MiniMax-M3 เป็นโมเดลพื้นฐานแบบ open-weight เรือธงของ MiniMax และเป็นรุ่นแรกที่ผสานความสามารถระดับแนวหน้าสามประการไว้ในคราวเดียว: ประสิทธิภาพการเขียนโค้ดและการทำงานแบบเอเจนต์ระดับแนวหน้า, หน้าต่างบริบท 1M-token และความสามารถด้านมัลติโมดัลแบบเนทีฟ รองรับอินพุตข้อความ รูปภาพ และวิดีโอ พร้อมเอาต์พุตข้อความ ขับเคลื่อนด้วยสถาปัตยกรรม MiniMax Sparse Attention (MSA) ที่เป็นกรรมสิทธิ์ ซึ่งรองรับบริบทสูงสุด 1M tokens (โดยรับประกันขั้นต่ำ 512K) — เป็นรากฐานสำหรับงานเอเจนต์ระยะไกล การเขียนโค้ดระยะยาว และการทำความเข้าใจวิดีโอระยะยาว ความสามารถด้านมัลติโมดัลเป็นความสามารถหลักแบบเนทีฟ ไม่ใช่ส่วนเสริม: ไปป์ไลน์ข้อมูลถูกสร้างขึ้นใหม่เพื่อขยายการฝึกอบรมล่วงหน้าเป็น 100T+ tokens ด้วยการฝึกแบบมัลติโมดัลตั้งแต่เริ่มต้น ทำให้ช่องว่างความหมายเชิงข้อความและภาพสอดคล้องกันอย่างลึกซึ้ง M3 บรรลุผลลัพธ์ระดับแนวหน้าในเกณฑ์ชี้วัดด้านการเขียนโค้ดและการทำงานแบบเอเจนต์ซึ่งครอบคลุมวิศวกรรมซอฟต์แวร์ การทำงานบนเทอร์มินัล และการเรียกดูอิสระ (ได้คะแนน 83.5 ใน BrowseComp) พร้อมการแยกย่อยงานอัตโนมัติ การเรียกใช้เครื่องมือ และการให้เหตุผลหลายขั้นตอน เหมาะอย่างยิ่งสำหรับผู้ช่วยเขียนโค้ด AI เวิร์กโฟลว์อัตโนมัติ และไปป์ไลน์เอเจนต์แบบอะซิงโครนัสที่ทำงานยาวนาน ซึ่งความสอดคล้องตลอดช่วงเซสชันที่ยาวนานนั้นมีความสำคัญ
MiniMax M3 เป็นโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่พัฒนาโดย Minimax สามารถเข้าถึงได้ผ่าน API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ของ OrcaRouter รองรับอินพุตแบบข้อความ รูปภาพ และวิดีโอ และมีหน้าต่างบริบท (context window) จำนวน…
MiniMax M3 สามารถประมวลผลเอกสารยาวได้ถึง 1,048,576 โทเค็นในครั้งเดียว ซึ่งช่วยให้ทำงานต่างๆ เช่น การสรุป การตอบคำถาม และการสกัดข้อมูลจากงานวิจัยทั้งหมด เอกสารทางกฎหมาย หรือคู่มือทางเทคนิคโดยไม่สูญเสียบริบท โมเดลยังสามารถจัดการกับอินพุตหลายเอกสาร เช่น ชุดบทความ และสร้างเอาต์พุตที่สอดคล้องกัน สำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการเอาต์พุตยาวมาก ขีดจำกัดการสร้าง 512,000 โทเค็นช่วยให้สามารถผลิตรายงานหรือโค้ดแบบเต็มความยาวได้ ความสามารถนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการประมวลผลเอกสารในองค์กรและเวิร์กโฟลว์การวิเคราะห์ข้อมูล
MiniMax M3 ยอมรับอินพุตรูปภาพและวิดีโอควบคู่กับข้อความ ทำให้สามารถให้เหตุผลเกี่ยวกับเนื้อหาภาพได้ รูปภาพและวิดีโอจะถูกแปลงเป็นโทเค็นและฝังเข้าไปในบริบทเดียวกันกับข้อความ โมเดลสามารถตอบคำถามเกี่ยวกับเนื้อหาของรูปภาพ บรรยายฉากวิดีโอ หรือดำเนินการรู้จำอักขระด้วยแสง สำหรับวิดีโอ สามารถประมวลผลหลายเฟรมหรือวิดีโอทั้งหมดได้ตราบใดที่จำนวนโทเค็นรวมยังคงอยู่ภายในหน้าต่างโทเค็น 1,048,576 การรองรับหลายรูปแบบนี้ทำให้เหมาะสำหรับงานต่างๆ เช่น การสร้างคำบรรยาย การตอบคำถามเกี่ยวกับภาพ และการวิเคราะห์วิดีโอ ซึ่งทั้งหมดเข้าถึงได้ผ่าน OrcaRouter API
