Alex GetmanAI பற்றிய முன்கூட்டிய சிக்னல்கள்
TA

MiniMax M3

MiniMax

வெளியிடப்பட்டது புதுப்பிக்கப்பட்டது
சூழல் சாளரம்
1M
10,00,000 டோக்கன்கள்
உள்ளீடு / வெளியீடு
படம், உரை, காணொளி → உரை

காலவரிசை

  1. · எடைகளின் பதிப்பு · ஆதார இணைப்பு
உள்ளீடு / வெளியீட்டு விலை · USD / 10 லட்சம் டோக்கன்கள்
மாதிரிஆதார இணைப்புகள்உள்ளீடு / வெளியீட்டு விலை
minimax-m3
standard · உரை
opencode-go$0.30 / $1.20
  1. · ஆதார இணைப்புகள் · GitHub search · MiniMax · commits · rodrigueztaylor87/rod · @rodrigueztaylor87
  2. · ஆதார இணைப்புகள் · GitHub search · MiniMax · commits · SilverKnightKMA/paseo-plugins · @SilverKnightKMA
  3. · ஆதார இணைப்புகள் · GitHub search · MiniMax · commits · SilverKnightKMA/paseo-plugins · @SilverKnightKMA
    பகுதி
    now carry the FULL pi reference '<pi-provider>/<model>' (magpie/minimax/MiniMax-M3),
  4. · ஆதார இணைப்புகள் · GitHub search · MiniMax · commits · Lore-Hex/quill-router · @jperla
  5. · ஆதார இணைப்புகள் · GitHub search · MiniMax · pulls · xiaoY233/Chat2API · @octo-patch
    பகுதி
    feat(minimax): add MiniMax-M3 model entry
  6. · ஆதார இணைப்புகள் · GitHub search · MiniMax · pulls · vllm-project/vllm · @Vincent-PRO-AI
    பகுதி
    [Model][MiniMax-M3] SM120 Blackwell NVFP4 KV cache Triton reader
  7. · ஆதார இணைப்புகள் · GitHub search · MiniMax · pulls · vllm-project/vllm · @Pb314314
    பகுதி
    use sparse MLA (dense MLA, DeepSeek-V4 / V4.1, MiniMax-M3, non-MLA models) are not affected; the reason for each is in "Per-model check".
  8. · ஆதார இணைப்புகள் · GitHub search · MiniMax · pulls · vllm-project/vllm · @cjackal
    பகுதி
    - Pixtral, Cohere Compass and MiniMax-M3 also call `get_cu_seqlens_padding_logics`, so every encoder-CG model whose `cu_seqlens` comes from `maybe_recompute_cu_seqlens` takes its padding from one place. Without
  9. · ஆதார இணைப்புகள் · GitHub search · MiniMax · pulls · vllm-project/vllm · @MrGeva
    பகுதி
    [Perf][MiniMax-M3] Two-shot fused MoE finalize + all-reduce + norm + MXFP8 up to 512 tokens
  10. · ஆதார இணைப்புகள் · GitHub search · MiniMax · pulls · vllm-project/vllm · @MrGeva
    பகுதி
    [Perf][MiniMax-M3] Raise the fused MoE finalize + all-reduce cap from 32 to 128 tokens
  11. · ஆதார இணைப்புகள் · GitHub search · MiniMax · pulls · vllm-project/vllm · @afriedri
    பகுதி
    short prompts at high concurrency is higher on MiniMax-M3 (TP8: up to +21% at 1024 tokens, conc 64; TP4: +14% at 1024
  12. · ஆதார இணைப்புகள் · GitHub search · MiniMax · pulls · vllm-project/vllm · @wolfcomos
    பகுதி
    Add `minimax_m3_msa_decode_fp16_dot`, an opt-in optimization for MiniMax-M3 Triton sparse decode on SM100-family GPUs. It uses FP16 dot operands with FP32 accumulation and selects splits targeting
  13. · ஆதார இணைப்புகள் · GitHub search · MiniMax · pulls · viztor/dsh-opencode-patch · @viztor
    பகுதி
    | `opencode-go/minimax-m3` | info | `[KNOWN_DEFECT]` toggle-only model offered Minimal…Max | Off / On (D1) |
  14. · ஆதார இணைப்புகள் · GitHub search · MiniMax · pulls · thequanhcm/quanpt1 · @thequanhcm
  15. · ஆதார இணைப்புகள் · GitHub search · MiniMax · pulls · tenstorrent/tt-metal · @mdragulaTT
  16. · ஆதார இணைப்புகள் · GitHub search · MiniMax · pulls · tenstorrent/tt-metal · @mdragulaTT
    பகுதி
    The MiniMax-M3 vision encoder on one Blackhole chip. It turns one image, as the media module's `prepare` resizes it, into its vision tokens: bf16 `[n_tokens,
  17. · ஆதார இணைப்புகள் · GitHub search · MiniMax · pulls · sgl-project/sglang · @alphabetc1
  18. · ஆதார இணைப்புகள் · GitHub search · MiniMax · pulls · openJiuwen-ai/jiuwenswarm · @octo-patch
  19. · ஆதார இணைப்புகள் · GitHub search · MiniMax · pulls · jundot/omlx · @begcdn
    பகுதி
