MiniMax-M3 to flagowy model fundamentowy MiniMax o otwartych wagach i pierwszy, który łączy jednocześnie trzy najnowocześniejsze możliwości: wydajność kodowania i agentów na poziomie frontier, okno kontekstowe o długości 1M tokenów oraz natywną multimodalność. Akceptuje dane wejściowe w postaci tekstu, obrazu i wideo, a wyniki zwraca w formie tekstu. Jest napędzany przez autorską architekturę MiniMax Sparse Attention (MSA), która utrzymuje kontekst o długości do 1M tokenów (z gwarantowanym minimum 512K) – stanowiąc podstawę do zadań agentowych na długich dystansach, długoterminowego kodowania i rozumienia długich filmów. Multimodalność jest natywną cechą podstawową, a nie dodatkiem: potok danych został przebudowany, aby skalować wstępne szkolenie do 100T+ tokenów, z multimodalnym treningiem od samego początku, głęboko dopasowując przestrzenie semantyczne tekstu i obrazu. M3 osiąga najwyższe wyniki w benchmarkach kodowania i agentów obejmujących inżynierię oprogramowania, wykonanie terminalowe i autonomiczne przeglądanie (zdobywając 83.5 w BrowseComp), z autonomicznym dekomponowaniem zadań, wywoływaniem narzędzi i wieloetapowym rozumowaniem. Doskonale nadaje się do asystentów kodowania AI, zautomatyzowanych przepływów pracy oraz długotrwałych asynchronicznych potoków agentowych, gdzie spójność w rozszerzonych sesjach ma znaczenie.
MiniMax M3 to duży model językowy opracowany przez Minimax, dostępny przez zgodny z OpenAI interfejs API OrcaRouter. Akceptuje on dane wejściowe w postaci tekstu, obrazów i wideo, a jego okno…
MiniMax M3 może przetwarzać długie dokumenty – do 1 048 576 tokenów w jednym przejściu. Umożliwia to wykonywanie takich zadań jak streszczanie, odpowiadanie na pytania i ekstrakcja informacji z całych prac badawczych, briefów prawnych czy instrukcji technicznych bez utraty kontekstu. Model radzi sobie również z danymi wejściowymi składającymi się z wielu dokumentów, np. kolekcją artykułów, i generuje spójne wyniki. W przypadku aplikacji wymagających bardzo długich wyników limit generacji wynoszący 512 000 tokenów pozwala na tworzenie pełnych raportów lub kodu. Ta możliwość jest szczególnie przydatna w korporacyjnym przetwarzaniu dokumentów i przepływach pracy związanych z analizą danych.
MiniMax M3 akceptuje obrazy i filmy wraz z tekstem, umożliwiając wnioskowanie na temat treści wizualnych. Obrazy i filmy są tokenizowane i osadzane w tym samym kontekście co tekst. Model może odpowiadać na pytania dotyczące zawartości obrazu, opisywać scenę wideo lub wykonywać optyczne rozpoznawanie znaków. W przypadku wideo może przetwarzać wiele klatek lub cały film, o ile łączna liczba tokenów pozostaje w oknie 1,048,576 tokenów. To multimodalne wsparcie sprawia, że nadaje się do zadań takich jak podpisywanie, odpowiadanie na pytania wizualne i analiza wideo, wszystkie dostępne za pośrednictwem interfejsu OrcaRouter API.
MiniMax M3 jest zoptymalizowany do zadań wymagających bardzo dużego okna kontekstowego (1 048 576 tokenów) lub multimodalnego wejścia (tekst, obraz, wideo). Jeśli Twoja aplikacja obejmuje przetwarzanie długich dokumentów, całych książek lub godzin nagrań wideo w pojedynczym wywołaniu API, rozmiar kontekstu M3 jest znaczącą zaletą. Sprawdza się również w scenariuszach, w których potrzebujesz wygenerować do 512 000 tokenów wyjściowych bez wielokrotnych żądań. W przypadku prostszych zadań – takich jak generowanie krótkiego tekstu, podsumowanie kilku akapitów czy opisy pojedynczych obrazów – tańszy model z mniejszym oknem kontekstowym może być bardziej opłacalny. Oceń średnią długość swojego wejścia i wyjścia, aby podjąć decyzję.
