MiniMax-M3 — это флагманская модель с открытыми весами от MiniMax и первая, которая объединяет три передовые возможности одновременно: производительность на уровне передовых решений в кодировании и агентных задачах, контекстное окно в 1M токенов и нативную мультимодальность. Она принимает на вход текст, изображения и видео, выводя текст, и работает на базе проприетарной архитектуры MiniMax Sparse Attention (MSA), которая поддерживает до 1M токенов контекста (с гарантированным минимумом 512K) — основа для долгосрочных агентных задач, долгосрочного кодирования и понимания длинных видео. Мультимодальность — это нативная основная возможность, а не дополнение: конвейер данных был перестроен для масштабирования предварительного обучения до 100T+ токенов с мультимодальным обучением с нулевого шага, глубоко выравнивая текстовые и визуальные семантические пространства. M3 достигает лучших результатов по всем бенчмаркам кодирования и агентных задач, охватывающим разработку ПО, выполнение в терминале и автономный веб-серфинг (набирая 83.5 на BrowseComp), с автономным разложением задач, вызовом инструментов и многошаговыми рассуждениями. Она хорошо подходит для AI-ассистентов кодирования, автоматизированных рабочих процессов и долгосрочных асинхронных агентных конвейеров, где важна согласованность в течение длительных сессий.
MiniMax M3 — это большая языковая модель, разработанная компанией Minimax, доступная через совместимый с OpenAI API OrcaRouter. Она принимает текстовые, графические и видео-входные данные, имеет окно…
MiniMax M3 может обрабатывать длинные документы объёмом до 1 048 576 токенов за один проход. Это позволяет выполнять такие задачи, как суммаризация, ответы на вопросы и извлечение информации из целых исследовательских работ, юридических документов или технических руководств без потери контекста. Модель также может работать с многофайловыми входными данными, например с набором статей, и генерировать связный результат. Для приложений, требующих очень длинных выходных данных, лимит генерации в 512 000 токенов позволяет создавать полноценные отчёты или код. Эта возможность особенно полезна для корпоративной обработки документов и рабочих процессов анализа данных.
MiniMax M3 принимает изображения и видео наряду с текстом, что позволяет ему анализировать визуальный контент. Изображения и видео токенизируются и встраиваются в тот же контекст, что и текст. Модель может отвечать на вопросы о содержимом изображения, описывать сцену из видео или выполнять оптическое распознавание символов. Для видео она может обрабатывать несколько кадров или всё видео, пока общее количество токенов остаётся в пределах окна в 1 048 576 токенов. Такая мультимодальная поддержка делает её подходящей для таких задач, как создание подписей, визуальные ответы на вопросы и анализ видео — всё это доступно через API OrcaRouter.
MiniMax M3 оптимизирован для задач, требующих очень большого контекстного окна (1,048,576 токенов) или мультимодального ввода (текст, изображение, видео). Если ваше приложение предполагает обработку длинных документов, целых книг или многочасовых видео в одном API-запросе, размер контекста M3 является весомым преимуществом. Он также подходит для сценариев, где необходимо генерировать до 512,000 токенов вывода без нескольких запросов. Для более простых задач — таких как генерация коротких текстов, суммаризация нескольких абзацев или описание одного изображения — более дешевая модель с меньшим контекстным окном может оказаться более экономичной. Оцените среднюю длину ваших входных и выходных данных, чтобы принять решение.
MiniMax M3 лучше всего подходит для задач, использующих его большое контекстное окно и мультимодальные возможности. Примеры включают: анализ целых исследовательских работ или юридических документов с ответами на вопросы; извлечение структурированных данных из длинных многостраничных форм; создание обширных отчетов или кода на основе большого набора входных данных; анализ видео-контента, например, обобщение лекции или идентификация объектов на многих кадрах; и создание приложений, требующих хранения и обработки большого объема истории взаимодействий пользователя в рамках одного диалога. Его ценообразование — $0,30 за миллион входных токенов и $1,20 за миллион выходных токенов — делает его экономичным для высокообъемных рабочих процессов с длинным контекстом.
MiniMax M3 набрал 83,5 балла на тесте BrowseComp. BrowseComp оценивает способность модели перемещаться по веб-страницам и извлекать из них релевантную информацию. Обычно этот тест включает имитацию пользователя, который просматривает серию веб-страниц, а затем отвечает на вопросы на основе содержимого. Более высокий балл указывает на лучшую производительность в понимании макетов веб-страниц, переходе по ссылкам и синтезе информации с нескольких страниц. Результат 83,5 ставит MiniMax M3 в конкурентоспособное положение среди моделей, протестированных на этом бенчмарке, особенно для задач, связанных с поиском и анализом информации в интернете.
