MiniMax M3
9051°
<minimax-m3>
Ang mga app na sumusuporta sa mga tag ng ModelTrends ay nagpapahintulot sa'yo na patakbuhin/install ang mga modelo sa pamamagitan ng pagkopya ng code na ito sa iyong prompt nang walang setup. Hanapin ang aming icon sa mga app na sumusuporta dito, tulad ng Prism (sa ibaba).
Patakbuhin ang modelong ito
Alok / Ads
Easy Creator (Prism) Web
Walang limitasyon · flat fee
Pinakamainam para sa mga baguhan. Malalakas na workflows, madaling matutunan.
PirateDiffusion Telegram
Walang limitasyon · flat fee
Gumawa ng mga video, larawan, custom na chat personas, at iba pa.
Pro studio (SpyGlass) Web
Walang limitasyon · flat fee
Mag-browse ng mga modelo, mag-render at mag-refine mula sa kahit anong browser o telepono.
Discord bot (Vector)
Walang limitasyon · flat fee
Idagdag ang Vector sa iyong server o sumali sa Vector Discord. Gumawa ng kahit ano!
Unified Editor Web
Walang limitasyon · flat fee
Editor para sa mga larawan at video: mag-render, mag-edit, mag-upscale at iba pa sa isang pahina.
OpenRouter Terminal / API
Bayad kada token
Makipag-chat sa modelong ito sa browser o tawagan ito mula sa iyong code gamit ang isang API key.
Mga Lokal na App
Kailangang i-setup
Mag-setup ng mga lokal na programa kung kaya ng hardware ng computer mo.
ModelDuel Web
Bayad kada gamit
Gumawa ng parehong prompt sa hanggang 50 checkpoint/base models nang sabay-sabay.
Mga gabay para sa model na ito
Paano pumili ng AI model sa Oktubre 2026: ang balita sa closed source, tapos ang open weights na sulit i-download
Pinakamahusay na lokal na LLM ayon sa gamit (Oktubre 2026): ang tamang open model para sa bawat trabaho
Gaano ba talaga kalaki ang VRAM na kailangan ko para sa local AI?
Open weights vs open source vs API-only: ano talaga ang pwede mong gawin
Paano Mag-install ng Ollama at Magpatakbo ng Lokal na AI (Windows, Mac, Linux)
MiniMax | 1,048,576 token context | $0.30/M input, $1.20/M output. Ang MiniMax-M3 ay isang multimodal foundation model mula sa MiniMax. Sinusuportahan nito ang text, image, at video inputs na may text output, 1M-token context window, at angkop para sa long-horizon agentic work, coding, at paggamit ng tools. Itinayo ito sa MiniMax Sparse Attention (MSA), na pumapalit sa full attention gamit ang KV-block selection para bawasan ang per-token compute sa mahabang konteksto — halos 1/20 ng gastos ng naunang henerasyon sa 1M tokens, na may mas mabilis na prefill at decode habang pinapanatili ang…MiniMax | 1,048,576 token context | $0.30/M input, $1.20/M output. Ang MiniMax-M3 ay isang multimodal foundation model mula sa MiniMax. Sinusuportahan nito ang text, image, at video inputs na may text output, 1M-token context window, at angkop para sa long-horizon agentic work, coding, at paggamit ng tools. Itinayo ito sa MiniMax Sparse Attention (MSA), na pumapalit sa full attention gamit ang KV-block selection para bawasan ang per-token compute sa mahabang konteksto — halos 1/20 ng gastos ng naunang henerasyon sa 1M tokens, na may mas mabilis na prefill at decode habang pinapanatili ang kalidad sa karamihan ng mga gawain. Sinanay bilang native multimodal model sa interleaved data at tinunog para sa multi-turn, production-like collaboration sa pamamagitan ng interactive user-simulator framework, ang modelo ay nakatuon sa tuloy-tuloy, multi-step na mga gawain kaysa sa single-turn execution.
