MiniMax M3’ü yerel olarak çalıştırabilir miyim?

Evet, ağırlıklar açık ve MiniMaxAI/MiniMax-M3 Hugging Face’de barındırılıyor. MiniMax, SGLang, vLLM, Transformers, KTransformers, unsloth ve ATOM çıkarım çerçevelerini destekler ancak 428 milyar parametreyle ciddi donanım gerektirir.

MiniMax M3 API fiyatı nedir?

API fiyatı giriş token başına $0.30, çıktı token başına $1.20 olup, 1,048,576 token bağlam penceresine sahiptir.

M3, M2’den nasıl farklı?

M3, tam dikkati MiniMax Seyrek Dikkat ile değiştirir, 1M bağlamda M2’ye kıyasla 9× daha hızlı ön doldurma ve 15× daha hızlı kod çözme sağlar, token başına hesaplamayı yaklaşık 1/20’ye indirir; ayrıca yerel video girişi ve M2’de olmayan yapılandırılabilir akıl yürütme modu ekler.

▲

29.0%

bu hafta

MiniMax M3

9051°

#llm #minimax #görüş #video #akıl yürütme #ajanlar

Görü

Graydient'te çalışır

Modeli çalıştır

Teklifler / Reklamlar

Easy Creator (Prism) Web

Sınırsız · sabit ücret

Yeni başlayanlar için en iyisi. Güçlü iş akışları, düşük öğrenme eğrisi.

PirateDiffusion Telegram

Sınırsız · sabit ücret

Video, resim, özel sohbet kişilikleri ve daha fazlasını oluştur.

Pro studio (SpyGlass) Web

Sınırsız · sabit ücret

Herhangi bir tarayıcı veya telefondan modelleri keşfedin, render alın ve iyileştirin.

Discord bot (Vector)

Sınırsız · sabit ücret

Vector'u sunucuna ekle veya Vector Discord'a katıl. Her şeyi yarat!

Unified Editor Web

Sınırsız · sabit ücret

Görüntü ve video düzenleyici: tek sayfada render, düzenle, büyüt ve daha fazlası.

OpenRouter Terminal / API

Token başına ödeme

Bu modelle tarayıcıda sohbet edin veya tek bir API anahtarıyla kodunuzdan çağırın.

Yerel uygulamalar

Kurulum gerekir

Bilgisayarında yeterli donanım varsa yerel programlar kurabilirsin.

ModelDuel Web

Kullandıkça öde

Aynı komutu aynı anda 50'ye kadar checkpoint/temel modelde oluştur.

Bulutta GPU kirala

Graydient Bulut GPU

Sınırsız · sabit ücret

Sabit ücret, sınırsız kullanım. Bu model tek tıkla kurulur.

RunPod Bulut GPU

Dakika başı ücret

Dakika başı GPU kirala ve modeli kendin kur.

Bu model için rehberler

Ekim 2026'da bir Yapay Zeka modeli nasıl seçilir: kapalı kaynak haberleri, ardından indirilmeye değer açık ağırlıklar

Kullanım Amacına Göre En İyi Yerel LLM (Ekim 2026): Her İş İçin Doğru Açık Model

Yerel AI için aslında ne kadar VRAM gerekiyor?

Açık ağırlıklar vs açık kaynak vs sadece API: aslında ne yapmana izin veriliyor

Ollama Nasıl Kurulur ve Yerel AI Nasıl Çalıştırılır (Windows, Mac, Linux)