Основное преимущество MiniMax M3, продемонстрированное его результатом 83,5 балла в BrowseComp, заключается в способности выполнять задачи поиска информации в веб-среде. Это указывает на сильные навыки чтения с пониманием и навигации. Однако производительность модели по другим распространённым бенчмаркам (таким как MMLU, HumanEval или GSM8K) не была публично раскрыта в рамках предоставленных фактов. Поэтому её относительная эффективность в общих знаниях, генерации кода или математических рассуждениях здесь не оценивается. Пользователям следует самостоятельно тестировать модель на своих задачах. Большой контекстный окно и мультимодальная поддержка являются дополнительными преимуществами, которые не отражены в одном лишь BrowseComp.
Скорость инференса и задержка для MiniMax M3 зависят от нескольких факторов, включая длину входных данных, длину выходных данных и загрузку сервера. В доступных фактах не указаны точные значения задержки. Как правило, модели с большими контекстными окнами могут иметь более высокую задержку для очень длинных входных данных из-за вычислительной сложности обработки большого количества токенов. Ограничение на вывод в 512 000 токенов означает, что генерация очень длинных ответов будет занимать пропорционально больше времени. При использовании API OrcaRouter задержка будет аналогична другим крупным моделям сопоставимого размера. Для приложений, требующих низкой задержки в режиме, близком к реальному времени, рассмотрите модели с меньшими контекстными окнами.
МиниМакс М3 стоит $0,30 за 1 миллион входных токенов и $1,20 за 1 миллион выходных токенов. Эти тарифы отражают ценообразование провайдера без какой-либо наценки со стороны OrcaRouter. Входные токены включают все токены в запросе, включая системные сообщения, сообщения пользователей, а также любые токены изображений или видео. Выходные токены — это токены, сгенерированные в ответе. Стоимость линейно масштабируется в зависимости от использования токенов. Например, запрос со 100 000 входных токенов и 10 000 выходных токенов будет стоить $0,03 за вход и $0,012 за выход, что в сумме составит $0,042. Дополнительных платформных сборов или минимальных обязательств нет.
Предоставленные факты не упоминают никаких специальных дисконтных программ или преимуществ кэширования для MiniMax M3 на OrcaRouter. Ценообразование является прямым — за токен по указанным выше ставкам. OrcaRouter не предлагает автоматического кэширования или сниженных тарифов для повторяющихся вводов на основе доступной информации. Пользователям следует ознакомиться с документацией OrcaRouter или обратиться в службу поддержки для получения актуальных сведений о возможных функциях экономии средств. При отсутствии таких программ стоимость напрямую пропорциональна количеству потреблённых входных и выходных токенов.
Ценообразование MiniMax M3 — $0,30 за миллион входных токенов и $1,20 за миллион выходных токенов — является конкурентоспособным для модели, предлагающей окно контекста в 1 048 576 токенов и мультимодальный ввод. В отсутствие конкретных цен конкурентов в данных, общее сравнение: многие крупные модели с меньшими окнами контекста (например, 128 тыс. или 200 тыс. токенов) имеют схожую стоимость за токен, но их ограничение по контексту требует множественных API-вызовов для очень длинных документов. Более широкий контекст MiniMax M3 может снизить общую стоимость для задач, которые иначе потребовали бы разбиения на части и нескольких запросов. Пользователям следует рассчитать общий расход токенов в своём типичном рабочем процессе для сравнения.
Чтобы использовать MiniMax M3 через OrcaRouter, отправляйте запросы на базовый URL https://api.orcarouter.ai/v1. Идентификатор модели — "minimax/minimax-m3". Аутентификация выполняется путем передачи вашего ключа API OrcaRouter в заголовке Authorization как "Bearer YOUR_API_KEY". API совместим с OpenAI SDK, поэтому вы можете использовать ту же клиентскую библиотеку, обновив базовый URL и ключ API. Например, в Python с пакетом openai установите `client = OpenAI(base_url="https://api.orcarouter.ai/v1", api_key=YOUR_API_KEY)` и затем вызовите `client.chat.completions.create(model="minimax/minimax-m3", messages=[...])`.