Mga tala ng Kapitan
Mga tala mula sa 2026-10-13
Ang MiniMax M3 ay isang 428B-parameter sparse mixture-of-experts model mula sa MiniMax, na nag-aactivate ng humigit-kumulang 23B parameters kada token, na may 1-million-token na context window at katutubong suporta para sa text, image, at video inputs. Ang MiniMax Sparse Attention architecture nito ay nagpapababa ng compute kada token sa halos 1/20 ng naunang henerasyon sa buong konteksto, na may 9× mas mabilis na prefill at 15× mas mabilis na decode. Bukas ang weights, mura ang API, at ang disenyo ay nakatuon sa tuloy-tuloy na agentic na trabaho kaysa sa one-shot queries.
Kilalang-kilala sa
- 1M-token na konteksto sa bahagi lamang ng compute cost ng dense attention models
- Katutubong multimodal training sa text, image, at video mula sa unang hakbang
- 9× na bilis ng prefill at 15× na bilis ng decode kumpara sa M2 sa maximum na konteksto
- Tatlong switchable na mode ng reasoning: laging-on, adaptive, o disabled
- Tinutok para sa multi-turn agentic tasks at paggamit ng tool, hindi lang para sa single-turn prompts
Mag-ingat sa
- Sa 428B kabuuang parameters, nangangailangan ng seryosong hardware ang lokal na deployment; suriin ang VRAM requirements bago mag-download.
- Bukas ang weights, ngunit tiyaking suriin ang mga termino ng lisensya para sa iyong gamit bago gumawa ng komersyal na produkto.
- Hindi independiyenteng na-benchmark dito ang kalidad ng video at image input sa matinding haba ng konteksto.
Pinakamainam para sa
Mga prompt na subukan
Multi-file refactor task
Nagtatrabaho ka sa isang Python web scraper na nahahati sa tatlong files: ang fetcher.py ay humahawak ng HTTP requests na may retries, ang parser.py ay kumukuha ng structured data gamit ang BeautifulSoup, at ang main.py ay nag-oorganisa ng pipeline. Tahimik na nawawala ang mga item kapag ang isang pahina ay nagbabalik ng 429. Tukuyin ang posibleng sanhi, magmungkahi ng ayos gamit ang exponential backoff, at isulat muli ang mga kaugnay na bahagi ng fetcher.py at main.py upang ipatupad ito.
Long document Q&A
Ipapaste ko ang isang mahabang kontrata sa ibaba. Basahin ang buong dokumento, pagkatapos sagutin ang tatlong tanong na ito: 1) Ano ang mga kundisyon para sa pagwawakas ng alinmang partido? 2) Mayroon bang mga automatic renewal clauses, at kung oo, ano ang notice period na naaangkop? 3) Aling partido ang may pananagutan para sa data breaches? Tukuyin ang numero ng clause para sa bawat sagot. [I-paste ang teksto ng kontrata dito]
Image-grounded analysis
Naka-attach ang screenshot ng isang dashboard. Tukuyin ang bawat metric na makikita, itala kung alin ang lampas sa normal na operating range base sa iyong nakikita, at magmungkahi ng dalawang pinaka-posibleng ugat ng anumang anomalya. Pagkatapos ay gumawa ng tatlong pangungusap na buod na maaaring basahin ng isang non-technical na manager.
Ihambing sa
- MiniMax M1Modelong API lang1,000,000 token na konteksto · $0.55/M input, $2.20/M output
- MiniMax M2.5Modelong bukas ang timbang204,800 token na konteksto · $0.27/M input, $0.95/M output
- MiniMax-01Modelong bukas ang timbang1,000,192 token na konteksto · $0.20/M input, $1.10/M output
- MiniMax M2.1Modelong bukas ang timbang204,800 token na konteksto · $0.30/M input, $1.20/M output
Higit pang mga text model mula sa minimax
Mga tanong na madalas itanong
- Maaari ko bang patakbuhin ang MiniMax M3 nang lokal?
- Oo, bukas ang weights at naka-host sa MiniMaxAI/MiniMax-M3 sa Hugging Face. Sinusuportahan ng MiniMax ang SGLang, vLLM, Transformers, KTransformers, unsloth, at ATOM bilang inference frameworks, ngunit sa 428B kabuuang parameters, kakailanganin mo ng malaking hardware.