Tüm rehberler

MiniMax | 1.048.576 token bağlam | Giriş $0.30/M, Çıkış $1.20/M. MiniMax-M3, MiniMax tarafından geliştirilen çok modlu temel modeldir. Metin, görüntü ve video girişlerini metin çıkışı ile destekler; 1 milyon token bağlam penceresine sahiptir ve uzun vadeli ajan işleri, kodlama ve araç kullanımı için uygundur. MiniMax Seyrek Dikkat (MSA) üzerine inşa edilmiştir; tam dikkati KV-blok seçimi ile değiştirerek uzun bağlamda token başına hesaplamayı azaltır — önceki nesle kıyasla 1 milyon token için yaklaşık 1/20 maliyet, önemli ölçüde daha hızlı ön doldurma ve kod çözme ile çoğu görevde kaliteyi korur. Yerel çok modlu model olarak karışık verilerle eğitilmiş ve çok turlu, üretim benzeri iş birliği için etkileşimli kullanıcı simülatörü çerçevesiyle ayarlanmıştır; model tek seferlik yürütmeden ziyade sürekli, çok adımlı görevlere yöneliktir.

Kaptanın notları

Captain tarafından yazıldı, ev editörü

2026-10-13 tarihli notlar

MiniMax M3, MiniMax tarafından geliştirilen 428 milyar parametreli seyrek uzman karışımı modeli olup, token başına yaklaşık 23 milyar parametreyi aktive eder, 1 milyon token bağlam penceresine sahiptir ve metin, görüntü ve video girişlerini yerel olarak destekler. MiniMax Seyrek Dikkat mimarisi, tam bağlamda token başına hesaplamayı önceki neslin yaklaşık 1/20’sine indirir, 9× daha hızlı ön doldurma ve 15× daha hızlı kod çözme sağlar. Ağırlıklar açıktır, API ucuzdur ve tasarım tek seferlik sorgulardan ziyade sürekli ajan tabanlı işler için optimize edilmiştir.

İle tanınır

Yoğun dikkat modellerine kıyasla çok daha düşük hesaplama maliyetiyle 1M token bağlam
İlk adımdan itibaren metin, görüntü ve video için yerel çok modlu eğitim
Maksimum bağlamda M2’ye göre 9× daha hızlı ön doldurma ve 15× daha hızlı kod çözme
Üç değiştirilebilir akıl yürütme modu: sürekli açık, uyarlanabilir veya devre dışı
Sadece tek seferlik istemler değil, çok turlu ajan görevleri ve araç kullanımı için optimize edilmiş

Dikkat et

428 milyar toplam parametreyle yerel dağıtım ciddi donanım gerektirir; indirmeden önce VRAM gereksinimlerini kontrol edin.
Açık ağırlıklar mevcut ancak ticari ürün geliştirmeden önce lisans koşullarını doğrulayın.
Aşırı uzun bağlamlarda video ve görüntü giriş kalitesi burada bağımsız olarak kıyaslanmamıştır.

En iyi

Ajanlar ve araç kullanımı

Denenecek istemler

Çok dosyalı yeniden düzenleme görevi

Python web kazıyıcısı üç dosyaya bölünmüş: fetcher.py HTTP isteklerini tekrar denemelerle yönetiyor, parser.py BeautifulSoup kullanarak yapılandırılmış veri çıkarıyor ve main.py iş akışını koordine ediyor. Sayfa 429 döndürdüğünde kazıyıcı öğeleri sessizce düşürüyor. Muhtemel nedeni teşhis edin, üssel geri çekilme ile bir çözüm önerin ve fetcher.py ile main.py’nin ilgili bölümlerini yeniden yazın.

Uzun belge SSS

Uzun bir sözleşme metnini aşağıya yapıştıracağım. Tüm belgeyi okuyun, sonra şu üç soruyu yanıtlayın: 1) Taraflardan herhangi biri için fesih koşulları nelerdir? 2) Otomatik yenileme maddeleri var mı, varsa hangi bildirim süresi geçerlidir? 3) Veri ihlallerinden hangi taraf sorumludur? Her yanıt için madde numarasını belirtin. [Sözleşme metnini buraya yapıştırın]

Görüntüye dayalı analiz

Ekli bir gösterge tablosu ekran görüntüsü var. Görünen tüm metrikleri belirleyin, normal çalışma aralığının dışında olanları not edin ve anormalliklerin en olası iki temel nedenini önerin. Ardından teknik olmayan bir yöneticinin okuyabileceği üç cümlelik bir özet yazın.

