adozione
- Quanti download al giorno riceve un modello ora, dalla differenza tra due rilevazioni di una fonte. Un quarto del peso del termine download.
- Misurato e stimato
- Misurato significa che ci sono due letture di una fonte e la differenza è reale. Stimato significa che si conosce solo il totale di oggi e il passato è distribuito sulla vita del modello; il sito indica quale viene mostrato.
- Seeder
- Qualcuno che mantiene una copia dei pesi online per farli scaricare agli altri tramite torrent, o uno specchio ospitato che fa lo stesso. Ognuno conta come 1.000 download.
- AI Horde
- Una rete di volontari che genera immagini gratis su computer donati. Il numero di immagini create con un modello è pubblico, e ognuna conta come un download.
- Siti di generazione
- Siti che ospitano copie di un modello e permettono di generare con esso, come PixAI, SeaArt e Yodayo. I loro download contano come quelli di Civitai e ogni generazione come un download.
- Token OpenRouter
- Un modello di testo servito tramite API, come Claude o GPT, non ha pesi da scaricare, quindi il suo utilizzo si misura in token: i pezzi di testo letti e scritti tramite OpenRouter, un gateway usato da molte app, negli ultimi 30 giorni. Ogni 10,000,000 token conta come un download. Fonte: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Modello completo (checkpoint)
- I pesi stessi, il file che genera da solo. Riceve un bonus perché da esso dipendono gli add-on.
- LoRA e embedding
- Piccoli file add-on che indirizzano i pesi di qualcun altro verso uno stile, un personaggio o un concetto. Non possono funzionare da soli.
- Famiglia e pesi
- La base su cui è costruito un modello, come SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Ogni modello eredita la data di rilascio dei pesi della sua famiglia.
- Età
- Gradi tolti in base a quanto tempo fa sono usciti i pesi della famiglia: 150° all'anno, fino a 750°. Mantiene i vecchi download che hanno avuto anni per accumularsi congelando la cima della lista.
- Boost famiglia
- Una piccola spinta limitata per le LoRA di una famiglia che questo sito sta promuovendo ora, sempre elencata nel dettaglio.
- Punteggio stand-in
- Un numero stabile sotto il minimo dato a un modello su cui nessuna fonte ha ancora dati, così le liste restano complete. Non supera mai un modello con dati.
- Novità! (periodo di grazia)
- Un modello più giovane di 7 giorni mostra Novità! invece di un punteggio e non ha posizione nelle classifiche. Il suo punteggio è calcolato dal primo giorno, ma un modello di un giorno cresce più velocemente di qualsiasi altro, quindi senza l'attesa il #1 della settimana sarebbe sempre quello uscito ieri invece di quello che ha resistito per una settimana.
- Tendenza
- Come la crescita di un modello in un periodo si confronta con la crescita tipica di un modello nello stesso periodo. Più veloce del tipico si legge come aumento, più lento come calo.
- Modello tipico
- Il centro del catalogo: metà dei modelli con un valore è cresciuta più velocemente nel periodo, metà più lentamente.
Come si è mosso questo modello rispetto al resto del catalogo: la sua crescita in download, like e utilizzo in ogni periodo, misurata rispetto alla crescita tipica dei modelli nello stesso periodo, con il suo punteggio di popolarità al momento. Sopra la crescita tipica indica un aumento, sotto una diminuzione. Il passato è ricostruito dai totali di oggi, dal primo giorno del modello e dalla sua velocità di download misurata quando ci sono due letture; un modello che non esisteva all'inizio del periodo mostra n/a.
MiniMax M3 è un modello di testo per la famiglia Text / LLM presente su ModelTrends.ai, un catalogo in sola lettura di modelli di IA open source per immagini, video e testo. Confrontalo con gli altri modelli Text / LLM, controlla il punteggio di calore per vedere la tendenza e aprilo su PirateDiffusion o BitVector per provarlo.
Altri modelli Text / LLMAltri Testo / LLM Text / LLMllmminimaxvisionevideoragionamentoagentiprogrammazionecontesto lungo
Sfoglia per famiglia di modelli
Modelli Text / LLM
434
Modelli Anima
528
Modelli Chroma
19
Modelli Fibo
2
Modelli Flux
1,496
Modelli Flux 2 / Klein
1,239
Modelli Flux 3
3
Modelli Moss
3
Modelli Iris
1
Modelli MiniMax H3
364
Modelli Hunyuan
204
Modelli Ideogram
20
Modelli Krea2
717
Modelli Qwen
20
Modelli Qwen2
47
Modelli Ltx2
153