- Magkano ang halaga ng MiniMax M3 sa pamamagitan ng API?
- Ang API ay may presyo na $0.30 bawat milyong input tokens at $1.20 bawat milyong output tokens, na may 1,048,576-token na context window.
- Paano naiiba ang M3 sa M2?
- Pinalitan ng M3 ang full attention ng MiniMax Sparse Attention, na nagbibigay ng 9× mas mabilis na prefill at 15× mas mabilis na decode sa 1M konteksto habang binabawasan ang compute kada token sa halos 1/20 ng M2; nagdagdag din ito ng katutubong video input at isang configurable na reasoning mode na wala sa M2.
Hatol ng KapitanIsang bihirang open-weights na modelo na seryosong tinatrato ang million-token context window hanggang sa muling buuin ang attention mechanism para dito.
Model card sa Hugging Face
Isinusulat ng Kapitan ang mga tala na ito mula sa sariling paglalarawan at model card ng modelo. Ang mga presyo at laki ng konteksto ay mula sa provider sa oras ng pagsulat at maaaring magbago.
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
Trend ng kasikatan ng MiniMax M3
Heat score mula 31 May 2026
Iskor ng init
9,051°
Ngayong linggo
▲
29.0%
9,017° noon, 9,051° ngayon
Ngayong buwan
▲
231%
8,892° noon, 9,051° ngayon
Nakaraang taon
n/a
Hindi pa nailalabas/natatrack
7,000°
Floor
Ang sukat ay mula 0° hanggang 9,999°. Lahat ng nasa ibaba ng 7,000° ay para sa mga modelong wala pang ulat mula sa pinanggalingan, kaya may stand-in na numero doon para kumpleto ang mga listahan. Sa 7,000° nagsisimula ang nasusukat na datos: ang modelong may totoong datos pero halos walang downloads ay nasa floor, at ang mga sukat ay pumupuno sa mga degree sa itaas nito. Ang floor ay hindi nagsasabi ng anuman tungkol sa modelo; ang mga degree sa itaas nito ang nagkakaiba-iba at siyang naghihiwalay ng mga modelo.
+1,727°
OpenRouter tokens
5,730,756,128,120 tokens ang naproseso ng modelong ito sa pamamagitan ng OpenRouter sa nakaraang 30 araw, kasama ang mga prompt at sagot. Bawat 10,000,000 tokens ay katumbas ng isang download sa termino ng download, 573,075 lahat-lahat; ang mga tokens ng huling araw ay kasama sa adoption rate. Pinagmulan: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).
+324°
Bilis ng pagtanggap
Mga humigit-kumulang 20,825 downloads bawat araw, sinusukat sa pagitan ng dalawang pagbabasa ng mga pinanggalingan, hindi hinuhulaan mula sa average ng buong buhay. Ang bilis ay katumbas ng isang-kapat ng term ng downloads, kaya ang bagong pagtaas ay nakikita nang hindi pinapantayan ng isang araw na spike ang mga taon ng paggamit.
Ipakita ang detalyadong paghahati
Pwedeng suriin ang bawat numero sa site na ito. Ang heat score ng modelong ito ay 9,051°, at dito ito binubuo ng paisa-isang sangkap, kasama ang tumatakbong kabuuan pagkatapos ng bawat isa: ang floor, ang mga degree na idinadagdag ng bawat pinanggalingan, ang bonus para sa uri ng modelo at ang binabawas ng edad ng mga weights nito. Ang mga kulay ay ang mga banda ng tsart sa itaas. Ang glossary sa dulo ay naglilinaw ng bawat termino.
