Чи можна запускати MiniMax M3 локально?

Так, ваги відкриті і розміщені на MiniMaxAI/MiniMax-M3 на Hugging Face. MiniMax підтримує SGLang, vLLM, Transformers, KTransformers, unsloth і ATOM як фреймворки для інференсу, але при 428 млрд параметрів потрібне значне обладнання.

Скільки коштує MiniMax M3 через API?

API коштує $0.30 за мільйон вхідних токенів і $1.20 за мільйон вихідних токенів, з контекстним вікном 1,048,576 токенів.

Чим M3 відрізняється від M2?

M3 замінює повну увагу на MiniMax Sparse Attention, забезпечуючи прискорення попереднього заповнення у 9 разів і декодування у 15 разів при 1 млн контексту, знижуючи обчислювальні витрати на токен приблизно до 1/20 від M2; також додає нативний відеовхід і конфігурований режим мислення, якого не було в M2.

▲

29.0%

цього тижня

MiniMax M3

9051°

#llm #minimax #бачення #відео #логіка #агенти

Зір

Працює на Graydient

Запустити модель

Пропозиції / Реклама

Easy Creator (Prism) Веб

Безліміт · фіксована ціна

Найкраще для початківців. Потужні робочі процеси, низький поріг входження.

PirateDiffusion Telegram

Безліміт · фіксована ціна

Створюйте відео, зображення, індивідуальні чат-персони та більше.

Pro studio (SpyGlass) Веб

Безліміт · фіксована ціна

Переглядай моделі, рендерь і вдосконалюй з будь-якого браузера чи телефону.

Discord bot (Vector)

Безліміт · фіксована ціна

Додайте Vector на свій сервер або приєднуйтесь до Vector Discord. Створюйте будь-що!

Unified Editor Веб

Безліміт · фіксована ціна

Редактор для зображень і відео: рендер, редагування, збільшення якості та інше на одній сторінці.

OpenRouter Термінал / API

Платити за токен

Спілкуйся з цією моделлю у браузері або викликай її з коду за допомогою одного API ключа.

Локальні додатки Локально

Потрібне налаштування

Встановлюй локальні програми, якщо твій комп'ютер достатньо потужний.

ModelDuel Веб

Оплата за використання

Генеруйте той самий запит одночасно на до 50 контрольних/базових моделях.

Орендувати GPU у хмарі

Graydient Хмарна GPU

Безліміт · фіксована ціна

Фіксована ціна, необмежене використання. Ця модель встановлюється в один клік.

RunPod Хмарна GPU

Похвилинна оплата

Орендуйте GPU похвилинно та налаштуйте модель самостійно.

Посібники до цієї моделі

Як вибрати AI-модель у жовтні 2026: новини про закриті моделі, а потім відкриті ваги, які варто завантажити

Найкращі локальні LLM за випадками використання (жовтень 2026): правильна відкрита модель для кожного завдання

Скільки VRAM мені справді потрібно для локального ШІ?

Відкриті ваги проти відкритого коду проти лише API: що тобі насправді дозволено робити

Як встановити Ollama і запустити локальний ШІ (Windows, Mac, Linux)

Усі посібники

MiniMax | контекст 1,048,576 токенів | $0.30/M вхід, $1.20/M вихід. MiniMax-M3 — мультимодальна фундаментальна модель від MiniMax. Підтримує текст, зображення та відео на вході з текстовим виходом, контекстне вікно 1M токенів, підходить для довготривалої агентської роботи, кодування та використання інструментів. Побудована на MiniMax Sparse Attention (MSA), яка замінює повну увагу вибором KV-блоків, щоб знизити обчислювальні витрати на токен при довгому контексті — приблизно в 20 разів дешевше за попереднє покоління при 1M токенів, з суттєво швидшим попереднім заповненням і декодуванням,…MiniMax | контекст 1,048,576 токенів | $0.30/M вхід, $1.20/M вихід. MiniMax-M3 — мультимодальна фундаментальна модель від MiniMax. Підтримує текст, зображення та відео на вході з текстовим виходом, контекстне вікно 1M токенів, підходить для довготривалої агентської роботи, кодування та використання інструментів. Побудована на MiniMax Sparse Attention (MSA), яка замінює повну увагу вибором KV-блоків, щоб знизити обчислювальні витрати на токен при довгому контексті — приблизно в 20 разів дешевше за попереднє покоління при 1M токенів, з суттєво швидшим попереднім заповненням і декодуванням, зберігаючи якість у більшості завдань. Навчена як нативна мультимодальна модель на перемішаних даних і налаштована для багатокрокової, виробничої співпраці через інтерактивний фреймворк користувацького симулятора, орієнтована на тривалі, багатокрокові завдання, а не на одноразове виконання.