При использовании MiniMax M3 через совместимое с OpenAI API OrcaRouter вы можете применять стандартные параметры, такие как `messages`, `max_tokens`, `temperature`, `top_p`, `frequency_penalty`, `presence_penalty`, `stop` и `stream`. Параметр `max_tokens` не должен превышать максимальный объем вывода модели в 512,000 токенов. Входные токены (в `messages`) плюс выходные токены должны оставаться в пределах контекстного окна в 1,048,576 токенов. Для мультимодального ввода включайте изображения или видео в массив `content`, используя соответствующий формат (например, `image_url` для изображений). Для полного описания параметров обратитесь к документации API OpenAI.
Для переноса существующего приложения, использующего API OpenAI, на MiniMax M3 через OrcaRouter, необходимо изменить два параметра: базовый URL и идентификатор модели. Замените базовый URL OpenAI на "https://api.orcarouter.ai/v1". Измените строку модели на "minimax/minimax-m3". Также обновите ваш API-ключ на ключ API OrcaRouter. Формат сообщений остаётся идентичным — совместим с OpenAI. Никаких других изменений кода не требуется. Если ваше приложение использует потоковую передачу (streaming), потоковый интерфейс также совместим. Сначала протестируйте с небольшим запросом, чтобы убедиться в соединении и правильности ответов модели.
Аутентификация в API OrcaRouter выполняется с помощью API-ключа. Вы должны включать ваш API-ключ OrcaRouter в заголовок Authorization каждого запроса в формате "Bearer YOUR_API_KEY". API-ключи выдаются OrcaRouter; вы можете получить один, зарегистрировавшись на их платформе. Храните ваш ключ в безопасности и не раскрывайте его в клиентском коде. API поддерживает только доступ на основе ключа; для этой конечной точки не документированы OAuth или другие методы аутентификации. Если вы используете библиотеку OpenAI Python, установите параметр `api_key` в ваш ключ OrcaRouter при инициализации клиента.
MiniMax M3 предлагает контекстное окно размером 1 048 576 токенов, что является одним из самых больших среди доступных. Многие конкурирующие модели с длинным контекстом предлагают 128K, 200K или 1M токенов, но немногие также поддерживают ввод изображений и видео. Результат 83.5 в BrowseComp указывает на высокую производительность в задачах поиска информации в интернете. Однако без других бенчмарков всестороннее сравнение ограничено. С точки зрения цены, при $0.30 за ввод / $1.20 за вывод на миллион токенов, это умеренная цена для такого размера контекста. Пользователям следует сравнить общую стоимость для типичных длин ввода и потребностей в генерации вывода.
Выбирайте MiniMax M3, если вашему приложению требуется очень большое контекстное окно (до 1M токенов) или мультимодальный ввод (текст, изображение, видео). Если вам нужно обработать длинный документ или видео в одном API-вызове без разделения на части, размер контекста M3 является ключевым преимуществом. Он также подходит, если вам нужно генерировать до 512 000 токенов вывода. Для задач, которые являются чисто текстовыми и требуют меньшего контекста (например, до 100K токенов), более дешевая модель с меньшим контекстным окном может быть более экономически эффективной. Кроме того, если вам нужна максимальная скорость вывода, модели с меньшими контекстными окнами могут отвечать быстрее.
Конфиденциальность данных для MiniMax M3 при доступе через OrcaRouter определяется политиками обработки данных OrcaRouter. OrcaRouter не добавляет наценку к ценам провайдера, но инфраструктура обработки данных управляется OrcaRouter. Поставщик модели (Minimax) также может иметь собственные условия использования данных. Пользователям следует ознакомиться как с политикой конфиденциальности OrcaRouter, так и с условиями Minimax в отношении хранения, обучения и шифрования данных. В доступных фактах не указаны конкретные сертификаты безопасности или варианты размещения данных. Для работы с конфиденциальными данными рекомендуется напрямую связаться с OrcaRouter для получения подробной информации об обработке данных и соответствии требованиям.
Совместимо с OpenAI — оставьте свой SDK
https://api.orcarouter.ai/v1import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key=os.environ["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| Ввод / 1M токенов | $0.300 |
| Вывод / 1M токенов | $1.20 |
| Чтение кэша / 1M | $0.060 |
| Валюта | USD |
Оценка по прайс-листу
Только оценка — фактическое число токенов зависит от токенизатора провайдера.
О чём говорят разработчики на этой неделе
GET /api/public/models/minimax/minimax-m3Открыть @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