- 1Magsimula sa floor.Bakit 7,000° at hindi zero: ang sukat ay mula 0° hanggang 9,999°, at ang bahagi sa ibaba ng 7,000° ay nakalaan para sa mga modelong wala pang ulat mula sa pinanggalingan, kaya may stand-in na numero doon para kumpleto ang mga listahan at hindi mauuna sa modelong may datos. Sa 7,000° nagsisimula ang nasusukat na datos. Ang modelong may totoong datos pero halos walang downloads ay nandito; ang lahat ng susunod ay sukat, at ang espasyo sa itaas ng floor ay may sampung hakbang na sampung beses na pagtaas sa downloads na may 300° bawat isa. Pareho ang floor para sa lahat ng modelo, kaya hindi ito nagdedesisyon; ang mga degree sa itaas nito ang nagdedesisyon.7,000°patuloy na kabuuan
- 2Idagdag ang mga download.573,075 na katumbas ng download sa lahat, mula sa OpenRouter tokens. Sampung beses na pagdagdag ng downloads ay nagdadagdag ng parehong 300°, kaya mahalaga ang laki pero hindi ito sobra sa puntos.+1,727°8,727°patuloy na kabuuan
- 3Idagdag ang bilis ng pagtanggap.Mga 20,825 downloads kada araw ngayon, sinusukat sa pagitan ng dalawang readings, na may isang-kapat na bigat.+324°9,051°patuloy na kabuuan
- =Ang heat score.Kung saan nakatayo ang modelong ito sa bawat listahan ng site na ito. Wala nang ibang nagbabago nito.9,051°
Talahulugan: ang mga terminong ginagamit dito
- Heat score
- Isang numero kung gaano kadalas gamitin at gusto ang isang modelo ngayon, mula 0° hanggang 9,999°. Bawat listahan sa site na ito na nagsasabing pinakamainit ay nakaayos base dito at wala nang iba pa.
- Floor
- Ang 7,000° na panimulang puntos ng bawat modelong may totoong datos. Ang sukatan ay mula 0° hanggang 9,999°; ang bahagi sa ilalim ng floor ay para sa mga stand-in (mga modelong walang datos), para laging mas mataas ang ranggo ng may datos kaysa wala. Pareho ang floor para sa lahat at hindi ito nagpapasya; ang mga degree sa itaas nito ang totoong sukat.
- Katumbas ng download
- Lahat ng tinatrato ng score bilang download, pinagsama-sama: mga download mismo, bawat torrent seeder bilang 1,000, bawat AI Horde na larawan at bawat takbo sa isang generation site bilang isa.
- Log scale
- Bilang ng sampu, hindi isa-isa: ang pagtaas mula 1,000 hanggang 10,000 downloads ay nagdadagdag ng parehong degree tulad ng mula 10,000 hanggang 100,000. Pinipigilan nito ang mga higante na mauna sa lahat.
- Likes
- Thumbs up at likes mula sa lahat ng pinanggalingan, na katumbas ng kalahati ng download sa log scale.
- Bilis ng pagtanggap
- Ilang downloads kada araw ang nakukuha ng modelo ngayon, mula sa pagkakaiba ng dalawang readings ng isang pinanggalingan. Isang-kapat ng bigat ng term na download.
- Nasukat at tinantya
- Ang nasukat ay ibig sabihin may dalawang pagbabasa mula sa isang pinagmulan at tunay ang pagkakaiba. Ang tinantya naman ay alam lang ang kabuuan ngayon at hinahati ang nakaraan sa buong buhay ng modelo; sinasabi ng site kung alin ang ipinapakita.
- Seeder
- Isang tao na nag-iimbak ng kopya ng weights online para ma-download ng iba gamit ang torrent, o isang naka-host na mirror na gumagawa rin nito. Bawat isa ay katumbas ng 1,000 downloads.
- AI Horde
- Isang volunteer network na gumagawa ng mga larawan nang libre gamit ang mga donadong computer. Pampubliko kung ilang larawan ang nagawa gamit ang isang modelo, at bawat isa ay katumbas ng isang download.
- Mga generation site
- Mga site na may sariling kopya ng modelo at pinapayagan ang mga tao na gumawa gamit ito, tulad ng PixAI, SeaArt at Yodayo. Ang kanilang mga downloads ay binibilang tulad ng sa Civitai at bawat generation run ay isang download.