Нотатки капітана

Написано Captain, головним редактором

Нотатки від 2026-10-13

MiniMax M3 — це модель sparse mixture-of-experts з 428 млрд параметрів від MiniMax, яка активує близько 23 млрд параметрів на токен, має контекстне вікно в 1 мільйон токенів і нативну підтримку текстових, зображень та відеовходів. Архітектура MiniMax Sparse Attention знижує обчислювальні витрати на токен приблизно до 1/20 від попереднього покоління при повному контексті, забезпечуючи прискорення попереднього заповнення у 9 разів і декодування у 15 разів. Ваги відкриті, API дешевий, а дизайн орієнтований на тривалу агентську роботу, а не одноразові запити.

Відомий за

Контекст 1 млн токенів при частці обчислень від моделей з густою увагою
Нативне мультимодальне навчання на тексті, зображеннях і відео з першого кроку
Прискорення попереднього заповнення у 9 разів і декодування у 15 разів порівняно з M2 при максимальному контексті
Три перемикачі режимів мислення: завжди увімкнено, адаптивний або вимкнено
Оптимізований для багатокрокових агентських завдань і використання інструментів, а не лише одноразових підказок

Зверніть увагу на

При 428 млрд параметрів локальне розгортання вимагає серйозного обладнання; перевірте вимоги до VRAM перед завантаженням.
Ваги відкриті, але перевірте умови ліцензії для вашого випадку використання перед створенням комерційного продукту.
Якість відео- та зображень при екстремальних довжинах контексту тут не має незалежного бенчмарку.

Найкраще для

Агенти та використання інструментів

Підказки для спроби

Рефакторинг багатофайлового завдання

Ви працюєте над Python веб-скрейпером, розбитим на три файли: fetcher.py обробляє HTTP-запити з повторними спробами, parser.py витягує структуровані дані за допомогою BeautifulSoup, а main.py керує конвеєром. Скрейпер тихо пропускає елементи, коли сторінка повертає 429. Діагностуйте ймовірну причину, запропонуйте виправлення з експоненційним відступом і перепишіть відповідні частини fetcher.py і main.py для реалізації.

Питання-відповіді по довгому документу

Я вставлю довгий контракт нижче. Прочитайте весь документ, потім дайте відповіді на три питання: 1) Які умови припинення для кожної сторони? 2) Чи є автоматичні положення про продовження, і який термін повідомлення застосовується? 3) Яка сторона несе відповідальність за витоки даних? Наведіть номер пункту для кожної відповіді. [Вставте текст контракту тут]

Аналіз на основі зображення

Додано скріншот панелі керування. Визначте всі видимі метрики, позначте, які з них виходять за межі нормального діапазону на основі того, що видно, і запропонуйте дві найімовірніші причини аномалій. Потім напишіть триспрядковий підсумок, який міг би прочитати нетехнічний менеджер.

Порівняти з

MiniMax M1
Модель тільки з API
контекст 1,000,000 токенів · $0.55/M вхід, $2.20/M вихід
MiniMax M2.5
Модель з відкритими вагами
контекст 204,800 токенів · $0.27/M вхід, $0.95/M вихід
MiniMax-01
Модель з відкритими вагами
контекст 1,000,192 токенів · $0.20/M вхід, $1.10/M вихід
MiniMax M2.1
Модель з відкритими вагами
контекст 204,800 токенів · $0.30/M вхід, $1.20/M вихід

Більше текстових моделей від minimax

Питання, які задають люди

Чи можна запускати MiniMax M3 локально?: Так, ваги відкриті і розміщені на MiniMaxAI/MiniMax-M3 на Hugging Face. MiniMax підтримує SGLang, vLLM, Transformers, KTransformers, unsloth і ATOM як фреймворки для інференсу, але при 428 млрд параметрів потрібне значне обладнання.
Скільки коштує MiniMax M3 через API?: API коштує $0.30 за мільйон вхідних токенів і $1.20 за мільйон вихідних токенів, з контекстним вікном 1,048,576 токенів.
Чим M3 відрізняється від M2?: M3 замінює повну увагу на MiniMax Sparse Attention, забезпечуючи прискорення попереднього заповнення у 9 разів і декодування у 15 разів при 1 млн контексту, знижуючи обчислювальні витрати на токен приблизно до 1/20 від M2; також додає нативний відеовхід і конфігурований режим мислення, якого не було в M2.

