Pot rula MiniMax M3 local?

Da, greutățile sunt deschise și găzduite la MiniMaxAI/MiniMax-M3 pe Hugging Face. MiniMax suportă SGLang, vLLM, Transformers, KTransformers, unsloth și ATOM ca cadre de inferență, dar la 428 miliarde de parametri vei avea nevoie de hardware substanțial.

Cât costă MiniMax M3 prin API?

API-ul costă 0,30 USD per milion de tokeni de intrare și 1,20 USD per milion de tokeni de ieșire, cu o fereastră de context de 1.048.576 tokeni.

Cum diferă M3 de M2?

M3 înlocuiește atenția completă cu MiniMax Sparse Attention, oferind o preumplere de 9× mai rapidă și o decodare de 15× mai rapidă la 1 milion de tokeni context, reducând calculul per token la aproximativ 1/20 din M2; adaugă și input video nativ și un mod de raționament configurabil pe care M2 nu îl avea.

▲

29.0%

săptămâna aceasta

MiniMax M3

9051°

#llm #minimax #viziune #video #raționament #agenți

Vision

Rulează pe Graydient

Rulează modelul

Oferte / Reclame

Easy Creator (Prism) Web

Nelimitat · taxă fixă

Cel mai bun pentru începători. Fluxuri de lucru puternice, curbă de învățare redusă.

PirateDiffusion Telegram

Nelimitat · taxă fixă

Creează videoclipuri, imagini, personaje personalizate pentru chat și altele.

Pro studio (SpyGlass) Web

Nelimitat · taxă fixă

Răsfoiește modele, redă și rafinează de pe orice browser sau telefon.

Discord bot (Vector)

Nelimitat · taxă fixă

Adaugă Vector pe serverul tău sau alătură-te Discord-ului Vector. Creează orice!

Unified Editor Web

Nelimitat · taxă fixă

Editor pentru imagini și video: redă, editează, mărește și altele pe o singură pagină.

OpenRouter Terminal / API

Plătește pe token

Conversează cu acest model în browser sau apelează-l din codul tău cu o singură cheie API.

Aplicații locale

Necesită configurare

Instalează programe locale dacă ai hardware potrivit pe calculator.

ModelDuel Web

Plătești pe utilizare

Generează același prompt pe până la 50 de modele checkpoint/base simultan.

Închiriază un GPU în cloud

Graydient Cloud GPU

Nelimitat · taxă fixă

Taxă fixă, utilizare nelimitată. Acest model se instalează cu un click.

RunPod Cloud GPU

Taxare pe minut

Închiriază un GPU pe minut și configurează modelul singur.

Ghiduri pentru acest model

Cum să alegi un model AI în octombrie 2026: noutățile modelelor închise, apoi greutățile deschise care merită descărcate

Cel mai bun LLM local după caz de utilizare (octombrie 2026): modelul open potrivit pentru fiecare job

De câțiva GB de VRAM am nevoie cu adevărat pentru AI local?

Greutăți deschise vs open source vs doar API: ce ai voie să faci cu adevărat

Cum să instalezi Ollama și să rulezi un AI local (Windows, Mac, Linux)

Toate ghidurile

MiniMax | context de 1.048.576 tokeni | $0.30/M input, $1.20/M output. MiniMax-M3 este un model de bază multimodal de la MiniMax. Suportă input text, imagine și video cu output text, o fereastră de context de 1M tokeni și este potrivit pentru muncă agentică pe termen lung, codare și utilizare unelte. Este construit pe MiniMax Sparse Attention (MSA), care înlocuiește atenția completă cu selecția blocurilor KV pentru a reduce costul per token la context extins — aproximativ 1/20 din costul generației precedente la 1M tokeni, cu prefill și decodare semnificativ mai rapide, păstrând calitatea pe…MiniMax | context de 1.048.576 tokeni | $0.30/M input, $1.20/M output. MiniMax-M3 este un model de bază multimodal de la MiniMax. Suportă input text, imagine și video cu output text, o fereastră de context de 1M tokeni și este potrivit pentru muncă agentică pe termen lung, codare și utilizare unelte. Este construit pe MiniMax Sparse Attention (MSA), care înlocuiește atenția completă cu selecția blocurilor KV pentru a reduce costul per token la context extins — aproximativ 1/20 din costul generației precedente la 1M tokeni, cu prefill și decodare semnificativ mai rapide, păstrând calitatea pe majoritatea sarcinilor. Antrenat ca model multimodal nativ pe date intercalate și ajustat pentru colaborare multi-turn, de tip producție, printr-un cadru interactiv cu simulator de utilizator, modelul este orientat spre sarcini susținute, multi-pas, mai degrabă decât execuție single-turn.