Model MiniMax M3 jest najlepiej dostosowany do zadań wykorzystujących jego duże okno kontekstowe i multimodalne możliwości. Przykłady obejmują: analizę całych artykułów naukowych lub dokumentów prawnych połączoną z odpowiadaniem na pytania; wyodrębnianie ustrukturyzowanych danych z długich, wielostronicowych formularzy; generowanie obszernych raportów lub kodu na podstawie dużego zbioru danych wejściowych; analizę treści wideo, taką jak podsumowywanie wykładu lub identyfikowanie obiektów na wielu klatkach; a także tworzenie aplikacji wymagających przechowywania i analizowania obszernej historii interakcji użytkownika w ramach pojedynczej rozmowy. Jego cennik – $0,30 za milion tokenów wejściowych i $1,20 za milion tokenów wyjściowych – sprawia, że jest ekonomiczny w przypadku przepływów pracy o dużej objętości i długim kontekście.
MiniMax M3 osiągnął wynik 83,5 w benchmarku BrowseComp. BrowseComp ocenia zdolność modelu do nawigowania po stronach internetowych i wyodrębniania z nich istotnych informacji. Test ten zazwyczaj polega na symulowaniu użytkownika, który przegląda serię stron internetowych, a następnie odpowiada na pytania na podstawie ich treści. Wyższy wynik oznacza lepszą wydajność w rozumieniu układu stron, podążaniu za linkami i syntezowaniu informacji z wielu stron. Wynik 83,5 plasuje MiniMax M3 na konkurencyjnej pozycji wśród modeli testowanych w tym benchmarku, szczególnie w zadaniach związanych z wyszukiwaniem informacji w sieci i wnioskowaniem.
Podstawową zaletą MiniMax M3, ukazaną przez wynik 83,5 w BrowseComp, jest zdolność do radzenia sobie z internetowymi zadaniami polegającymi na wyszukiwaniu informacji. Świadczy to o silnych zdolnościach w zakresie rozumienia tekstu i nawigacji. Jednakże wydajność modelu w innych powszechnych benchmarkach (takich jak MMLU, HumanEval czy GSM8K) nie została publicznie ujawniona w ramach dostarczonych faktów. W związku z tym jego względna wydajność w zakresie wiedzy ogólnej, generowania kodu lub rozumowania matematycznego nie jest tutaj określona ilościowo. Użytkownicy powinni ocenić model na własnych zadaniach. Duże okno kontekstowe i obsługa multimodalna to dodatkowe zalety, które nie są uchwycone przez samo BrowseComp.
Szybkość wnioskowania i opóźnienie dla MiniMax M3 zależą od kilku czynników, w tym długości wejścia, długości wyjścia i obciążenia serwera. W dostępnych faktach nie podano konkretnych wartości opóźnienia. Ogólnie modele z dużymi oknami kontekstowymi mogą mieć wyższe opóźnienie dla bardzo długich danych wejściowych ze względu na koszt obliczeniowy przetwarzania wielu tokenów. Limit wyjścia wynoszący 512 000 tokenów oznacza, że generowanie bardzo długich odpowiedzi będzie proporcjonalnie dłuższe. W przypadku korzystania z API OrcaRouter opóźnienie będzie podobne jak w przypadku innych dużych modeli o porównywalnym rozmiarze. W przypadku aplikacji działających niemal w czasie rzeczywistym, wymagających niskiego opóźnienia, należy rozważyć modele z mniejszymi oknami kontekstowymi.
MiniMax M3 kosztuje $0.30 za 1 milion tokenów wejściowych i $1.20 za 1 milion tokenów wyjściowych. Stawki te odzwierciedlają cennik dostawcy bez żadnej marży dodanej przez OrcaRouter. Tokeny wejściowe obejmują wszystkie tokeny w promptcie, w tym komunikaty systemowe, komunikaty użytkownika oraz wszelkie tokeny obrazów lub wideo. Tokeny wyjściowe to tokeny wygenerowane w odpowiedzi. Koszt rośnie liniowo wraz z użyciem tokenów. Na przykład żądanie z 100 000 tokenów wejściowych i 10 000 tokenów wyjściowych kosztowałoby $0.03 za wejście i $0.012 za wyjście, co daje łącznie $0.042. Nie ma żadnych dodatkowych opłat platformowych ani minimalnych zobowiązań.