    On M2 Ultra (`applegpu_g14d`) the MiniMax-M3 sparse prefill path crashes once a prompt crosses 4096 tokens: `msa_prefill_supported` gates only on shape (`D=128`, `block_size=128`, `qhead_per_kv=16`), so
  20. · ஆதார இணைப்புகள் · GitHub search · MiniMax · pulls · iv-org/invidious · @Fijxu
  21. · ஆதார இணைப்புகள் · GitHub search · MiniMax · pulls · inference-sim/inference-sim · @sriumcp
    பகுதி
    the substrate's layer 8 and 9 price changes (MiniMax-M3 routers replicated in fp32, MXFP8 scale bytes, dsv4-nvfp4 MTP experts at MXFP4, a shared lm_head for
  22. · ஆதார இணைப்புகள் · GitHub search · MiniMax · pulls · inference-sim/blis-vllm · @sriumcp
    பகுதி
    (`vllm/model_executor/models/config.py:43-55`) for every graph that is not DeepSeek-V4; MiniMax-M3's pool at the same memory is 72645 blocks, not 72893, because the catalog graph now holds
  23. · ஆதார இணைப்புகள் · GitHub search · MiniMax · pulls · inference-sim/blis-vllm · @sriumcp
    பகுதி
    the figures on the H200 rows and the MiniMax-M3 points are development-split, in-sample numbers.
  24. · ஆதார இணைப்புகள் · GitHub search · MiniMax · pulls · goonercbot/hermes-agent · @goonercbot
    பகுதி
    - Real configured MiniMax-M3 request through corrected Hermes adapter returned exactly `RECOVERY_OK`, end_turn, original request unchanged.
  25. · ஆதார இணைப்புகள் · GitHub search · MiniMax · pulls · ghuntley/how-to-build-a-coding-agent · @octo-patch
    பகுதி
    Anthropic-compatible defaults to the standalone workshop agents, with MiniMax-M3.1-Flash as the default and MiniMax-M3 as the alternative.
  26. · ஆதார இணைப்புகள் · GitHub search · MiniMax · pulls · boelabs/ai-gateway · @jhisdev
    பகுதி
    - `bun run test` fails: `vercel.test.ts` pins `vercel/minimax/minimax-m3` reasoning as `fixed ["high"]`; the regenerated snapshot now says `openai_effort ["none","high"]`. Tests may not be edited by
  27. · ஆதார இணைப்புகள் · GitHub search · MiniMax · pulls · ashhart/TensorFold · @ashhart
    பகுதி
    CUDA decode attention (`window_attention`, shared by Qwen3.5/3.8, Llama, MiniMax-M3, Spark 2.5, Step5 and LFM): `window_rows` merged every chunk's partial for every row, 128 chunks at
  28. · ஆதார இணைப்புகள் · GitHub search · MiniMax · pulls · anomalyco/models.dev · @rjuez00
    பகுதி
    - `MiniMax-M3` is no longer listed and a request using that ID returns `model=MiniMax-M3.1-Flash`, so the old entry is removed rather than kept as an
  29. · ஆதார இணைப்புகள் · GitHub search · MiniMax · pulls · ROCm/aiter · @zhiding512
    பகுதி
    On gfx1250, every MiniMax-M3 sparse attention call (decode, MTP verify, prefill) runs FlyDSL `pa_decode` (`pa_fwd_asm` does not support gfx1250), and dense layers use it with
  30. · ஆதார இணைப்புகள் · GitHub search · MiniMax · pulls · ROCm/aiter · @RElbers
  31. · ஆதார இணைப்புகள் · GitHub search · MiniMax · pulls · ROCm/ATOM · @yhl-amd
    பகுதி
    under `multi`, which is the prefill-side setup for MiniMax-M3 PD with UMBP:
  32. · ஆதார இணைப்புகள் · GitHub search · MiniMax · pulls · ROCm/ATOM · @rbrugaro-amd
    பகுதி
    does for the target (vLLM already did this). MiniMax-M3's DSpark draft now validates this config instead of building its own, and declares `draft_skips_online_quant` so its
  33. · ஆதார இணைப்புகள் · GitHub search · MiniMax · pulls · Quarkgluonmixture/quarkspace · @github-actions[bot]
    பகுதி
    - `intelligence` — minimax-m3 (default) intelligence: catalog 45.4, archive 18.9
  34. · ஆதார இணைப்புகள் · GitHub search · MiniMax · pulls · Portkey-AI/models · @polease
  35. · ஆதார இணைப்புகள் · GitHub search · MiniMax · pulls · Pinvou/pinvou-agent · @asto18089
  36. · ஆதார இணைப்புகள் · GitHub search · MiniMax · pulls · Pb314314/vllm · @Pb314314
    பகுதி