MiniMax M3 ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับงานที่ต้องใช้หน้าต่างบริบทที่ใหญ่มาก (1,048,576 tokens) หรืออินพุตแบบ multimodal (ข้อความ, รูปภาพ, วิดีโอ) หากแอปพลิเคชันของคุณเกี่ยวข้องกับการประมวลผลเอกสารยาวๆ, หนังสือทั้งเล่ม, หรือวิดีโอหลายชั่วโมงในการเรียก API เพียงครั้งเดียว ขนาดหน้าต่างบริบทของ M3 ถือเป็นข้อได้เปรียบที่แข็งแกร่ง นอกจากนี้ยังเหมาะกับสถานการณ์ที่คุณต้องการสร้างเอาต์พุตสูงถึง 512,000 tokens โดยไม่ต้องส่งคำขอหลายครั้ง สำหรับงานที่ง่ายกว่า—เช่น การสร้างข้อความสั้นๆ, การสรุปความสองสามย่อหน้า, หรือคำอธิบายภาพเดียว—โมเดลที่ถูกกว่าซึ่งมีหน้าต่างบริบทที่เล็กกว่าอาจคุ้มค่ากว่า ประเมินความยาวอินพุตและเอาต์พุตโดยเฉลี่ยของคุณเพื่อตัดสินใจ
MiniMax M3 เหมาะที่สุดสำหรับงานที่ใช้ประโยชน์จากหน้าต่างบริบทขนาดใหญ่และความสามารถหลายรูปแบบของมัน ตัวอย่างได้แก่: การวิเคราะห์เอกสารวิจัยหรือเอกสารทางกฎหมายทั้งหมดด้วยการถาม-ตอบ; การดึงข้อมูลที่มีโครงสร้างจากแบบฟอร์มหลายหน้ายาว; การสร้างรายงานหรือโค้ดที่ครอบคลุมจากชุดอินพุตขนาดใหญ่; การวิเคราะห์เนื้อหาวิดีโอ เช่น การสรุปการบรรยายหรือการระบุวัตถุในหลายเฟรม; และการสร้างแอปพลิเคชันที่ต้องการจัดเก็บและใช้เหตุผลกับประวัติการโต้ตอบกับผู้ใช้จำนวนมากภายในบทสนทนาเดียว การกำหนดราคา—$0.30 ต่อล้านโทเคนอินพุต และ $1.20 ต่อล้านโทเคนเอาต์พุต—ทำให้คุ้มค่าสำหรับปริมาณงานสูงที่ใช้บริบทยาว
MiniMax M3 ทำคะแนนได้ 83.5 ในเกณฑ์ชี้วัด BrowseComp BrowseComp ประเมินความสามารถของโมเดลในการนำทางหน้าเว็บและดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากหน้าเว็บเหล่านั้น โดยทั่วไปการทดสอบนี้จะจำลองผู้ใช้ที่เรียกดูหน้าเว็บหลายหน้าแล้วตอบคำถามตามเนื้อหา คะแนนที่สูงกว่าบ่งชี้ถึงประสิทธิภาพที่ดีขึ้นในการทำความเข้าใจโครงร่างหน้าเว็บ การติดตามลิงก์ และการสังเคราะห์ข้อมูลจากหลายหน้า คะแนน 83.5 ทำให้ MiniMax M3 อยู่ในตำแหน่งที่แข่งขันได้ในบรรดาโมเดลที่ทดสอบในเกณฑ์ชี้วัดนี้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับงานที่เกี่ยวข้องกับการดึงข้อมูลและการใช้เหตุผลบนเว็บ
จุดแข็งหลักของ MiniMax M3 ที่แสดงโดยคะแนน BrowseComp 83.5 คือความสามารถในการจัดการงานที่ต้องการค้นหาข้อมูลจากเว็บ สิ่งนี้บ่งชี้ถึงความสามารถในการอ่านทำความเข้าใจและการนำทางที่แข็งแกร่ง อย่างไรก็ตาม ผลการทำงานของโมเดลบนเกณฑ์มาตรฐานทั่วไปอื่น ๆ (เช่น MMLU, HumanEval หรือ GSM8K) ยังไม่ได้รับการเปิดเผยต่อสาธารณะตามข้อมูลที่ให้มา ดังนั้น ประสิทธิภาพเชิงเปรียบเทียบในด้านความรู้ทั่วไป การสร้างโค้ด หรือการให้เหตุผลทางคณิตศาสตร์จึงไม่ได้ถูกวัดปริมาณในที่นี้ ผู้ใช้ควรประเมินโมเดลบนงานของตนเอง หน้าต่างบริบทที่กว้างและการรองรับหลายรูปแบบเป็นจุดแข็งเพิ่มเติมที่ไม่ได้ถูกจับโดย BrowseComp เพียงอย่างเดียว