Вердикт капітана
Рідкісна модель з відкритими вагами, яка серйозно ставиться до мільйонного контекстного вікна і перебудовує механізм уваги навколо нього.

Картка моделі на Hugging Face

Капітан пише ці нотатки на основі опису моделі та картки моделі. Ціни та розміри контексту вказані на момент написання і можуть змінюватися.

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

Тренд популярності MiniMax M3

Показник популярності з 31 May 2026

Оцінка популярності

9,051°

Цього тижня

▲

29.0%

9,017° тоді, 9,051° зараз

Цього місяця

▲

231%

8,892° тоді, 9,051° зараз

За минулий рік

n/a

Ще не випущено/не відстежується

7,000°

Основний рівень

Шкала йде від 0° до 9 999°. Все, що нижче за 7,000°, відведено для моделей, про які жодне джерело ще не повідомляло, і вони мають замінне число, щоб списки були повними. 7,000° — це початок виміряних даних: модель з реальними даними, але майже без завантажень, стоїть на цьому рівні, а вимірювання додають градуси вище. Основний рівень нічого не говорить про модель; тільки градуси вище його відрізняють одну модель від іншої.

+1,727°

Токени OpenRouter

5,730,756,128,120 токенів ця модель обробила через OpenRouter за останні 30 днів, разом підказки та відповіді. Кожні 10,000,000 токенів рахується як одне завантаження в терміні завантажень, всього 573,075; токени останнього дня додаються до коефіцієнта прийняття. Джерело: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

+324°

Швидкість прийняття

Приблизно 20,825 завантажень на день, виміряно між двома зчитуваннями джерел, ніколи не вгадується за середнім за весь час. Швидкість важить чверть показника завантажень, тому свіжий сплеск видно, але одноденний стрибок не перевищить роки використання.

Показати детальний розподіл

Кожне число на цьому сайті можна перевірити. Оцінка популярності цієї моделі становить 9,051°, і тут вона побудована по одному інгредієнту за раз, з поточним підсумком після кожного: основа, градуси, які додає кожне джерело, бонус за тип моделі та віднімання за вік ваг. Кольори відповідають діапазонам на діаграмі вище. Глосарій в кінці пояснює кожен термін.

1
Почни з основного рівня.
Чому 7,000°, а не нуль: шкала йде від 0° до 9 999°, і частина нижче за 7,000° відведена для моделей, про які жодне джерело ще не повідомляло, які мають замінне число, щоб списки були повними і ніколи не перевищували модель з даними. 7,000° — це початок виміряних даних. Модель з реальними даними, але майже без завантажень, стоїть тут; все, що далі, — це вимірювання, а простір вище основного рівня містить десять десятикратних кроків у завантаженнях по 300° кожен. Основний рівень однаковий для всіх моделей, тому він нічого не вирішує; градуси вище нього — ось що вирішує.
7,000°
поточний підсумок
2
Додай завантаження.
Всього 573,075 еквівалентів завантажень з Токени OpenRouter. Десятикратне збільшення завантажень додає ті ж 300°, тож розмір важливий, але не домінує у рейтингу.
+1,727°
8,727°
поточний підсумок
3
Додай швидкість прийняття.
Приблизно 20,825 завантажень на день зараз, виміряно між двома замірами, вагою в чверть від завантаження.
+324°
9,051°
поточний підсумок
=
Оцінка популярності.
Де ця модель стоїть у кожному списку на цьому сайті. Нічого іншого не впливає на цю оцінку.
9,051°

