Czy mogę uruchomić MiniMax M3 lokalnie?

Tak, wagi są otwarte i dostępne pod MiniMaxAI/MiniMax-M3 na Hugging Face. MiniMax wspiera frameworki inferencyjne SGLang, vLLM, Transformers, KTransformers, unsloth i ATOM, choć przy 428 miliardach parametrów potrzebujesz znacznego sprzętu.

Ile kosztuje MiniMax M3 przez API?

API kosztuje 0,30 USD za milion tokenów wejściowych i 1,20 USD za milion tokenów wyjściowych, z oknem kontekstu 1 048 576 tokenów.

Czym M3 różni się od M2?

M3 zastępuje pełną atencję MiniMax Sparse Attention, oferując 9× szybsze wstępne wypełnienie i 15× szybsze dekodowanie przy 1M kontekście, jednocześnie zmniejszając koszt obliczeniowy na token do około 1/20 M2; dodaje też natywne wejście wideo oraz konfigurowalny tryb rozumowania, którego M2 nie miał.

▲

29.0%

ten tydzień

MiniMax M3

9051°

#llm #minimax #wizja #wideo #rozumowanie #agenci

Wizja

Działa na Graydient

Uruchom model

Oferty / Reklamy

Easy Creator (Prism) Web

Nielimitowane · stała opłata

Najlepsze dla początkujących. Potężne procesy, niska krzywa nauki.

PirateDiffusion Telegram

Nielimitowane · stała opłata

Twórz filmy, obrazy, niestandardowe postacie do czatu i więcej.

Pro studio (SpyGlass) Web

Nielimitowane · stała opłata

Przeglądaj modele, renderuj i poprawiaj z dowolnej przeglądarki lub telefonu.

Discord bot (Vector)

Nielimitowane · stała opłata

Dodaj Vector do swojego serwera lub dołącz do Vector Discord. Twórz wszystko!

Unified Editor Web

Nielimitowane · stała opłata

Edytor obrazów i wideo: renderuj, edytuj, powiększaj i więcej na jednej stronie.

OpenRouter Terminal / API

Płać za token

Rozmawiaj z tym modelem w przeglądarce lub wywołuj go z kodu za pomocą jednego klucza API.

Aplikacje lokalne Lokalnie

Wymaga konfiguracji

Zainstaluj programy lokalnie, jeśli masz wystarczająco mocny komputer.

ModelDuel Web

Płać za użycie

Generuj ten sam prompt na maksymalnie 50 modelach checkpoint/podstawowych jednocześnie.

Wynajmij GPU w chmurze

Graydient Chmurowy GPU

Nielimitowane · stała opłata

Stała opłata, nielimitowane użycie. Ten model instaluje się jednym kliknięciem.

RunPod Chmurowy GPU

Opłata za minutę

Wynajmij GPU na minuty i skonfiguruj model samodzielnie.

Poradniki do tego modelu

Jak wybrać model AI w październiku 2026: najpierw zamknięte modele, potem otwarte wagi warte pobrania

Najlepsze lokalne LLM według zastosowania (październik 2026): odpowiedni otwarty model do każdego zadania

Ile VRAM naprawdę potrzebuję do lokalnej AI?

Otwarte wagi vs otwarte źródła vs tylko API: co naprawdę możesz robić

Jak zainstalować Ollama i uruchomić lokalną AI (Windows, Mac, Linux)

