MiniMax M3とは？MiniMaxの100万コンテキスト・マルチモーダル・フラッグシップ

MiniMax M3は、Mシリーズのテキストモデル、Hailuoの動画モデル、Musicシリーズを手がける中国の研究所による、ネイティブにマルチモーダルなオープンウェイト言語モデルです。同研究所は2026年6月1日にこれを発表し、MiniMax M2.7から同社自身のモデル一覧の首位の座を引き継ぎました。100万トークンのコンテキストウィンドウ、ネイティブなテキスト・画像・動画入力、そして研究所がMSAと呼ぶスパースアテンションアーキテクチャを備えています。

このブログのアーカイブには、MiniMax M3に言及している記事が14本ある。これまで、そのうちの1本たりとも、MiniMax M3そのものについて書かれたものはなかった。このモデルは、次々と行われる比較の中で対戦相手として現れる——より新しいGemini、Qwen、Grok、GPTが測られる基準となるオープンウェイトの参照点だ——そして、読者がMiniMax M3とは実際に何なのかを知るためにたどり着けるページは、ここにはなかった。これがそのページだ。

スペックシート

MiniMax M3は、MiniMaxが重みとともに公開しているモデルカードによると、総パラメータ数が約4280億、トークンあたりの活性化パラメータ数が約230億のMixture-of-Expertsモデルです。これは、視覚機能を後付けしたテキスト専用モデルではなく、ネイティブにマルチモーダルです。モデルカードには、最初のステップからインターリーブされたモダリティで訓練されたことが記されており、このモデルはテキスト、画像、動画を入力として受け取り、テキストを返します。

• コンテキストウィンドウ：1,048,576トークン。当社独自のカタログ項目では、使用可能なコンテキストの保証最小値として512,000トークンと記載
• 最大出力：当社のカタログページでは512,000トークン。MiniMaxは自社資料で最大出力値を公表していないため、512Kはベンダーの数値ではなく当社の数値として扱うこと
• モダリティ：テキスト、画像、動画を入力、テキストを出力
• パラメータ：総計約428B、トークンあたり約23Bがアクティブ
• 推論制御：enabled、adaptive、disabledモードを備えたthinkingパラメータ
• 推奨サンプリング：temperature 1.0、top_p 0.95
• アーキテクチャ：MiniMax Sparse Attention（MSA）。arXiv論文2606.13392の主題
• エンドポイント形式：OpenAI互換のchat completions

主要なアーキテクチャ上の主張は、長いコンテキストにおけるアテンションコストに関するものです。MiniMaxによると、MSAは100万トークンのウィンドウで、M2よりも9倍以上高速なプレフィリングと15倍以上高速なデコーディングを実現し、トークンあたりの計算量を前世代の約20分の1に削減します。これらはベンダーによる数値であり、我々はそれらが独立に再現された例を確認していません。

MiniMax M3はMiniMax自身の製品ラインの中でどこに位置するのか

それは言語系ラインナップの最上位だが、そのラインナップに何が含まれるかについては正確に述べておく価値がある。なぜならMiniMaxは、ほとんどのラボよりも、今も一覧に残っているモデルの長いテールを抱えているからだ。ベンダー自身のモデルドキュメントは、それらを2つに分けている。

• 現在のモデル: MiniMax M3、MiniMax M2.7、MiniMax M2.7-highspeed
• レガシーモデル（引き続き掲載中）: MiniMax M2.5、MiniMax M2.5-highspeed、MiniMax M2.1、MiniMax M2.1-highspeed、MiniMax M2
• その中で最も古い MiniMax M2 は、200,000トークンのコンテキストと、思考の連鎖を含む最大128,000トークンの出力を備えています
• MiniMax は、M2.7 や M2.1 のコンテキスト制限や出力制限を同じドキュメント内で公開していません

世代間の差は現実に存在するが、両モデルが唯一登場する指標においては、それほど巨大ではない。Artificial Analysisは、Intelligence Index revision v4.3.2でMiniMax M3に29点を付け、同じリビジョンでMiniMax M2.7に23点を付けている——29は、そのリビジョンの表でM3を114モデル中16位に位置づけ、23はM2.7を36位に位置づける。M2.7は2026年3月にリリースされた。この飛躍は1世代ではなく1歩であり、同じリビジョンからこの2つの数値を読み取る価値がある。この指標は2026年9月7日に再調整されたため、それ以前のスコアはそれ以降のスコアと比較できない。