ความเร็วในการอนุมานและความหน่วงของ MiniMax M3 ขึ้นอยู่กับหลายปัจจัย เช่น ความยาวของอินพุต ความยาวของเอาต์พุต และโหลดของเซิร์ฟเวอร์ ไม่มีตัวเลขความหน่วงเฉพาะที่ระบุในข้อเท็จจริงที่มีอยู่ โดยทั่วไป โมเดลที่มีหน้าต่างบริบทขนาดใหญ่อาจมีความหน่วงสูงกว่าสำหรับอินพุตที่ยาวมาก เนื่องจากต้นทุนการคำนวณในการประมวลผลโทเค็นจำนวนมาก ขีดจำกัดเอาต์พุตที่ 512,000 โทเค็นหมายความว่าการสร้างการตอบสนองที่ยาวมากจะใช้เวลานานขึ้นตามสัดส่วน เมื่อใช้ API ของ OrcaRouter ความหน่วงจะคล้ายกับโมเดลขนาดใหญ่อื่นๆ ที่มีขนาดใกล้เคียงกัน สำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการความหน่วงต่ำเกือบเรียลไทม์ ให้พิจารณาใช้โมเดลที่มีหน้าต่างบริบทขนาดเล็กกว่า
MiniMax M3 มีราคาอยู่ที่ $0.30 ต่อ 1 ล้านอินพุตโทเคน และ $1.20 ต่อ 1 ล้านเอาต์พุตโทเคน อัตราเหล่านี้สะท้อนราคาของผู้ให้บริการ โดยไม่มีส่วนเพิ่มจาก OrcaRouter อินพุตโทเคนรวมถึงโทเคนทั้งหมดในพรอมพ์ รวมถึงข้อความระบบ ข้อความผู้ใช้ และโทเคนรูปภาพหรือวิดีโอใดๆ เอาต์พุตโทเคนคือโทเคนที่สร้างขึ้นในการตอบกลับ ต้นทุนจะเพิ่มขึ้นเป็นเชิงเส้นตามการใช้งานโทเคน ตัวอย่างเช่น คำขอที่มีอินพุตโทเคน 100,000 และเอาต์พุตโทเคน 10,000 จะมีค่าใช้จ่าย $0.03 สำหรับอินพุต และ $0.012 สำหรับเอาต์พุต รวมเป็น $0.042 ไม่มีค่าธรรมเนียมแพลตฟอร์มเพิ่มเติมหรือข้อผูกมัดขั้นต่ำ
ข้อเท็จจริงที่ให้มาไม่ได้ระบุถึงโปรแกรมส่วนลดหรือสิทธิประโยชน์การแคชเฉพาะสำหรับ MiniMax M3 บน OrcaRouter การกำหนดราคานั้นตรงไปตรงมาต่อโทเค็นตามอัตราที่กล่าวไว้ข้างต้น จากข้อมูลที่มีอยู่ OrcaRouter ไม่ได้เสนอการแคชอัตโนมัติหรืออัตราที่ลดลงสำหรับอินพุตที่ซ้ำกัน ผู้ใช้ควรปรึกษาเอกสารของ OrcaRouter หรือติดต่อทีมสนับสนุนเพื่อรับข้อมูลล่าสุดเกี่ยวกับคุณสมบัติการประหยัดต้นทุนที่อาจมีได้ ในกรณีที่ไม่มีโปรแกรมดังกล่าว ต้นทุนจะเป็นสัดส่วนโดยตรงกับจำนวนโทเค็นอินพุตและเอาต์พุตที่ใช้
การกำหนดราคาของ MiniMax M3 ที่ $0.30 ต่อหนึ่งล้านโทเคนอินพุต และ $1.20 ต่อหนึ่งล้านโทเคนเอาต์พุต ถือว่าแข่งขันได้สำหรับโมเดลที่มีหน้าต่างบริบทขนาด 1,048,576 โทเคน และรองรับอินพุตแบบมัลติโมดัล หากไม่มีการเปรียบเทียบราคาของคู่แข่งที่ระบุในข้อมูล การเปรียบเทียบโดยทั่วไป: โมเดลขนาดใหญ่หลายตัวที่มีหน้าต่างบริบทเล็กกว่า (เช่น 128k หรือ 200k โทเคน) มีราคาต่อโทเคนใกล้เคียงกัน แต่ข้อจำกัดด้านบริบททำให้ต้องเรียก API หลายครั้งสำหรับเอกสารที่ยาวมาก บริบทที่ใหญ่กว่าของ MiniMax M3 อาจลดต้นทุนรวมสำหรับงานที่ต้องทำการแบ่งส่วนและส่งคำขอหลายครั้ง ผู้ใช้ควรคำนวณการใช้งานโทเคนรวมในเวิร์กโฟลว์ทั่วไปของตนเพื่อเปรียบเทียบ