Wszystkie poradniki

MiniMax | kontekst 1 048 576 tokenów | $0.30/M wejście, $1.20/M wyjście. MiniMax-M3 to multimodalny model bazowy od MiniMax. Obsługuje wejścia tekstowe, obrazowe i wideo z wyjściem tekstowym, oknem kontekstowym 1M tokenów, nadaje się do długoterminowej pracy agentowej, kodowania i użycia narzędzi. Zbudowany na MiniMax Sparse Attention (MSA), który zastępuje pełną uwagę wyborem bloków KV, aby zmniejszyć obciążenie obliczeniowe na token przy długim kontekście — około 1/20 kosztu poprzedniej generacji przy 1M tokenów, z znacznie szybszym wypełnianiem i dekodowaniem, zachowując jakość w…MiniMax | kontekst 1 048 576 tokenów | $0.30/M wejście, $1.20/M wyjście. MiniMax-M3 to multimodalny model bazowy od MiniMax. Obsługuje wejścia tekstowe, obrazowe i wideo z wyjściem tekstowym, oknem kontekstowym 1M tokenów, nadaje się do długoterminowej pracy agentowej, kodowania i użycia narzędzi. Zbudowany na MiniMax Sparse Attention (MSA), który zastępuje pełną uwagę wyborem bloków KV, aby zmniejszyć obciążenie obliczeniowe na token przy długim kontekście — około 1/20 kosztu poprzedniej generacji przy 1M tokenów, z znacznie szybszym wypełnianiem i dekodowaniem, zachowując jakość w większości zadań. Trenowany jako natywny model multimodalny na przeplatanych danych i dostrojony do wieloetapowej, produkcyjnej współpracy poprzez interaktywny framework symulatora użytkownika, model jest ukierunkowany na trwałe, wieloetapowe zadania, a nie na jednorazowe wykonanie.

Notatki kapitana

Napisane przez Captain, redaktora domu

Notatki z 2026-10-13

MiniMax M3 to model sparse mixture-of-experts o 428 miliardach parametrów od MiniMax, aktywujący około 23 miliardów parametrów na token, z oknem kontekstu miliona tokenów i natywnym wsparciem dla tekstu, obrazu i wideo. Jego architektura MiniMax Sparse Attention redukuje koszt obliczeniowy na token do około 1/20 poprzedniej generacji przy pełnym kontekście, z 9× szybszym wstępnym wypełnieniem i 15× szybszym dekodowaniem. Wagi są otwarte, API tanie, a projekt skierowany na długotrwałą pracę agentową, a nie jednorazowe zapytania.

Znany z

Kontekst miliona tokenów przy ułamku kosztu obliczeniowego modeli z gęstą atencją
Natywne treningi multimodalne obejmujące tekst, obraz i wideo od samego początku
9× szybsze wstępne wypełnienie i 15× szybsze dekodowanie względem M2 przy maksymalnym kontekście
Trzy przełączalne tryby rozumowania: zawsze włączony, adaptacyjny lub wyłączony
Dostosowany do wieloetapowych zadań agentowych i użycia narzędzi, nie tylko pojedynczych promptów

Uważaj na

Przy 428 miliardach parametrów lokalne wdrożenie wymaga poważnego sprzętu; sprawdź wymagania VRAM przed pobraniem.
Wagi są otwarte, ale zweryfikuj warunki licencji dla swojego zastosowania przed budową produktu komercyjnego.
Jakość wejścia wideo i obrazu przy ekstremalnej długości kontekstu nie jest tu niezależnie benchmarkowana.

Najlepszy do

Agenci i użycie narzędzi

Podpowiedzi do wypróbowania

Refaktoryzacja wieloplikowa

Pracujesz nad Pythonowym scraperem podzielonym na trzy pliki: fetcher.py obsługuje żądania HTTP z ponawianiem, parser.py wyciąga dane strukturalne za pomocą BeautifulSoup, a main.py orkiestruje pipeline. Scraper cicho pomija elementy, gdy strona zwraca 429. Zdiagnozuj prawdopodobną przyczynę, zaproponuj poprawkę z wykładniczym backoffem i przepisz odpowiednie fragmenty fetcher.py i main.py, aby to wdrożyć.

