minimax
MiniMax: MiniMax M3
minimax/minimax-m3
Nossa análise
Análise com auxílio de IA baseada nas fontes abaixo. A adequação é uma avaliação editorial; teste com suas próprias tarefas.
MiniMax M3 (minimax/minimax-m3) é um modelo multimodal nativo do tipo Mixture-of-Experts da MiniMax, que aceita entradas de texto, imagem e vídeo e produz texto sobre uma janela de contexto de aproximadamente um milhão de tokens. A documentação do fornecedor descreve um design de atenção esparsa voltado à eficiência em contextos longos e três modos de raciocínio selecionáveis. O catálogo do OpenRouter lista suporte a ferramentas, saídas estruturadas e preços com cache de entrada, além de resultados agregados em categorias agênticas e de design. A evidência limita-se à ficha do fornecedor e ao catálogo, portanto verificação independente é recomendada.[1][2]
Pontos fortes
- Manipulação multimodal nativa: entradas de texto, imagem e vídeo com saída em texto, além de uma janela de contexto próxima de um milhão de tokens, conforme a ficha do fornecedor e a listagem do OpenRouter.[1][2]
- O fornecedor relata uma arquitetura de atenção esparsa (MSA) destinada a reduzir computação e memória em contextos muito longos; esses ganhos de eficiência são alegações do fornecedor, não medições independentes neste pacote.[2]
- Operação flexível: três modos de raciocínio (ativado, adaptativo, desativado) documentados pelo fornecedor, e suporte em nível de API para ferramentas, saídas estruturadas e controles de amostragem listados no catálogo.[1][2]
Limitações
- Toda a evidência vem da ficha do próprio fornecedor e do catálogo do OpenRouter; nenhuma avaliação independente nem análise de segurança foi fornecida, portanto as alegações devem ser validadas em cargas de trabalho reais.[1][2]
- Lançado sob uma licença personalizada 'minimax-community'; os termos completos não foram incluídos neste pacote de fontes e devem ser revisados antes da implantação.[2]
- Os resultados agregados do catálogo sugerem desempenho de nível intermediário em categorias agênticas e de front-end; devem ser tratados como indicativos, não definitivos, e a data de corte de conhecimento não foi informada.[1]
Onde usar
- Vale avaliar para fluxos de trabalho agênticos e de programação de longo horizonte, que o fornecedor enfatiza e a ampla janela de contexto pode favorecer; confirme em suas próprias tarefas.[1][2]
- Candidato para pipelines multimodais que precisem ler imagens ou vídeo e retornar texto, dado o treinamento multimodal nativo alegado pelo fornecedor.[1][2]
- Pode atender implantações via API que exijam chamadas de ferramentas ou saídas estruturadas com raciocínio opcional e ajustável; não foram evidenciados requisitos de auto-hospedagem ou hardware além dos frameworks sugeridos pelo fornecedor.[1][2]
Fontes
- [1] OpenRouter catalog · MiniMax: MiniMax M3Fontes consultadas: 13 de nov. de 2026
- [2] Model documentation · MiniMax: MiniMax M3Fontes consultadas: 13 de nov. de 2026
Sobre este modelo
A descrição abaixo é o texto original fornecido pelo OpenRouter, no idioma da fonte.
MiniMax-M3 is a multimodal foundation model from MiniMax. It supports text, image, and video inputs with text output, a 1M-token context window, and is suited for long-horizon agentic work, coding,...
Especificações
- ID do modelo
- minimax/minimax-m3
- ID canônico
- minimax/minimax-m3-20260531
- Criador
- minimax
- Adicionado ao OpenRouter
- 31.05.2026
- Comprimento de contexto
- 1,048,576
- Modalidade
- text+image+video->text
- Modalidades de entrada
- text, image, video
- Modalidades de saída
- text
- Preço por token
- USD por 1M de tokens: entrada $0.300 / saída $1.2
- Corte de conhecimento
- —
- Data de expiração
- —
Tarefas e capacidades
Uma nota aparece apenas quando a fonte fornece uma medição correspondente para aquela tarefa, o modelo está ativo e a coorte tem pelo menos 10 modelos comparáveis. A coluna de capacidade lista fatos declarados pela fonte — formatos compatíveis, raciocínio e parâmetros de ferramentas — que não são qualidade medida.