料金

MiniMaxはM3を従量課金の料金表でリクエストサイズ別に価格設定しており、公表されている料金には、より高い定価に対する恒久的な50%割引が適用されています。

• 入力最大512Kトークン：100万入力トークンあたり$0.30、100万出力トークンあたり$1.20、100万キャッシュ読み取りあたり$0.06 — 定価$0.60 / $2.40 / $0.12に対して
• 入力512Kトークン超：100万入力あたり$0.60、100万出力あたり$2.40、100万キャッシュ読み取りあたり$0.12 — 定価$1.20 / $4.80 / $0.24に対して
• 優先サービスティア：標準料金の1.5倍のため、小規模リクエストティアでは$0.45 / $1.80 / $0.09。service_tierを"priority"に設定することで選択されます
• 未公表：MiniMaxはM3のキャッシュ書き込み価格を公表しておらず、キャッシュ読み取り価格のみ

OrcaRouterはMiniMax M3を同じ料金——入力$0.30、出力$1.20——で提供しており、プロバイダー料金への上乗せはありません。これは当社カタログの注目モデルであり、トラフィックも決して小さくありません。執筆時点で、過去7日間に1億5,370万トークンがルーティングされ、time-to-first-tokenのp50は4.26秒、p95は10.00秒です。

MiniMax M3が数値で見て優れている点

まずは MiniMax が自社について報告している数値から見ていこう。これらはすべてベンダーによる報告値であり、第三者によって再現されたものはこれまで一つも確認されていない。

• SWE-Bench Pro: 59.0%
• Terminal-Bench 2.1: 66.0%
• SWE-fficiency: 34.8%
• MCP Atlas: 74.2%
• BrowseComp: 83.5、ベンダーがエージェント型検索で先頭に掲げる数値
• Video-MME: 512フレームで84.6、外部APIはフレームを640で上限とする
• KernelBench Hard: 28.8%
• OSWorld-Verified: 最大100ステップで68.70%、200では70.06%に上昇

独立した評価も方向性については一致している。Artificial Analysisは、MiniMax M3をリビジョンv4.3.2のIntelligence Indexで29と評価し、114モデル中16位としている。モデルごとにこのインデックスを実行するコストは0.51ドルで、そのコスト指標では114中21位だ。出力速度は毎秒106.4トークンで、中央値の67.1を上回る。最初のトークンまでの時間は1.25秒で、中央値の2.33秒より短い。どちらもこの階層の標準より優れており、価格もそれを大きく下回っている。

同じインデックスファミリーの第三者による再公開が、サブスコアを補完している：SWE-bench Verifiedは80.5%、tau-squared-benchは88.9%、AA-GPQA Diamondは92.9%、AA-LCRは83.0%、AA-IFBenchは82.9%、OmniDocBench 1.5は91.6%、そしてUSAMO 2026は85.7%。文書理解と指示追従は真の強みのように見え、長コンテキスト推論スコアはアーキテクチャ上の説明と一致している。

測定可能なほど苦手なこと

正直な弱点は二つの箇所に集中しており、どちらも公表された数字にはっきりと表れている。

• 最大の懸念はエージェント性能のギャップだ。同じ第三者の再掲データにおいて、MiniMax M3 は AA Coding Index で 58.6 を記録する一方、AA Agentic Index ではわずか 30.8 にとどまる。長い多段階タスクを自律的に遂行する能力よりも、コードを書く能力のほうがはるかに優れている。
• 知識とハルシネーション：AA-Omniscience Index は 1.4、正確性は 16.7%、ハルシネーション率は 18.4%。知らない事柄についても自信たっぷりに答えるモデルだ。
• OSWorld 2.0：4.6%
• CritPt：3.7% — 私たちが確認した範囲で、M3 のどこにも公表されていないスコアのうち最も低い
• ResearchClawBench：19.8%
• 冗長性：Intelligence Index を完了するのに 1 億 2,000 万出力トークン、114 中 11 位 — おしゃべりなモデルであり、推論を多用するプロンプトではそれが請求額に表れる
• 総合スコアの下限：ある第三者のアグリゲーターでは 100 点満点中 55.28、505 中 60 位だが、これは 481 ベンチマーク中 50 のみという部分的なカバレッジに基づくもので、この総合値は評価ではなく下限と見なすべきだ