- OpenRouter tokens
- Ang isang text model na pinagsisilbihan sa pamamagitan ng API, tulad ng Claude o GPT, ay walang weights na ida-download, kaya ang paggamit nito ay sinusukat sa tokens: mga piraso ng teksto na binasa at isinulat nito sa pamamagitan ng OpenRouter, isang gateway na ginagamit ng maraming apps, sa nakaraang 30 araw. Bawat 10,000,000 tokens ay katumbas ng isang download. Pinagmulan: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Buong modelo (checkpoint)
- Ang weights mismo, ang file na kayang mag-generate mag-isa. May bonus ito dahil nakadepende dito ang mga add-on.
- LoRA at embedding
- Maliit na add-on files na nagtutulak sa weights ng iba papunta sa isang estilo, karakter o konsepto. Hindi sila kayang tumakbo mag-isa.
- Pamilya at weights
- Ang base na pinagbuo ng modelo, tulad ng SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Lahat ng modelo ay namamana ang petsa ng release ng weights ng pamilya nito.
- Edad
- Mga degree na ibinabawas base sa gaano katagal nang lumabas ang weights ng pamilya: 150° kada taon, hanggang 750°. Pinananatili nito ang mga lumang downloads na may taon para mag-ipon mula sa pag-freeze sa taas ng listahan.
- Pampasigla ng pamilya
- Isang maliit at limitadong tulak para sa mga LoRA ng pamilyang itinataguyod ng site ngayon, palaging nakalista sa breakdown.
- Stand-in score
- Isang matatag na numero sa ibaba ng floor na ibinibigay sa modelong wala pang ulat mula sa pinagmulan, para kumpleto ang listahan. Hindi ito nangunguna sa modelong may datos.
- Bago! (panahon ng grace)
- Ang isang model na mas mababa sa 7 araw ang tanda ay nagpapakita ng Bago! sa halip na score at walang puwesto sa mga ranggo. Ang score nito ay kinakalkula mula unang araw, pero ang modelong isang araw pa lang ang tanda ay lumalago nang mas mabilis kaysa sa iba, kaya kung walang paghihintay, ang #1 ng linggo ay palaging yung lumabas kahapon kaysa sa tumagal nang isang linggo.
- Uso
- Paano ang paglago ng modelo sa isang panahon kumpara sa karaniwang paglago ng modelo sa parehong panahon. Mas mabilis kaysa karaniwan ay pagtaas, mas mabagal ay pagbaba.
- Karaniwang modelo
- Gitna ng katalogo: kalahati ng mga modelo na may numero ay mas mabilis ang paglago sa panahon, kalahati ay mas mabagal.
Paano gumalaw ang kasikatan ng modelong ito kumpara sa ibang mga nasa katalogo: ang paglago nito sa downloads, likes, at paggamit sa bawat panahon, sinusukat laban sa karaniwang paglago ng modelo sa parehong panahon, kasama ang heat score nito sa panahong iyon. Kapag mas mataas kaysa sa karaniwan, ibig sabihin ay pagtaas, kapag mas mababa ay pagbaba. Binubuo ang nakaraan mula sa mga kabuuan ngayon, unang araw ng modelo at sukat na bilis ng pag-download kung may dalawang sukat; ang modelong hindi pa umiiral sa simula ng panahon ay nagpapakita ng n/a.
Ang MiniMax M3 ay isang text model para sa pamilyang Text / LLM na nakalista sa ModelTrends.ai, isang read-only na catalog ng mga open source AI model para sa larawan, video at teksto. Ikumpara ito sa ibang Text / LLM model, tingnan ang heat score nito para makita kung gaano ito kasikat, at buksan ito sa PirateDiffusion o BitVector para subukan.
Higit pang Text / LLM modelHigit pang Text / LLM Teksto / LLMllmminimaxpaninginvideopangangatwiranmga ahentepag-codingmahabang konteksto
Mag-browse ayon sa pamilya ng model
Mga Text / LLM model
434
Mga Anima model
528
Mga Chroma model
19
Mga Fibo model
2
Mga Flux model
1,496
Mga Flux 2 / Klein model
1,239
Mga Flux 3 model
3
Mga Moss model
3
Mga Iris model
1
Mga MiniMax H3 model
364
Mga Hunyuan model
204
Mga Ideogram model
20
Mga Krea2 model
717
Mga Qwen model
20
Mga Qwen2 model
47
Mga Ltx2 model
153