Notele căpitanului

Scris de Captain, editorul casei

Note din 2026-10-13

MiniMax M3 este un model sparse mixture-of-experts cu 428 miliarde de parametri de la MiniMax, activând aproximativ 23 miliarde de parametri per token, cu o fereastră de context de un milion de tokeni și suport nativ pentru inputuri text, imagine și video. Arhitectura MiniMax Sparse Attention reduce calculul per token la aproximativ 1/20 din generația precedentă la context complet, cu o viteză de preumplere de 9× și decodare de 15× mai rapidă. Greutățile sunt deschise, API-ul este ieftin, iar designul vizează munci agentice susținute, nu doar interogări one-shot.

Cunoscut pentru

Context de 1 milion de tokeni la o fracțiune din costul de calcul al modelelor cu atenție densă
Antrenament multimodal nativ pe text, imagine și video încă de la primul pas
Accelerații de 9× la preumplere și 15× la decodare față de M2 la context maxim
Trei moduri de raționament comutabile: mereu activ, adaptiv sau dezactivat
Optimizat pentru sarcini agentice multi-turn și utilizarea uneltelor, nu doar prompturi simple

Atenție la

Cu 428 miliarde de parametri, implementarea locală cere hardware serios; verifică cerințele de VRAM înainte de descărcare.
Greutăți deschise, dar verifică termenii licenței pentru cazul tău de utilizare înainte de a construi un produs comercial.
Calitatea inputului video și imagine la lungimi extreme de context nu este evaluată independent aici.

Cel mai bun pentru

Agenți și utilizare unelte

Sugestii de încercat

Refactorizare multi-fișier

Lucrezi la un web scraper Python împărțit în trei fișiere: fetcher.py gestionează cererile HTTP cu retry-uri, parser.py extrage date structurate folosind BeautifulSoup, iar main.py orchestrează fluxul. Scraperul pierde silențios elemente când o pagină returnează 429. Diagnostichează cauza probabilă, propune o soluție cu backoff exponențial și rescrie secțiunile relevante din fetcher.py și main.py pentru implementare.

Întrebări și răspunsuri pentru document lung

O să lipesc mai jos un contract lung. Citește întregul document, apoi răspunde la aceste trei întrebări: 1) Care sunt condițiile de reziliere pentru fiecare parte? 2) Există clauze de reînnoire automată și, dacă da, ce perioadă de notificare se aplică? 3) Care parte poartă răspunderea pentru breșele de date? Citează numărul clauzei pentru fiecare răspuns. [Lipește textul contractului aici]

Analiză bazată pe imagine

Atașez o captură de ecran a unui dashboard. Identifică fiecare metrică vizibilă, notează care sunt în afara unui interval normal de funcționare bazat pe ce vezi și sugerează două cauze posibile pentru orice anomalii. Apoi scrie un rezumat în trei propoziții pe care un manager non-tehnic îl poate înțelege.

Compară cu

MiniMax M1
Model doar API
context de 1,000,000 tokeni · $0.55/M intrare, $2.20/M ieșire
MiniMax M2.5
Model cu greutăți deschise
context de 204,800 tokeni · $0.27/M intrare, $0.95/M ieșire
MiniMax-01
Model cu greutăți deschise
context de 1,000,192 tokeni · $0.20/M intrare, $1.10/M ieșire
MiniMax M2.1
Model cu greutăți deschise
context de 204,800 tokeni · $0.30/M intrare, $1.20/M ieșire

Mai multe modele text de la minimax

Întrebări frecvente

Pot rula MiniMax M3 local?: Da, greutățile sunt deschise și găzduite la MiniMaxAI/MiniMax-M3 pe Hugging Face. MiniMax suportă SGLang, vLLM, Transformers, KTransformers, unsloth și ATOM ca cadre de inferență, dar la 428 miliarde de parametri vei avea nevoie de hardware substanțial.
Cât costă MiniMax M3 prin API?: API-ul costă 0,30 USD per milion de tokeni de intrare și 1,20 USD per milion de tokeni de ieșire, cu o fereastră de context de 1.048.576 tokeni.
Cum diferă M3 de M2?: M3 înlocuiește atenția completă cu MiniMax Sparse Attention, oferind o preumplere de 9× mai rapidă și o decodare de 15× mai rapidă la 1 milion de tokeni context, reducând calculul per token la aproximativ 1/20 din M2; adaugă și input video nativ și un mod de raționament configurabil pe care M2 nu îl avea.

Verdictul căpitanului
Un model rar cu greutăți deschise care tratează serios fereastra de context de un milion de tokeni, reconstruind mecanismul de atenție în jurul acesteia.