İle karşılaştır

MiniMax M1
Sadece API modeli
1,000,000 token bağlam · $0.55/M girdi, $2.20/M çıktı
MiniMax M2.5
Açık ağırlıklı model
204,800 token bağlam · $0.27/M girdi, $0.95/M çıktı
MiniMax-01
Açık ağırlıklı model
1,000,192 token bağlam · $0.20/M girdi, $1.10/M çıktı
MiniMax M2.1
Açık ağırlıklı model
204,800 token bağlam · $0.30/M girdi, $1.20/M çıktı

minimax tarafından daha fazla metin modeli

İnsanların sorduğu sorular

MiniMax M3’ü yerel olarak çalıştırabilir miyim?: Evet, ağırlıklar açık ve MiniMaxAI/MiniMax-M3 Hugging Face’de barındırılıyor. MiniMax, SGLang, vLLM, Transformers, KTransformers, unsloth ve ATOM çıkarım çerçevelerini destekler ancak 428 milyar parametreyle ciddi donanım gerektirir.
MiniMax M3 API fiyatı nedir?: API fiyatı giriş token başına $0.30, çıktı token başına $1.20 olup, 1,048,576 token bağlam penceresine sahiptir.
M3, M2’den nasıl farklı?: M3, tam dikkati MiniMax Seyrek Dikkat ile değiştirir, 1M bağlamda M2’ye kıyasla 9× daha hızlı ön doldurma ve 15× daha hızlı kod çözme sağlar, token başına hesaplamayı yaklaşık 1/20’ye indirir; ayrıca yerel video girişi ve M2’de olmayan yapılandırılabilir akıl yürütme modu ekler.

Kaptanın kararı
Milyon token bağlam penceresini ciddiye alıp dikkat mekanizmasını baştan tasarlayan nadir açık ağırlıklı model.

Hugging Face'de model kartı

Kaptan bu notları modelin kendi açıklaması ve model kartından yazıyor. Fiyatlar ve bağlam boyutları yazım anındaki sağlayıcıya aittir ve değişebilir.

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

MiniMax M3 popülerlik eğilimi

31 May 2026 tarihinden beri ısı puanı

Isı puanı

9,051°

Bu hafta

▲

29.0%

9,017° o zaman, 9,051° şimdi

Bu ay

▲

231%

8,892° o zaman, 9,051° şimdi

Geçen yıl

n/a

Henüz yayınlanmadı/izlenmedi

7,000°

Taban

Ölçek 0° ile 9.999° arasında. 7,000° altındaki her şey, henüz hiçbir kaynağın raporlamadığı modeller için ayrılmıştır ve listelerin tamamlanması için orada bir geçici sayı bulunur. 7,000° ölçülen verinin başladığı yerdir: gerçek verisi olan ama neredeyse hiç indirmesi olmayan bir model tabanda durur ve ölçümler üstündeki dereceleri doldurur. Taban model hakkında hiçbir şey söylemez; sadece üstündeki dereceler söyler ve modelleri birbirinden ayıran budur.

+1,727°

OpenRouter tokenları

Bu model son 30 günde OpenRouter üzerinden 5,730,756,128,120 token işledi, istemler ve yanıtlar birlikte. Her 10,000,000 token bir indirme olarak sayılır, toplam 573,075; son günün tokenları benimsenme oranına katılır. Kaynak: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

+324°

Benimsenme oranı

Kaynakların iki ölçümü arasındaki sürede günlük yaklaşık 20,825 indirme. Ömür boyu ortalamadan tahmin edilmez. Hız indirme teriminin dörtte biri kadar önemlidir, böylece yeni bir artış görünür ama bir günlük sıçrama yılların kullanımını geçemez.

Detaylı dökümü göster

Bu sitedeki her sayı kontrol edilebilir. Bu modelin ısı skoru 9,051° ve burada her bir bileşen tek tek eklenerek, her adımda toplam gösterilerek oluşturuluyor: taban, her kaynağın eklediği derece, model türü için bonus ve ağırlıkların yaşı nedeniyle çıkarılan derece. Renkler yukarıdaki grafiğin bantlarıdır. Sonundaki sözlük her terimi tanımlar.