いくつかの事項は単純に測定されておらず、私たちは空白を埋めるよりも、そのことを明言したいと考えています。MiniMax以外の誰も、上記のベンダーのベンチマーク表を再現していません。Artificial Analysisは、M3についてCoding IndexやAgentic Indexの数値を独自には公表しておらず、58.6と30.8のペアは、同じインデックスファミリーを再公開している第三者によるものです。Artificial Analysisは、AA-Omniscienceを自社インデックスの構成要素として挙げていますが、M3について数値のOmniscienceスコアは公表していません。MiniMaxは最大出力値を公表していないため、私たち自身のモデルページにある512Kは私たちの数値です。そして、ベンダーの料金表にはキャッシュ書き込み価格が一切ありません。

MiniMax M3は誰が選ぶべきで、誰が別のものを選ぶべきか

長文コンテキストとマルチモーダルを同時に扱う仕事なら、MiniMax M3を選ぼう。動画入力に対応した100万トークン、自分でダウンロードして実行できるオープンウェイト、そして100万トークンあたり入力$0.30という価格——この組み合わせに、オープンウェイトの分野で他にきれいに匹敵するものはない。長文書分析、動画理解、リポジトリ規模のコード読解、文書抽出パイプラインこそ、測定された強みが存在する領域だ。OmniDocBenchで91.6%、AA-LCRで83.0%という数字が、それを支持している。

3つのケースでは別のものを選べ。コンテキストウィンドウや視覚入力を必要としないなら、MiniMax M2.7は同じ$0.30/$1.20で、現在のインデックス改訂ではM3の29に対して23を記録し、運用するにはより小さいものだ——M3の優位は無料ではなく、同じ定価が付いているだけにすぎない。ワークロードがコーディングではなく自律エージェントなら、エージェント性能の差こそ他を探す理由であり、MiniMax自身の比較表も同じ点を示している。PostTrainBenchでは、ベンダーはM3を0.37、Opus 4.7を0.42、GPT-5.5を0.39と報告しており、M3が両者に負けている唯一の公開ベンチマークだ。そして、何の条件も付かないライセンスが必要なら、契約する前に次の段落を読んでほしい。

ライセンスこそが、多くの報道が見落としている落とし穴です。MiniMax M3はApacheやMITではなく、MiniMax Community Licenseの下で提供されています。非商用利用は無料です。商用利用は許可されていますが、「Built with MiniMax M3」を目立つように表示する必要があります。年間売上高が2,000万ドル未満の場合は一度限りの通知を提出し、それを超える場合はMiniMaxからの事前の書面による許可が必要で、件名「M3 licensing - authorization request」のメールで申請します。このライセンスには、禁止される用途の付録も付いています。製品を出荷するのであれば、それは形式上の手続きではなく法務レビューです。

実用的な要約

MiniMax M3は、MiniMaxの言語モデル系における現行のフラッグシップだ。約4280億パラメータのMixture-of-Expertsモデルで、トークンあたり約230億パラメータがアクティブ、コンテキスト長は100万トークン、動画と画像のネイティブ入力に対応し、スパースアテンションによってフルコンテキスト時のトークンあたり計算量が20分の1になるとベンダーはうたっている。2026年6月1日に発表されたため、これは新しいモデルではなく、すでに定着したモデルだ。2026年9月における興味深い問いは、それが優れているかどうかではなく、あなたのワークロードのどちらの半分に適しているかである。

実測から得られる答えは、コードとドキュメントには強く、知識は普通、自律的なエージェント作業は弱いというものだ。やれることの割に安く、長文脈という主張が独立した検証に耐える、稀有なオープンウェイトモデルである。ライセンスは、ほとんどのチームが自分たち自身と交渉する必要がある部分だ。

MiniMax M3はOrcaRouter上で、プロバイダー料金のままマークアップなしで動作し、ここにある他のすべてと同じOpenAI互換エンドポイントを通じて利用できます：1つのAPIキーで200以上のモデルにアクセス。エンドポイントが落ちた場合は自動フェイルオーバーが働き、特定のモデルに固定したりブレンドしたりしたいときにはルーティングDSLも使えます。契約前に他のカタログと比較したい場合は、モデルページに最新の料金表、初回トークンまでのパーセンタイル、トラフィックが掲載されています。