Pytania i odpowiedzi do długiego dokumentu

Wkleję poniżej długi kontrakt. Przeczytaj cały dokument, a następnie odpowiedz na trzy pytania: 1) Jakie są warunki rozwiązania dla każdej ze stron? 2) Czy są klauzule automatycznego przedłużenia i jaki okres wypowiedzenia obowiązuje? 3) Która strona ponosi odpowiedzialność za naruszenia danych? Podaj numer klauzuli dla każdej odpowiedzi. [Wklej tekst kontraktu tutaj]

Analiza oparta na obrazie

Załączony jest zrzut ekranu dashboardu. Zidentyfikuj wszystkie widoczne metryki, zanotuj które są poza normalnym zakresem na podstawie tego, co widzisz, i zasugeruj dwa najbardziej prawdopodobne źródła anomalii. Następnie napisz trzyzdaniowe podsumowanie, które mógłby przeczytać nietechniczny menedżer.

Porównaj z

MiniMax M1
Model tylko z API
Kontekst 1,000,000 tokenów · $0.55/M wejście, $2.20/M wyjście
MiniMax M2.5
Model z otwartymi wagami
Kontekst 204,800 tokenów · $0.27/M wejście, $0.95/M wyjście
MiniMax-01
Model z otwartymi wagami
Kontekst 1,000,192 tokenów · $0.20/M wejście, $1.10/M wyjście
MiniMax M2.1
Model z otwartymi wagami
Kontekst 204,800 tokenów · $0.30/M wejście, $1.20/M wyjście

Więcej modeli tekstowych od minimax

Pytania, które ludzie zadają

Czy mogę uruchomić MiniMax M3 lokalnie?: Tak, wagi są otwarte i dostępne pod MiniMaxAI/MiniMax-M3 na Hugging Face. MiniMax wspiera frameworki inferencyjne SGLang, vLLM, Transformers, KTransformers, unsloth i ATOM, choć przy 428 miliardach parametrów potrzebujesz znacznego sprzętu.
Ile kosztuje MiniMax M3 przez API?: API kosztuje 0,30 USD za milion tokenów wejściowych i 1,20 USD za milion tokenów wyjściowych, z oknem kontekstu 1 048 576 tokenów.
Czym M3 różni się od M2?: M3 zastępuje pełną atencję MiniMax Sparse Attention, oferując 9× szybsze wstępne wypełnienie i 15× szybsze dekodowanie przy 1M kontekście, jednocześnie zmniejszając koszt obliczeniowy na token do około 1/20 M2; dodaje też natywne wejście wideo oraz konfigurowalny tryb rozumowania, którego M2 nie miał.

Wyrok kapitana
Rzadki model z otwartymi wagami, który traktuje milion-tokenowe okno kontekstu na poważnie, przebudowując wokół niego mechanizm atencji.

Karta modelu na Hugging Face

Kapitan pisze te notatki na podstawie opisu modelu i karty modelu. Ceny i rozmiary kontekstu pochodzą od dostawcy w momencie pisania i mogą się zmieniać.

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

Trend popularności: MiniMax M3

Wynik heat od 31 May 2026

Wskaźnik popularności

9,051°

Ten tydzień

▲

29.0%

9,017° wtedy, 9,051° teraz

Ten miesiąc

▲

231%

8,892° wtedy, 9,051° teraz

Ostatni rok

n/a

Jeszcze nie wydano/śledzono

7,000°

Podstawa

Skala idzie od 0° do 9 999°. Wszystko poniżej 7,000° jest zarezerwowane dla modeli, o których żadne źródło jeszcze nie raportuje, które mają tam zastępczą wartość, by listy były kompletne. 7,000° to punkt startowy dla danych pomiarowych: model z prawdziwymi danymi, ale prawie bez pobrań, stoi na tej podstawie, a pomiary wypełniają stopnie powyżej niej. Podstawa nic nie mówi o modelu; to stopnie powyżej niej robią różnicę i to one rozróżniają modele.

+1,727°

Tokeny OpenRouter

5,730,756,128,120 tokenów przetworzonych przez ten model przez OpenRouter w ciągu ostatnich 30 dni, razem zapytania i odpowiedzi. Każde 10,000,000 tokenów liczy się jako jedno pobranie w terminie pobrań, łącznie 573,075; tokeny z ostatniego dnia wchodzą do wskaźnika adopcji. Źródło: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

+324°

Tempo adopcji

Około 20,825 pobrań dziennie, mierzone między dwoma odczytami źródeł, nigdy nie szacowane na podstawie średniej z całego czasu. Prędkość waży ćwierć składnika pobrań, więc świeży wzrost jest widoczny, ale jednodniowy skok nie przebije lat użycia.