Fișa modelului pe Hugging Face

Căpitanul scrie aceste note pe baza descrierii modelului și a fișei modelului. Prețurile și dimensiunile contextului sunt cele ale furnizorului la momentul scrierii și pot varia.

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

Tendința de popularitate a MiniMax M3

Scor de căldură din 31 May 2026

Scor de popularitate

9,051°

Săptămâna aceasta

▲

29.0%

9,017° atunci, 9,051° acum

Luna aceasta

▲

231%

8,892° atunci, 9,051° acum

Ultimul an

n/a

Nu a fost lansat/urmărit

7,000°

Prag minim

Scara merge de la 0° la 9.999°. Tot ce este sub 7,000° este rezervat pentru modelele despre care nicio sursă nu raportează încă, care au un număr provizoriu acolo ca să rămână listele complete. 7,000° este punctul de start pentru datele măsurate: un model cu date reale, dar aproape fără descărcări, stă la prag, iar măsurătorile umplu gradele de deasupra. Pragul nu spune nimic despre model; doar gradele de deasupra îl diferențiază de alte modele.

+1,727°

Tokeni OpenRouter

5,730,756,128,120 tokeni procesați de acest model prin OpenRouter în ultimele 30 de zile, împreună cu prompturile și răspunsurile. Fiecare 10,000,000 tokeni contează ca un download în termenul de descărcări, 573,075 în total; tokenii ultimei zile se adaugă la rata de adoptare. Sursa: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

+324°

Rata de adoptare

Aproximativ 20,825 descărcări pe zi, măsurate între două citiri ale surselor, niciodată estimate dintr-o medie pe viață. Viteza cântărește un sfert din termenul descărcărilor, așa că o creștere recentă se vede fără să lase un vârf de o zi să depășească ani de utilizare.

Arată detalii

Fiecare număr de pe acest site poate fi verificat. Scorul de popularitate al acestui model este 9,051°, iar aici este construit pas cu pas, cu totalul acumulat după fiecare ingredient: pragul minim, gradele adăugate de fiecare sursă, bonusul pentru tipul modelului și ce scade vârsta greutăților. Culorile sunt benzile din graficul de mai sus. Glosarul de la final definește fiecare termen.

1
Începe de la prag.
De ce 7,000° și nu zero: scara merge de la 0° la 9.999°, iar partea de sub 7,000° este rezervată modelelor despre care nicio sursă nu raportează încă, care au un număr provizoriu acolo ca să rămână listele complete și să nu depășească niciodată un model cu date. 7,000° este punctul de start pentru datele măsurate. Un model cu date reale, dar aproape fără descărcări, stă aici; tot ce urmează este măsurare, iar spațiul de deasupra pragului conține zece pași de zece ori mai multe descărcări, fiecare la 300°. Pragul este același pentru toate modelele, deci nu decide nimic; gradele de deasupra fac diferența.
7,000°
total curent
2
Adaugă descărcările.
573,075 echivalente de descărcări în total, de la Tokeni OpenRouter. De zece ori descărcările adaugă același 300°, deci mărimea contează, dar nu domină scorul.
+1,727°
8,727°
total curent
3
Adaugă rata de adoptare.
Aproximativ 20,825 descărcări pe zi acum, măsurate între două citiri, cu un sfert din greutate.
+324°
9,051°
total curent
=
Scorul de căldură.
Unde se situează acest model pe fiecare listă de pe site. Nimic altceva nu îl ajustează.
9,051°