1
Tabandan başla.
Neden 7,000° sıfır değil: Ölçek 0° ile 9.999° arasında ve 7,000° altı henüz raporlanmamış modeller için ayrılmıştır, orada geçici bir sayı bulunur ve listeler tamamlanır, verisi olan bir modelin önünde asla sıralanmaz. 7,000° ölçülen verinin başladığı yerdir. Gerçek verisi olan ama neredeyse hiç indirmesi olmayan model burada durur; sonraki her şey ölçümdür ve tabanın üstünde on kez on kat artış için 300°'lik adımlar vardır. Taban her model için aynıdır, yani karar vermez; üstündeki dereceler karar verir.
7,000°
toplamda
2
İndirmeleri ekle.
Toplamda OpenRouter tokenları kaynaklardan 573,075 indirme eşdeğeri. İndirmelerin on katı aynı 300° ekler, yani boyut önemli ama puanı tek başına belirlemez.
+1,727°
8,727°
toplamda
3
Benimsenme oranını ekle.
Şu anda günde yaklaşık 20,825 indirme, iki ölçüm arasındaki farkla hesaplanır, ağırlığı indirmenin dörtte biri.
+324°
9,051°
toplamda
=
Isı puanı.
Bu modelin bu sitedeki her listede nerede durduğunu gösterir. Başka hiçbir şey bunu değiştirmez.
9,051°