Pokaż szczegóły

Każdą liczbę na tej stronie można sprawdzić. Wynik popularności tego modelu to 9,051°, a tutaj jest zbudowany krok po kroku, z bieżącym sumowaniem po każdym składniku: podstawa, stopnie dodawane przez każde źródło, bonus za rodzaj modelu oraz odejmowanie za wiek wag. Kolory odpowiadają zakresom na wykresie powyżej. Na końcu znajduje się słownik, który wyjaśnia każde pojęcie.

1
Zacznij od podstawy.
Dlaczego 7,000°, a nie zero: skala idzie od 0° do 9 999°, a część poniżej 7,000° jest zarezerwowana dla modeli, o których żadne źródło jeszcze nie raportuje, które mają tam zastępczą wartość, by listy były kompletne i nigdy nie wyprzedzały modeli z danymi. 7,000° to punkt startowy dla danych pomiarowych. Model z prawdziwymi danymi, ale prawie bez pobrań, stoi tutaj; wszystko co dalej to pomiary, a przestrzeń powyżej podstawy mieści dziesięć dziesięciokrotnych kroków w pobraniach po 300° każdy. Podstawa jest taka sama dla każdego modelu, więc nic nie decyduje; decydują stopnie powyżej niej.
7,000°
bieżąca suma
2
Dodaj pobrania.
573,075 równoważników pobrań łącznie, z Tokeny OpenRouter. Dziesięć razy więcej pobrań dodaje ten sam 300°, więc rozmiar ma znaczenie, ale nigdy nie dominuje wyniku.
+1,727°
8,727°
bieżąca suma
3
Dodaj tempo adopcji.
Około 20,825 pobrań dziennie teraz, mierzone między dwoma odczytami, z wagą ćwierć pobrania.
+324°
9,051°
bieżąca suma
=
Wynik heat.
Pozycja tego modelu na każdej liście na tej stronie. Nic innego tego nie zmienia.
9,051°

