minimax
MiniMax: MiniMax M3 (batch)
minimax/minimax-m3:batch
Nossa análise
Análise com auxílio de IA baseada nas fontes abaixo. A adequação é uma avaliação editorial; teste com suas próprias tarefas.
Listado no OpenRouter como minimax/minimax-m3:batch, o MiniMax M3 é um modelo multimodal de mistura de especialistas da MiniMax que aceita texto, imagem e vídeo como entrada e produz texto. A documentação do fornecedor descreve cerca de 428B de parâmetros totais e 23B ativados, atenção esparsa para contextos longos e modos de raciocínio selecionáveis; o catálogo expõe parâmetros de chamada de ferramentas. Resultados de arenas e índices de terceiros são reportados, mas as alegações de desempenho do fornecedor permanecem não verificadas neste pacote.[1][2]
Pontos fortes
- As modalidades de entrada declaradas abrangem texto, imagem e vídeo com saída de texto, confirmadas tanto pela listagem do OpenRouter quanto pela documentação do modelo.[1][2]
- A documentação do fornecedor descreve o MiniMax Sparse Attention para contextos de milhões de tokens e três modos de raciocínio (ativado, adaptativo, desativado), enquanto o catálogo expõe ferramentas, saída estruturada e parâmetros de amostragem.[1][2]
- O catálogo reporta medições de arenas e índices de terceiros em muitas categorias de codificação e agênticas, fornecendo algum sinal de desempenho independente.[1]
Limitações
- A evidência se limita ao catálogo do OpenRouter e à documentação escrita pelo fornecedor; nenhuma ficha de modelo independente foi fornecida, portanto valide a qualidade nas suas próprias cargas de trabalho.[1][2]
- Esta listagem batch anuncia uma janela de contexto de 524.288 tokens, abaixo do contexto de 1M descrito para o modelo base; confirme o limite efetivo.[1][2]
- Os pesos listados usam uma licença personalizada minimax-community cujos termos não estão incluídos neste pacote; revise-os antes da implantação.[2]
Onde usar
- Ajuste sugerido pelo fornecedor para trabalho agêntico e de codificação de longo horizonte; trate como hipótese inicial e valide em tarefas representativas.[1][2]
- Pipelines de análise multimodal que transformam imagens ou vídeo em texto, dadas as modalidades declaradas.[1][2]
- Geração orientada a documentos como PDFs, slides ou planilhas, categorias em que o catálogo reporta entradas de arena.[1]
Fontes
- [1] OpenRouter catalog · MiniMax: MiniMax M3 (batch)Fontes consultadas: 13 de nov. de 2026
- [2] Model documentation · MiniMax: MiniMax M3 (batch)Fontes 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:batch
- ID canônico
- minimax/minimax-m3-20260531
- Criador
- minimax
- Adicionado ao OpenRouter
- 31.05.2026
- Comprimento de contexto
- 524,288
- Modalidade
- text+image+video->text
- Modalidades de entrada
- text, image, video
- Modalidades de saída
- text
- Preço por token
- USD por 1M de tokens: entrada $0.224 / saída $0.880
- 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: 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 | — | — | — |
Dados de provedores obtidos: 13.11.2026
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