ในการใช้ MiniMax M3 ผ่าน OrcaRouter ให้ส่งคำขอไปยัง base URL https://api.orcarouter.ai/v1 ตัวระบุโมเดลคือ "minimax/minimax-m3" การตรวจสอบสิทธิ์ทำได้โดยส่งคีย์ API ของ OrcaRouter ในส่วนหัว Authorization เป็น "Bearer YOUR_API_KEY" API นั้นเข้ากันได้กับ OpenAI SDK ดังนั้นคุณสามารถใช้ไลบรารีไคลเอ็นต์เดียวกันได้โดยการอัปเดต base URL และคีย์ API ตัวอย่างเช่น ใน Python โดยใช้แพ็กเกจ openai ให้กำหนด `client = OpenAI(base_url="https://api.orcarouter.ai/v1", api_key=YOUR_API_KEY)` จากนั้นเรียกใช้ `client.chat.completions.create(model="minimax/minimax-m3", messages=[...])`
เมื่อเรียกใช้ MiniMax M3 ผ่าน API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ของ OrcaRouter คุณสามารถใช้พารามิเตอร์มาตรฐาน เช่น `messages`, `max_tokens`, `temperature`, `top_p`, `frequency_penalty`, `presence_penalty`, `stop` และ `stream` พารามิเตอร์ `max_tokens` ไม่ควรเกินเอาต์พุตสูงสุดของโมเดลที่ 512,000 โทเค็น โทเค็นอินพุต (ใน `messages`) บวกกับโทเค็นเอาต์พุตต้องอยู่ในหน้าต่างบริบท (context window) ที่ 1,048,576 โทเค็น สำหรับอินพุตแบบหลายรูปแบบ (multimodal) ให้รวมรูปภาพหรือวิดีโอในอาร์เรย์ `content` โดยใช้รูปแบบที่เหมาะสม (เช่น `image_url` สำหรับรูปภาพ) ศึกษาข้อมูลพารามิเตอร์ทั้งหมดจากเอกสารประกอบ API ของ OpenAI
เพื่อโยกย้ายแอปพลิเคชันที่มีอยู่ซึ่งใช้ API ของ OpenAI ไปยัง MiniMax M3 บน OrcaRouter คุณต้องเปลี่ยนแปลงสองสิ่ง: base URL และรหัสโมเดล เปลี่ยน OpenAI base URL ของคุณเป็น "https://api.orcarouter.ai/v1" เปลี่ยนสตริงโมเดลเป็น "minimax/minimax-m3" และอัปเดต API key ของคุณเป็น API key ของ OrcaRouter รูปแบบข้อความยังคงเหมือนเดิม—เข้ากันได้กับ OpenAI ไม่จำเป็นต้องเปลี่ยนแปลงโค้ดอื่นๆ หากแอปพลิเคชันของคุณใช้สตรีมมิ่ง อินเทอร์เฟซสตรีมก็เข้ากันได้เช่นกัน ทดสอบด้วยคำขอเล็กๆ ก่อนเพื่อให้แน่ใจว่าสามารถเชื่อมต่อและโมเดลตอบสนองตามที่คาดหวัง
การยืนยันตัวตนไปยัง API ของ OrcaRouter ทำผ่านคีย์ API คุณต้องรวมคีย์ API ของ OrcaRouter ของคุณในส่วนหัว Authorization ของแต่ละคำขอเป็น "Bearer YOUR_API_KEY" คีย์ API ออกโดย OrcaRouter คุณสามารถรับหนึ่งคีย์ได้โดยลงทะเบียนบนแพลตฟอร์มของพวกเขา เก็บคีย์ของคุณให้ปลอดภัยและอย่าเปิดเผยในโค้ดฝั่งไคลเอ็นต์ API รองรับการเข้าถึงแบบใช้คีย์เท่านั้น ไม่มี OAuth หรือวิธีการยืนยันตัวตนอื่นใดที่บันทึกไว้สำหรับ endpoint นี้ หากคุณใช้ไลบรารี Python ของ OpenAI ให้ตั้งค่าพารามิเตอร์ `api_key` เป็นคีย์ OrcaRouter ของคุณเมื่อเริ่มต้นไคลเอ็นต์