Glosar: termenii folosiți aici

Scor de căldură: Un număr care arată cât de mult este folosit și dorit un model acum, de la 0° la 9.999°. Fiecare listă de pe site care spune „cele mai călduroase” este sortată după acest scor și nimic altceva.
Prag: 7.000° este punctul de start pentru orice model cu date reale. Scara merge de la 0° la 9.999°; partea de sub prag este rezervată pentru înlocuitori (modele fără date), ca să fie sigur că un model cu date e mereu mai sus decât unul fără. Pragul e același pentru toți și nu decide nimic; gradele de deasupra lui sunt măsurătoarea.
Echivalente descărcări: Tot ce scorul tratează ca o descărcare, adunat: descărcările în sine, fiecare seeder de torrent ca 1.000, fiecare imagine AI Horde și fiecare rulare pe un site de generare ca una.
Scară logaritmică: Se numără la zeci, nu la unități: trecerea de la 1.000 la 10.000 descărcări adaugă aceleași grade ca trecerea de la 10.000 la 100.000. Astfel, modelele mari nu acoperă tot ce e mic.
Aprecieri: Like-uri și aprecieri de oriunde, fiecare valorează jumătate dintr-o descărcare pe scara logaritmică.
Rata de adoptare: Câte descărcări pe zi primește un model acum, calculat din diferența dintre două citiri ale unei surse. Are un sfert din greutatea termenului de descărcare.
Măsurat și estimat: Măsurat înseamnă că există două citiri ale unei surse și diferența este reală. Estimat înseamnă că se știe doar totalul de azi, iar trecutul este împărțit pe durata vieții modelului; site-ul spune care dintre ele este afișat.
Seeder: Cineva care păstrează o copie a greutăților online pentru ca alții să le descarce prin torrent, sau o oglindă găzduită care face același lucru. Fiecare contează ca 1.000 de descărcări.
AI Horde: O rețea de voluntari care generează imagini gratuit pe calculatoare donate. Numărul de imagini create cu un model este public și fiecare contează ca o descărcare.
Site-uri de generare: Site-uri care găzduiesc propriile copii ale unui model și permit oamenilor să genereze cu el, cum ar fi PixAI, SeaArt și Yodayo. Descărcările lor contează ca cele de pe Civitai, iar fiecare rulare de generare ca o descărcare.
Tokeni OpenRouter: Un model de text servit printr-un API, cum ar fi Claude sau GPT, nu are greutăți de descărcat, deci utilizarea sa se măsoară în tokeni: bucățile de text citite și scrise prin OpenRouter, un gateway folosit de multe aplicații, în ultimele 30 de zile. Fiecare 10,000,000 tokeni contează ca un download. Sursa: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model complet (checkpoint): Greutățile în sine, fișierul care generează singur. Primește un bonus pentru că depind de el add-on-urile.
LoRA și embedding: Fișiere mici add-on care direcționează greutățile altcuiva spre un stil, un personaj sau un concept. Nu pot rula singure.
Familie și greutăți: Baza pe care este construit un model, cum ar fi SD 1.5, SDXL, Flux sau Wan. Fiecare model moștenește data lansării greutăților familiei sale.
Vârstă: Grade scăzute în funcție de cât timp a trecut de când au apărut greutățile familiei: 150° pe an, până la 750°. Păstrează descărcările vechi care au avut ani să se acumuleze, blocând topul listei.
Boost de familie: Un mic impuls limitat pentru LoRA-urile unei familii pe care site-ul o promovează acum, întotdeauna listat în detaliu.
Scor de rezervă: Un număr stabil sub prag, dat unui model despre care nicio sursă nu raportează încă, ca listele să rămână complete. Nu se clasează niciodată peste un model cu date.
Nou! (perioadă de grație): Un model mai nou de 7 zile afișează Nou! în loc de scor și nu ocupă loc în clasamente. Scorul său este calculat de la prima zi, dar un model de o zi crește mai rapid decât orice altceva, deci fără această așteptare, modelul #1 al săptămânii ar fi întotdeauna cel apărut ieri, nu cel care a rezistat o săptămână.
Tendință: Cum se compară creșterea unui model într-o perioadă cu creșterea tipică a unui model în aceeași perioadă. Mai rapid decât tipicul înseamnă creștere, mai lent scădere.
Model tipic: Mijlocul catalogului: jumătate dintre modele cu o cifră au crescut mai repede în perioada respectivă, jumătate mai încet.

Cum s-a schimbat popularitatea acestui model față de restul catalogului: creșterea lui în descărcări, aprecieri și utilizare în fiecare perioadă, comparată cu creșterea tipică a unui model în aceeași perioadă, plus scorul său de căldură la momentul respectiv. Dacă e peste creșterea tipică, înseamnă că a crescut, dacă e sub, a scăzut. Istoricul se reconstruiește din totalurile de azi, prima zi a modelului și viteza lui de descărcare măsurată când sunt două citiri; un model care nu exista la începutul perioadei arată n/a.

Modele similare

Qwen3 VL 8B Thinking

TEXT / LLM

Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image)

TEXT / LLM

L3.1 70B Euryale v2.2

TEXT / LLM

Qwen3.7 Flash

TEXT / LLM

Modele AI pentru generare de imagini, video și text

MiniMax M3 este un model de text pentru familia Text / LLM, listat pe ModelTrends.ai, un catalog doar pentru citire al modelelor AI open source pentru imagini, video și text. Compară-l cu alte modele Text / LLM, verifică-i scorul de căldură pentru a vedea cât este de popular și deschide-l pe PirateDiffusion sau BitVector pentru a-l încerca.

Mai multe modele Text / LLM llm minimax viziune video raționament agenți programare context lung

Răsfoiește după familia de modele