    use sparse MLA (dense MLA, DeepSeek-V4 / V4.1, MiniMax-M3, non-MLA models) are not affected; the reason for each is in "Per-model check".
  37. · ஆதார இணைப்புகள் · GitHub search · MiniMax · pulls · NVIDIA/TensorRT-LLM · @ziyixiong-nv
    பகுதி
    sampler, speculative and QSA tests; the MXFP8 and MiniMax-M3 dispatch tests; GSM8K with DSpark (TP4);
  38. · ஆதார இணைப்புகள் · GitHub search · MiniMax · pulls · NVIDIA-NeMo/Megatron-Bridge · @pruprakash
    பகுதி
    seeing `TEDotProductAttention`; GREEN 4/4, full file 86 passed, Gemma4/MiniMax-M3/Kimi-K2.5-VL/GPT-OSS unit tests 100 passed. E2E: gpt-oss-20b card inference (TP2 PP2 EP2, `--attention-backend local`) on this branch
  39. · ஆதார இணைப்புகள் · GitHub search · MiniMax · pulls · EvolvingLMMs-Lab/lmms-eval · @sahirema
    பகுதி
    sample by frame rate ignore it, e.g. vLLM's MiniMax-M3 and Qwen3-VL loaders. On those, `max_frames_num` has no effect: long clips are sampled at the loader's
  40. · ஆதார இணைப்புகள் · GitHub search · MiniMax · pulls · overnightworks/speech · @dependabot[bot]
  41. · ஆதார இணைப்புகள் · GitHub search · MiniMax · pulls · maximhq/bifrost · @jimaldon
    பகுதி
    model catalog datasheet already carries `tencent/deepseek-v4-pro`, `tencent/deepseek-v4-flash` and `tencent/minimax-m3`; live-only models are listed with blank pricing and can be priced via overrides.
  42. · ஆதார இணைப்புகள் · GitHub search · MiniMax · pulls · maximhq/bifrost · @octo-patch
    பகுதி
    API. New text examples and integration defaults select `MiniMax-M3.1-Flash`, with `MiniMax-M3` as the other current choice. Default management model suggestions put those models first and
  43. · ஆதார இணைப்புகள் · GitHub search · MiniMax · pulls · iv-org/invidious · @Fijxu
  44. · ஆதார இணைப்புகள் · GitHub search · MiniMax · pulls · iv-org/invidious · @Fijxu
  45. · ஆதார இணைப்புகள் · GitHub search · MiniMax · pulls · iv-org/invidious · @Fijxu
  46. · ஆதார இணைப்புகள் · GitHub search · MiniMax · pulls · cbc02009/container-images · @mahoro-ai
    பகுதி
    `/v1/chat/completions` request to a messages-protocol Go model (e.g. `opencode_go/minimax-m3`, `qwen3.8-max`, `claude-haiku-5-5`) dies mid-stream with `TypeError: 'NoneType' object is not an iterator` → `APIConnectionError` 500 →
  47. · ஆதார இணைப்புகள் · GitHub search · MiniMax · pulls · MrGeva/vllm · @MrGeva
    பகுதி
    320 questions, concurrency 32, same node, together with MiniMax-M3 model changes):
  48. · பட்டியலில் இடம்பெற்றது · GitHub · MiniMax-AI/minimax-code · code
    பகுதி
    afety margin. */ export function computeCompactionTriggerAt(input: { modelId?: string; contextWindow: number; perTurnMaxTokens: number; reserveTokens: number; safetyMarginTokens: number; }): number { if ( input.modelId === 'MiniMax-M3' && (input.contextWindow === 512_000 || input.contextWindow === 1_000_000) ) { return Math.floor(input.contextWindow * 0.9); } const perTurnMaxTokens = Number.isFinite(input.perTurnMaxTokens) && input.perTurnMaxTokens > 0 ? input.perTurnMaxTokens : 0; const reserve = Math.max(input.reserveTokens, perTurnMaxTokens + input.safetyMarginTokens); return Math.max(1, input.contextWindow - reserve); }

    குறியீட்டில் உள்ள இந்தக் குறிப்பு பயன்பாட்டிலுள்ள மாதிரி அடையாளங்காட்டியை உறுதிப்படுத்தவில்லை.

தொழில்நுட்ப விவரங்கள்

MiniMax M3 என்பது MiniMax உருவாக்கிய மாதிரி; இதன் எடைகள் திறந்த நிலையில் உள்ளன; வெளியிடப்பட்ட தேதி 2026-06-01. சூழல் சாளரத்தின் அளவு 10,00,000 டோக்கன்கள்.

சூழல் சாளரம்
10,00,000
உள்ளீடு
படம் · உரை · காணொளி
வெளியீடு
உரை
எடைகள்
திறந்தது

கேள்விகள்

MiniMax M3 மாதிரியின் சூழல் சாளர அளவு என்ன?

சூழல் சாளரத்தின் அளவு 10,00,000 டோக்கன்கள்.

MiniMax M3 மாதிரியின் எடைகள் பொதுவில் கிடைக்கின்றனவா?

ஆம். MiniMax எடைகளை வெளியிடுகிறது.

MiniMax M3 எப்போது வெளியிடப்பட்டது?

2026-06-01 அன்று.