MiniMax M3 มีหน้าต่างบริบทขนาด 1,048,576 โทเคน ซึ่งเป็นหนึ่งในขนาดที่ใหญ่ที่สุดที่มีให้ โมเดลบริบทระยะยาวหลายรุ่นของคู่แข่งมีขนาด 128K, 200K หรือ 1M โทเคน แต่มีเพียงไม่กี่รุ่นที่รองรับอินพุตรูปภาพและวิดีโอ คะแนน BrowseComp 83.5 ชี้ให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งในงานค้นหาข้อมูลบนเว็บ อย่างไรก็ตาม หากไม่มีคะแนนมาตรฐานอื่น การเปรียบเทียบที่ครอบคลุมก็มีข้อจำกัด ในด้านราคา ที่ $0.30 ต่ออินพุต / $1.20 ต่อเอาต์พุตต่อล้านโทเคน ถือว่าราคาปานกลางเมื่อเทียบกับขนาดหน้าต่างบริบท ผู้ใช้ควรเปรียบเทียบต้นทุนรวมจากความยาวอินพุตทั่วไปและความต้องการสร้างเอาต์พุตของตนเอง
เลือก MiniMax M3 เมื่อแอปพลิเคชันของคุณต้องการหน้าต่างบริบทที่มีขนาดใหญ่มาก (สูงสุด 1M tokens) หรืออินพุตแบบมัลติโมดัล (ข้อความ, รูปภาพ, วิดีโอ) หากคุณต้องประมวลผลเอกสารยาวหรือวิดีโอในการเรียก API เดียวโดยไม่ต้องแบ่งเป็นส่วน ขนาดบริบทของ M3 ถือเป็นข้อได้เปรียบหลัก นอกจากนี้ยังเหมาะหากคุณต้องการสร้างเอาต์พุตสูงสุด 512,000 tokens สำหรับงานที่เป็นข้อความล้วนๆ ที่มีความต้องการบริบทน้อยกว่า (เช่น ต่ำกว่า 100K tokens) โมเดลที่ถูกกว่าซึ่งมีหน้าต่างบริบทเล็กกว่าอาจคุ้มค่ากว่า นอกจากนี้ หากคุณต้องการความเร็วในการอนุมานที่เร็วที่สุด โมเดลที่มีหน้าต่างบริบทเล็กกว่าอาจตอบสนองได้เร็วกว่า
การปกป้องข้อมูลส่วนบุคคลของ MiniMax M3 เมื่อเข้าถึงผ่าน OrcaRouter อยู่ภายใต้นโยบายการจัดการข้อมูลของ OrcaRouter OrcaRouter ไม่เพิ่มส่วนเพิ่ม (markup) ให้กับการกำหนดราคาของผู้ให้บริการ แต่โครงสร้างพื้นฐานในการประมวลผลข้อมูลนั้นถูกจัดการโดย OrcaRouter ผู้ให้บริการโมเดล (Minimax) อาจมีข้อกำหนดการใช้งานข้อมูลของตนเองเช่นกัน ผู้ใช้ควรตรวจสอบนโยบายความเป็นส่วนตัวของ OrcaRouter และข้อกำหนดของ Minimax เกี่ยวกับการเก็บรักษาข้อมูล การฝึกอบรม และการเข้ารหัส ในข้อเท็จจริงที่มีอยู่ไม่ได้ระบุใบรับรองความปลอดภัยหรือตัวเลือกการเก็บข้อมูลในภูมิภาคใด ๆ สำหรับข้อมูลที่ละเอียดอ่อน ควรพิจารณาติดต่อ OrcaRouter โดยตรงเพื่อขอรายละเอียดเกี่ยวกับการจัดการข้อมูลและการปฏิบัติตามข้อกำหนด
เข้ากันได้กับ OpenAI — ใช้ SDK เดิมของคุณได้เลย
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| อินพุต / 1M โทเค็น | $0.300 |
| เอาต์พุต / 1M โทเค็น | $1.20 |
| อ่านแคช / 1M | $0.060 |
| สกุลเงิน | USD |
ประมาณการจากราคาตั้ง
เป็นเพียงการประเมิน — จำนวน token จริงขึ้นอยู่กับ tokenizer ของผู้ให้บริการ
สิ่งที่นักพัฒนาพูดถึงในสัปดาห์นี้
GET /api/public/models/minimax/minimax-m3เปิด @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