| Tarefa | Nota | Capacidade declarada pela fonte |
|---|---|---|
| Qualidade geral | CC — abaixo da faixa B | raciocínio: opcional · parâmetros: include_reasoning, reasoning |
| Programação | BB — próximos 30% da coorte | — |
| Agentes | AA — próximos 20% da coorte | parâmetros: structured_outputs, tool_choice, tools |
| Escrita | Sem medição | saída: text |
| Raciocínio | Sem medição | raciocínio: opcional · parâmetros: include_reasoning, reasoning |
| Análise de documentos | Sem medição | — |
| Visão | Sem medição | entrada: image |
| Geração de imagens | Sem medição | — |
| Áudio | Sem medição | — |
| Vídeo | Sem medição | entrada: video |
| Embeddings | Sem medição | — |
Avaliações
| Fonte | Benchmark | Valor | Nota | Dados obtidos |
|---|---|---|---|---|
| Artificial Analysis | Intelligence index | 18.9 | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Artificial Analysis | Coding index | 58.6 | BB — próximos 30% da coorte | 13.11.2026 |
| Artificial Analysis | Agentic index | 29.5 | AA — próximos 20% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · agenticgamedevtaxa de vitória 44.9% · posição 18 | 1,114Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · androidnativetaxa de vitória 45.1% · posição 25 | 1,156Elo | BB — próximos 30% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · blender3dtaxa de vitória 42.5% · posição 15 | 1,090Elo | BB — próximos 30% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · codetovideotaxa de vitória 57% · posição 6 | 1,215Elo | AA — próximos 20% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · fullstacktaxa de vitória 47.4% · posição 19 | 1,179Elo | BB — próximos 30% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · htmlslidestaxa de vitória 46.7% · posição 14 | 1,077Elo | BB — próximos 30% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · mobileappstaxa de vitória 46.5% · posição 27 | 1,171Elo | BB — próximos 30% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · pdftaxa de vitória 61.6% · posição 7 | 1,261Elo | AA — próximos 20% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · python-pptxslidestaxa de vitória 47.5% · posição 16 | 1,166Elo | BB — próximos 30% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · spreadsheettaxa de vitória 51.2% · posição 17 | 1,155Elo | BB — próximos 30% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · webappstaxa de vitória 47.7% · posição 22 | 1,192Elo | BB — próximos 30% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · 3dtaxa de vitória 50.1% · posição 52 | 1,193Elo | BB — próximos 30% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · asciiarttaxa de vitória 45.5% · posição 43 | 1,149Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · codecategoriestaxa de vitória 50.5% · posição 47 | 1,237Elo | BB — próximos 30% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · dataviztaxa de vitória 51% · posição 44 | 1,231Elo | BB — próximos 30% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · gamedevtaxa de vitória 45.4% · posição 55 | 1,202Elo | BB — próximos 30% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · svgtaxa de vitória 44% · posição 48 | 1,148Elo | BB — próximos 30% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · uicomponenttaxa de vitória 50.2% · posição 47 | 1,236Elo | BB — próximos 30% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · websitetaxa de vitória 51.6% · posição 45 | 1,249Elo | BB — próximos 30% da coorte | 13.11.2026 |
Como funcionam as notas
Cada nota compara um modelo apenas com outros modelos avaliados pela mesma fonte e métrica no snapshot atual. S é o top 10%, A os 20% seguintes, B os 30% seguintes e C o restante. Modelos sem medição publicada aparecem como não avaliados — um formato compatível nunca implica qualidade medida.
- S — S — top 10% da coorte
- A — A — próximos 20% da coorte
- B — B — próximos 30% da coorte
- C — C — abaixo da faixa B
Provedores
Estatísticas opcionais de provedores ao vivo do OpenRouter. Valores ausentes são desconhecidos, não zero.
| Provedor | Comprimento de contexto | Preço entrada /1M | Preço saída /1M | Latência p50 (30m, s) | Taxa p50 (30m, tok/s) | Disponibilidade (30m) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepInfrafp8 | 524,288 | $0.224 | $0.880 | — | — | 76% |
| CoreWeavefp4 | 262,144 | $0.230 | $0.960 | — | — | 100% |
| GMICloudfp8 | 1,048,576 | $0.240 | $0.960 | — | — | 100% |
| DeepInfrafp8 | 524,288 | $0.280 | $1.1 | — | — | 83.33% |
| Venicefp8 | 524,288 | $0.300 | $1.2 | — | — | 100% |
| Parasailfp8 | 1,048,576 | $0.300 | $1.2 | — | — | 100% |
| Minimax | 524,288 | $0.300 | $1.2 | — | — | 100% |
| Parasailfp8 | 1,048,576 | $0.450 | $1.8 | — | — | 100% |
Dados de provedores obtidos: 13.11.2026
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