Podane fakty nie wspominają o żadnych konkretnych programach rabatowych ani korzyściach z buforowania dla MiniMax M3 na OrcaRouter. Cennik jest prosty – opłata za token według stawek powyżej. OrcaRouter nie oferuje automatycznego buforowania ani obniżonych stawek za powtarzające się dane wejściowe, na podstawie dostępnych informacji. Użytkownicy powinni zapoznać się z dokumentacją OrcaRouter lub skontaktować się z zespołem wsparcia, aby uzyskać najbardziej aktualne informacje na temat potencjalnych funkcji oszczędzania kosztów. W przypadku braku takich programów koszt jest wprost proporcjonalny do liczby zużytych tokenów wejściowych i wyjściowych.
Cena MiniMax M3 wynosząca 0,30 USD za milion tokenów wejściowych i 1,20 USD za milion tokenów wyjściowych jest konkurencyjna dla modelu oferującego kontekst o wielkości 1 048 576 tokenów oraz multimodalne wejście. Bez podania w danych konkretnych cen konkurencji, ogólne porównanie: wiele dużych modeli z mniejszymi oknami kontekstu (np. 128k lub 200k tokenów) jest wycenionych podobnie za token, ale ich limit kontekstu wymaga wielokrotnych wywołań API w przypadku bardzo długich dokumentów. Większy kontekst MiniMax M3 może obniżyć całkowity koszt dla zadań, które w przeciwnym razie wymagałyby dzielenia na fragmenty i wielu zapytań. Użytkownicy powinni obliczyć całkowite zużycie tokenów w swoim typowym przepływie pracy, aby porównać.
Aby użyć MiniMax M3 za pośrednictwem OrcaRouter, wysyłaj żądania na podstawowy URL https://api.orcarouter.ai/v1. Identyfikatorem modelu jest "minimax/minimax-m3". Uwierzytelnienie odbywa się poprzez przekazanie klucza API OrcaRouter w nagłówku Authorization jako "Bearer YOUR_API_KEY". API jest zgodne z SDK OpenAI, więc możesz użyć tej samej biblioteki klienta, zmieniając podstawowy URL i klucz API. Na przykład w Pythonie z pakietem openai ustaw `client = OpenAI(base_url="https://api.orcarouter.ai/v1", api_key=YOUR_API_KEY)`, a następnie wywołaj `client.chat.completions.create(model="minimax/minimax-m3", messages=[...])`.
Kiedy wywołujesz MiniMax M3 przez zgodny z OpenAI API OrcaRouter, możesz używać standardowych parametrów, takich jak `messages`, `max_tokens`, `temperature`, `top_p`, `frequency_penalty`, `presence_penalty`, `stop` i `stream`. Parametr `max_tokens` nie powinien przekraczać maksymalnego wyjścia modelu wynoszącego 512,000 tokenów. Tokeny wejściowe (w `messages`) plus tokeny wyjściowe muszą mieścić się w oknie kontekstu wynoszącym 1,048,576 tokenów. W przypadku danych multimodalnych, umieść obrazy lub wideo w tablicy `content`, używając odpowiedniego formatu (np. `image_url` dla obrazów). Zapoznaj się z dokumentacją OpenAI API, aby uzyskać pełne opisy parametrów.
Aby zmigrować istniejącą aplikację korzystającą z API OpenAI do MiniMax M3 na OrcaRouter, musisz zmienić dwie rzeczy: bazowy URL i identyfikator modelu. Zastąp swój bazowy URL OpenAI "https://api.orcarouter.ai/v1". Zmień ciąg modelu na "minimax/minimax-m3". Zaktualizuj również swój klucz API na klucz API OrcaRouter. Format wiadomości pozostaje identyczny—zgodny z OpenAI. Nie są wymagane żadne inne zmiany w kodzie. Jeśli Twoja aplikacja używa streamowania, interfejs strumieniowy również jest zgodny. Najpierw przetestuj z małym żądaniem, aby upewnić się co do łączności i że model odpowiada zgodnie z oczekiwaniami.