Terimler: burada kullanılan ifadeler

Isı puanı: Bir modelin şu anda ne kadar kullanıldığı ve istendiğini gösteren tek sayı, 0° ile 9.999° arasında. Bu sitedeki en sıcak modeller listeleri buna göre sıralanır, başka hiçbir şeyle değil.
Taban: Gerçek verisi olan her modelin başladığı 7.000°. Ölçek 0° ile 9.999° arasında; tabanın altı veri olmayan modeller için ayrılmıştır, böylece veri olan model her zaman veri olmayanın üstünde yer alır. Taban herkes için aynıdır ve karar vermez; üzerindeki derece ölçümdür.
İndirme eşdeğerleri: Puanın indirme olarak saydığı her şeyin toplamı: indirmeler, her torrent seed'ı 1.000 olarak, her AI Horde resmi ve her jenerasyon sitesindeki çalışma bir olarak sayılır.
Logaritmik ölçek: Onluk sayma, bire bir değil: 1.000'den 10.000'e çıkmak, 10.000'den 100.000'e çıkmakla aynı dereceyi ekler. Devlerin diğerlerini gölgelemesini engeller.
Beğeniler: Her kaynaktan gelen beğeni ve onaylar, logaritmik ölçekte bir indirmenin yarısı değerinde.
Benimsenme oranı: Bir modelin şu anda günde kaç indirme aldığı, bir kaynağın iki ölçümü arasındaki farktan hesaplanır. İndirme teriminin dörtte biri ağırlığında.
Ölçülen ve tahmin edilen: Ölçülen, bir kaynaktan iki okuma olduğu ve farkın gerçek olduğu anlamına gelir. Tahmin edilen ise sadece bugünün toplamının bilindiği ve geçmişin modelin ömrü boyunca dağıtıldığı anlamına gelir; site hangisini gösterdiğini belirtir.
Seeder: Ağırlıkların bir kopyasını torrent üzerinden başkalarının indirebilmesi için çevrimiçi tutan biri veya aynı işi yapan barındırılan bir ayna. Her biri 1.000 indirme olarak sayılır.
AI Horde: Bağışlanan bilgisayarlarda ücretsiz olarak görüntü üreten gönüllü bir ağ. Bir modelle yaptığı görüntü sayısı açıktır ve her biri bir indirme olarak sayılır.
Üretim siteleri: Kendi modellerinin kopyalarını barındıran ve insanların bunlarla üretim yapmasına izin veren siteler, örneğin PixAI, SeaArt ve Yodayo. İndirmeleri Civitai gibi sayılır ve her üretim bir indirme olarak kabul edilir.
OpenRouter tokenları: Claude veya GPT gibi API üzerinden sunulan bir metin modelinin indirilecek ağırlıkları yoktur, bu yüzden kullanımı tokenlarla ölçülür: son 30 günde OpenRouter üzerinden okuduğu ve yazdığı metin parçaları. Her 10,000,000 token bir indirme sayılır. Kaynak: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Tam model (checkpoint): Ağırlıkların kendisi, kendi başına üretim yapan dosya. Eklentilerin buna bağlı olması nedeniyle ekstra puan alır.
LoRA ve embedding: Başkasının ağırlıklarını belirli bir stile, karaktere veya konsepte yönlendiren küçük eklenti dosyaları. Tek başlarına çalışamazlar.
Aile ve ağırlıklar: Bir modelin üzerine kurulduğu temel, örneğin SD 1.5, SDXL, Flux veya Wan. Her model ailesinin ağırlıklarının yayın tarihini miras alır.
Yaş: Ailenin ağırlıklarının ne kadar önce çıktığına göre çıkarılan derece: yılda 150°, maksimum 750°. Yıllar içinde biriken eski indirmeleri listenin en üstünde tutar.
Aile desteği: Bu sitenin şu anda desteklediği bir ailenin LoRA'ları için küçük, sınırlı bir destek, her zaman detaylarda listelenir.
Yer tutucu puan: Henüz hiçbir kaynaktan rapor almamış bir modele verilen tabanın altındaki sabit bir sayı, böylece listeler eksiksiz kalır. Hiçbir zaman veri olan bir modelin üstünde sıralanmaz.
Yeni! (hoşgörü süresi): 7 günden daha yeni modeller puan yerine Yeni! gösterir ve sıralamada yer almaz. Puanları ilk günden hesaplanır, ancak bir günlük model her şeyden hızlı büyür, bu yüzden beklemeden haftanın #1'i her zaman dün çıkan model olurdu, haftalarca dayanmış olan değil.
Trend: Bir modelin belli bir dönemdeki büyümesinin, aynı dönemdeki tipik model büyümesiyle karşılaştırılması. Tipikten hızlıysa yükseliş, yavaşsa düşüş olarak okunur.
Tipik model: Kataloğun ortası: rakamı olan modellerin yarısı dönemde daha hızlı büyüdü, yarısı daha yavaş.

Bu modelin popülerliğinin katalogdaki diğer modellere göre nasıl değiştiği: her dönemdeki indirme, beğeni ve kullanım artışı, aynı dönemde tipik bir modelin büyümesiyle karşılaştırılarak ve o zamanki ısı puanıyla ölçülür. Tipik büyümenin üstü artış, altı düşüş olarak okunur. Geçmiş, bugünkü toplamlar, modelin ilk günü ve ölçülen indirme hızı kullanılarak yeniden oluşturulur; iki ölçüm varsa; bir dönemin başında var olmayan model için n/a gösterilir.

Benzer Modeller

L3 8B Lunaris v1 Turbo

TEXT / LLM

Grok 4.7

TEXT / LLM

Görsel, Video ve Metin Üretimi için Yapay Zeka Modelleri

MiniMax M3, açık kaynak yapay zeka görsel, video ve metin modellerinin salt okunur kataloğu ModelTrends.ai'de listelenen Text / LLM ailesine ait bir metin modeli modelidir. Diğer Text / LLM modelleriyle karşılaştırın, trendini görmek için popülerlik puanına bakın ve denemek için PirateDiffusion veya BitVector'da açın.

Daha fazla Text / LLM modeli Daha fazla Text / LLM Metin / LLM llm minimax görüş video akıl yürütme ajanlar kodlama uzun bağlam

Model Ailesine Göre Göz At