Глосарій: терміни, що тут використовуються

Оцінка популярності: Одне число, що показує, наскільки модель зараз використовується і потрібна, від 0° до 9,999°. Кожен список на цьому сайті, який називається найгарячішим, відсортований саме за цим числом.
Початкова оцінка: 7,000° — це стартова оцінка для кожної моделі з реальними даними. Шкала від 0° до 9,999°; частина нижче початкової оцінки відведена для моделей без даних, щоб модель з даними завжди була вище. Початкова оцінка однакова для всіх і нічого не вирішує; градуси вище неї — це власне вимірювання.
Еквіваленти завантажень: Все, що оцінка рахує як завантаження, підсумовано: самі завантаження, кожен торрент-сідер як 1,000, кожне зображення AI Horde і кожен запуск на сайті генерації як один.
Логарифмічна шкала: Рахунок по десятках, а не по одиницях: перехід від 1,000 до 10,000 завантажень додає ті ж градуси, що й від 10,000 до 100,000. Це не дає гігантам витіснити все інше.
Лайки: Вподобання і лайки з усіх джерел, вартістю половини завантаження на логарифмічній шкалі.
Швидкість прийняття: Скільки завантажень на день модель отримує зараз, за різницею між двома замірами джерела. Чверть ваги від терміну завантажень.
Виміряно та оцінено: Виміряно означає, що є два показники джерела, і різниця справжня. Оцінено означає, що відомий лише загальний показник за сьогодні, а минуле розподілено на весь час існування моделі; сайт показує, який саме варіант відображається.
Сідер: Хтось, хто тримає копію вагів онлайн, щоб інші могли завантажувати через торрент, або хостинг-дзеркало, що робить те саме. Кожен такий рахується як 1000 завантажень.
AI Horde: Добровільна мережа, яка безкоштовно генерує зображення на пожертвуваних комп’ютерах. Кількість зображень, створених з моделлю, публічна, і кожне рахується як одне завантаження.
Сайти генерації: Сайти, які розміщують власні копії моделі і дозволяють людям генерувати з нею, наприклад PixAI, SeaArt і Yodayo. Їхні завантаження рахується так само, як у Civitai, а кожен запуск генерації — як одне завантаження.
Токени OpenRouter: Текстова модель, що обслуговується через API, як Claude або GPT, не має ваг для завантаження, тому її використання вимірюється токенами: частинами тексту, які вона прочитала і написала через OpenRouter, шлюз, який використовують багато додатків, за останні 30 днів. Кожні 10,000,000 токенів рахується як одне завантаження. Джерело: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Повна модель (чекпойнт): Самі ваги, файл, який генерує самостійно. Має бонус, бо від нього залежать додатки.
LoRA та embedding: Малі додаткові файли, які направляють чужі ваги в певний стиль, персонажа чи концепцію. Вони не можуть працювати самі по собі.
Сімейство та ваги: База, на якій побудована модель, наприклад SD 1.5, SDXL, Flux або Wan. Кожна модель успадковує дату виходу вагів свого сімейства.
Вік: Віднімається градус за те, як давно вийшли ваги сімейства: 150° за рік, максимум 750°. Це зберігає старі завантаження, які мали роки, щоб накопичитись, заморожуючи їх на верху списку.
Підсилення сімейства: Невеликий, обмежений поштовх для LoRA сімейства, яке цей сайт зараз просуває, завжди вказується в розподілі.
Оцінка заміщення: Стабільне число нижче мінімуму, яке дають моделі, про яку ще немає даних, щоб списки були повними. Воно ніколи не вище за модель з даними.
Новинка! (період очікування): Модель віком менше 7 днів показує Новинка! замість оцінки і не займає місце в рейтингах. Її оцінка обчислюється з першого дня, але модель віком один день росте швидше за все, тому без очікування #1 тижня завжди була б та, що вийшла вчора, а не та, що трималась тиждень.
Тренд: Як зростання моделі за період порівнюється зі звичайним зростанням моделей за той самий період. Швидше за звичайне — це підйом, повільніше — спад.
Типова модель: Середина каталогу: половина моделей з показником зросла швидше за цей період, половина повільніше.

Як популярність цієї моделі змінювалась у порівнянні з рештою каталогу: її зростання за кількістю завантажень, лайків і використання за кожен період, порівняно зі звичайним зростанням моделей за той же час, з урахуванням її рейтингу популярності на той момент. Вище звичайного зростання означає підйом, нижче — спад. Минуле відновлюється з сьогоднішніх підсумків, першого дня моделі та швидкості завантажень, якщо є два заміри; модель, якої не було на початку періоду, показує n/a.

Схожі моделі

Моделі ШІ для генерації зображень, відео та тексту

MiniMax M3 — це текстова модель для сімейства Text / LLM, представлена на ModelTrends.ai, каталозі лише для читання відкритих моделей ШІ для зображень, відео та тексту. Порівняйте її з іншими моделями Text / LLM, перевірте бал популярності, щоб побачити тренд, і відкрийте на PirateDiffusion або BitVector, щоб спробувати.

Більше моделей Text / LLM Більше Text / LLM Текст / LLM llm minimax бачення відео логіка агенти кодування довгий контекст

Перегляд за сімейством моделей