Słowniczek: używane tu terminy

Wynik heat: Jedna liczba pokazująca, jak bardzo model jest używany i pożądany teraz, od 0° do 9,999°. Każda lista na tej stronie z napisem hottest jest sortowana według tego i niczego innego.
Podstawa: 7,000° to punkt startowy dla każdego modelu z prawdziwymi danymi. Skala idzie od 0° do 9,999°; część poniżej podstawy jest zarezerwowana dla zastępczych modeli (bez danych), żeby model z danymi zawsze był wyżej. Podstawa jest taka sama dla wszystkich i nic nie decyduje; stopnie powyżej niej to właściwy pomiar.
Równoważniki pobrań: Wszystko, co wynik traktuje jak pobranie, zsumowane: same pobrania, każdy seeder torrenta jako 1,000, każde AI Horde zdjęcie i każde uruchomienie na stronie generującej jako jedno.
Skala logarytmiczna: Liczenie co dziesięć, nie co jeden: przejście z 1,000 do 10,000 pobrań dodaje tyle samo stopni, co z 10,000 do 100,000. Zapobiega to dominacji gigantów nad resztą.
Polubienia: Kciuki w górę i polubienia ze wszystkich źródeł, warte połowę pobrania na skali logarytmicznej.
Tempo adopcji: Ile pobrań dziennie model ma teraz, na podstawie różnicy między dwoma odczytami źródła. Ćwierć wagi terminu pobrania.
Zmierzony i szacowany: Zmierzony oznacza, że istnieją dwa odczyty źródła i różnica jest rzeczywista. Szacowany oznacza, że znana jest tylko dzisiejsza suma, a przeszłość jest rozłożona na czas życia modelu; strona mówi, który z nich pokazuje.
Seeder: Ktoś, kto trzyma kopię wag online, aby inni mogli je pobrać przez torrent, albo hostowany mirror robiący to samo. Każdy taki liczy się jako 1 000 pobrań.
AI Horde: Sieć wolontariuszy, która generuje obrazy za darmo na komputerach darczyńców. Liczba obrazów wygenerowanych z modelem jest publiczna i każde liczy się jako jedno pobranie.
Strony generujące: Strony, które mają własne kopie modelu i pozwalają ludziom generować z nim obrazy, takie jak PixAI, SeaArt i Yodayo. Ich pobrania liczą się jak na Civitai, a każde uruchomienie generowania to jedno pobranie.
Tokeny OpenRouter: Model tekstowy obsługiwany przez API, taki jak Claude czy GPT, nie ma wag do pobrania, więc jego użycie mierzy się tokenami: fragmentami tekstu, które przeczytał i napisał przez OpenRouter, bramkę używaną przez wiele aplikacji, w ciągu ostatnich 30 dni. Każde 10,000,000 tokenów liczy się jako jedno pobranie. Źródło: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Pełny model (checkpoint): Same wagi, plik, który generuje samodzielnie. Dostaje bonus, bo dodatki od niego zależą.
LoRA i embedding: Małe pliki dodatków, które kierują czyjeś wagi w stronę stylu, postaci lub koncepcji. Nie mogą działać samodzielnie.
Rodzina i wagi: Podstawa, na której zbudowano model, np. SD 1.5, SDXL, Flux lub Wan. Każdy model dziedziczy datę wydania wag swojej rodziny.
Wiek: Stopnie odejmowane za to, jak dawno wyszły wagi rodziny: 150° za rok, do 750°. Zachowuje stare pobrania, które miały lata na narastanie, zamrażając szczyt listy.
Wzmocnienie rodziny: Małe, ograniczone wsparcie dla LoRA z rodziny, którą ta strona teraz promuje, zawsze podane w rozbiciu.
Wynik zastępczy: Stabilna liczba poniżej minimum, przyznawana modelowi, o którym jeszcze nie ma danych źródłowych, żeby listy były kompletne. Nigdy nie jest wyżej niż model z danymi.
Nowy! (okres karencji): Model młodszy niż 7 dni pokazuje Nowy! zamiast wyniku i nie zajmuje miejsca w rankingu. Jego wynik jest liczony od pierwszego dnia, ale model jednodniowy rośnie najszybciej, więc bez oczekiwania #1 tygodnia byłby zawsze tym, który pojawił się wczoraj, a nie tym, który utrzymał się przez tydzień.
Trend: Jak wzrost modelu w danym okresie wypada na tle typowego wzrostu modelu w tym samym czasie. Szybszy niż zwykle to wzrost, wolniejszy to spadek.
Typowy model: Środek katalogu: połowa modeli z danymi rosła szybciej w tym okresie, połowa wolniej.

Jak popularność tego modelu zmieniała się w porównaniu do reszty katalogu: jego wzrost w pobraniach, polubieniach i użyciu w każdym okresie, mierzony względem typowego wzrostu modelu w tym samym czasie, wraz z jego wynikiem heat score. Powyżej typowego wzrostu oznacza wzrost, poniżej spadek. Przeszłość jest odtwarzana na podstawie dzisiejszych sum, pierwszego dnia modelu i zmierzonej prędkości pobrań, jeśli są dwa odczyty; model, który nie istniał na początku okresu, pokazuje n/d.

Podobne modele

Modele AI do generowania obrazów, wideo i tekstu

MiniMax M3 to model tekstowy z rodziny Text / LLM wymieniony na ModelTrends.ai, katalogu tylko do odczytu otwartych modeli AI do obrazów, wideo i tekstu. Porównaj go z innymi modelami Text / LLM, sprawdź wynik popularności, aby zobaczyć trend, i otwórz na PirateDiffusion lub BitVector, aby wypróbować.

Więcej modeli Text / LLM Więcej Text / LLM Tekst / LLM llm minimax wizja wideo rozumowanie agenci kodowanie długi kontekst

Przeglądaj według rodziny modeli