MiniMax M3

MiniMax 发布 2026年6月1日 ImageTextVideo minimax-m3

模型简介

MiniMax M3 是 MiniMax 面向长周期 Agent 工作流、代码任务和工具调用的前沿多模态模型，支持 1M token 上下文。其 MiniMax Sparse Attention 旨在降低超长上下文工作负载的成本。你可以通过 Tokiway 调用 MiniMax API，查看当前 MiniMax M3 的价格、模型 ID、支持端点、上下文限制和基准测试结果，再评估它是否适合生产级软件任务或协作式 Agent 工作流。

规格与价格

上下文窗口: 512K Token
最大输出: 128K Token
输入价格: ¥4.2/M
输出价格: ¥16.8/M
缓存读取: ¥0.84/M
发布日期: 2026年6月1日
输入价格: ¥4.2/M
输出价格: ¥16.8/M
缓存读取: ¥0.84/M

API 能力

推理: 支持
工具调用: 支持
Temperature 参数: 支持
附件: 支持
知识库: —
Endpoint 协议: Completions API

模型亮点

MiniMax M3 结合高级软件工程、百万级上下文窗口和原生视觉理解，适合长时间开发与智能体任务。

MiniMax M3 模型亮点

MiniMax M3 结合高级软件工程、百万级上下文窗口和原生视觉理解，适合长时间开发与智能体任务。

长周期编程

可在长时间工程会话中处理缺陷修复、前后端开发、性能优化和多轮协作。

百万级上下文

MiniMax Sparse Attention 支持最高百万级上下文窗口，并降低长上下文处理的计算负担。

原生多模态

模型从训练初期便混合处理多种模态，可理解文本、图像和视频并进行基于视觉内容的推理。

适用场景

MiniMax M3 适合仓库级软件工程、长时间技术研究，以及结合文档、代码和实验结果的视觉分析。

MiniMax M3 使用场景

MiniMax M3 适合仓库级软件工程、长时间技术研究，以及结合文档、代码和实验结果的视觉分析。

仓库级开发

分析大型代码库，跟进不断调整的需求，并通过多轮协作完成前端、后端或性能相关修改。

技术研究复现

在同一上下文中处理论文、源代码和实验日志，随后实现实验、检查图表并与论文结果进行对比。

多模态技术分析

结合技术文本和代码理解图表、截图或视频，定位问题并提出实现修改方案。

调用示例

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.tokiway.com/v1",
    api_key="YOUR_TOKIWAY_KEY",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="minimax-m3",
    messages=[{"role": "user", "content": "你好"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

MiniMax 的其他模型

MiniMax M2.5

MiniMax

MiniMax M2.5 被定位为面向真实生产力场景的模型，并在复杂数字环境中训练。官方资料强调它在代码、Agentic Tool Use、搜索和办公任务上的提升，把早期代码能力扩展到 Word、Excel、PowerPoint 等工作流。它的重点不是单纯语言流畅度，而是在复杂实际流程中的执行能力。

204.8K Token 上下文 131.1K Token 输出 2026年2月12日

输入¥2.1/M

输出¥8.4/M

缓存¥0.21/M

MiniMax M2.7