Uwierzytelnianie do API OrcaRouter odbywa się za pomocą klucza API. Musisz dołączyć swój klucz API OrcaRouter w nagłówku Authorization każdego żądania jako "Bearer YOUR_API_KEY". Klucze API są wydawane przez OrcaRouter; możesz go uzyskać, rejestrując się na ich platformie. Przechowuj swój klucz bezpiecznie i nie ujawniaj go w kodzie po stronie klienta. API obsługuje tylko dostęp oparty na kluczu; dla tego punktu końcowego nie udokumentowano uwierzytelniania OAuth ani innych metod. Jeśli używasz biblioteki OpenAI Python, ustaw parametr `api_key` na swój klucz OrcaRouter podczas inicjalizacji klienta.
MiniMax M3 oferuje okno kontekstu o wielkości 1,048,576 tokenów, co plasuje je wśród największych dostępnych. Wiele konkurencyjnych modeli o długim kontekście oferuje 128K, 200K lub 1M tokenów, ale niewiele z nich obsługuje również obrazy i wideo. Wynik 83,5 w BrowseComp sugeruje wysoką skuteczność w zadaniach wyszukiwania informacji w sieci. Jednak bez innych wyników benchmarków porównanie jest ograniczone. Pod względem ceny, 0,30 USD za wejście / 1,20 USD za wyjście na milion tokenów, jest umiarkowanie wyceniony jak na swój rozmiar kontekstu. Użytkownicy powinni porównać całkowity koszt dla swoich typowych długości wejścia i potrzeb związanych z generowaniem wyjścia.
Wybierz MiniMax M3, gdy twoja aplikacja wymaga bardzo dużego okna kontekstu (do 1 mln tokenów) lub multimodalnego wejścia (tekst, obraz, wideo). Jeśli potrzebujesz przetworzyć długi dokument lub wideo w pojedynczym wywołaniu API bez dzielenia na fragmenty, rozmiar kontekstu M3 jest kluczową zaletą. Jest również odpowiedni, jeśli musisz wygenerować do 512 000 tokenów wyjściowych. W przypadku zadań czysto tekstowych z mniejszymi wymaganiami co do kontekstu (np. poniżej 100 tys. tokenów), tańszy model z mniejszym oknem kontekstu może być bardziej opłacalny. Dodatkowo, jeśli potrzebujesz najszybszej szybkości wnioskowania, modele z mniejszymi oknami kontekstu mogą odpowiadać szybciej.
Prywatność danych dla MiniMax M3, gdy jest dostępny za pośrednictwem OrcaRouter, podlega zasadom przetwarzania danych OrcaRouter. OrcaRouter nie dodaje marży do ceny dostawcy, ale infrastruktura przetwarzania danych jest zarządzana przez OrcaRouter. Dostawca modelu (Minimax) może również mieć własne warunki korzystania z danych. Użytkownicy powinni zapoznać się zarówno z polityką prywatności OrcaRouter, jak i warunkami Minimax dotyczącymi przechowywania danych, szkolenia i szyfrowania. W dostępnych faktach nie podano żadnych konkretnych certyfikatów bezpieczeństwa ani opcji przechowywania danych. W przypadku wrażliwych danych warto skontaktować się bezpośrednio z OrcaRouter w celu uzyskania szczegółów dotyczących przetwarzania danych i zgodności.
Zgodne z OpenAI — zostań przy swoim SDK
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="minimax/minimax-m3",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)include_reasoningmax_tokensreasoningresponse_formattemperaturetool_choicetoolstop_p| Wejście / 1M tokenów | $0.300 |
| Wyjście / 1M tokenów | $1.20 |
| Odczyt cache / 1M | $0.060 |
| Waluta | USD |
Szacunek na podstawie cennika
Tylko szacunek — rzeczywista liczba tokenów zależy od tokenizatora dostawcy.
GET /api/public/models/minimax/minimax-m3Otwórz @misc{orcarouter_minimax_m3,
title = {MiniMax M3 API},
author = {MiniMax},
year = {2026},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/minimax/minimax-m3}
}MiniMax. (2026). MiniMax M3 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/minimax/minimax-m3