MiniMax M3
MiniMax
- Bağlam penceresi
- 1M 1.000.000 token
- Girdi / Çıktı
- görüntü, metin, video → metin
Zaman çizelgesi
- · Ağırlık sürümü · kanıt bağlantısı
Girdi / çıktı fiyatı · USD / 1 milyon token
| Model | Kanıt bağlantıları | Girdi / çıktı fiyatı |
|---|---|---|
minimax-m3standard · metin | opencode-go | $0,30 / $1,20 |
- · Kanıt bağlantıları · GitHub search · MiniMax · commits · rodrigueztaylor87/rod · @rodrigueztaylor87
- · Kanıt bağlantıları · GitHub search · MiniMax · commits · SilverKnightKMA/paseo-plugins · @SilverKnightKMA
- · Kanıt bağlantıları · GitHub search · MiniMax · commits · SilverKnightKMA/paseo-plugins · @SilverKnightKMA
Alıntı
now carry the FULL pi reference '<pi-provider>/<model>' (magpie/minimax/MiniMax-M3),
- · Kanıt bağlantıları · GitHub search · MiniMax · commits · Lore-Hex/quill-router · @jperla
- · Kanıt bağlantıları · GitHub search · MiniMax · pulls · xiaoY233/Chat2API · @octo-patch
Alıntı
feat(minimax): add MiniMax-M3 model entry
- · Kanıt bağlantıları · GitHub search · MiniMax · pulls · vllm-project/vllm · @Vincent-PRO-AI
Alıntı
[Model][MiniMax-M3] SM120 Blackwell NVFP4 KV cache Triton reader
- · Kanıt bağlantıları · GitHub search · MiniMax · pulls · vllm-project/vllm · @Pb314314
Alıntı
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".
- · Kanıt bağlantıları · GitHub search · MiniMax · pulls · vllm-project/vllm · @cjackal
Alıntı
- 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
- · Kanıt bağlantıları · GitHub search · MiniMax · pulls · vllm-project/vllm · @MrGeva
Alıntı
[Perf][MiniMax-M3] Two-shot fused MoE finalize + all-reduce + norm + MXFP8 up to 512 tokens
- · Kanıt bağlantıları · GitHub search · MiniMax · pulls · vllm-project/vllm · @MrGeva
Alıntı
[Perf][MiniMax-M3] Raise the fused MoE finalize + all-reduce cap from 32 to 128 tokens
- · Kanıt bağlantıları · GitHub search · MiniMax · pulls · vllm-project/vllm · @afriedri
Alıntı
short prompts at high concurrency is higher on MiniMax-M3 (TP8: up to +21% at 1024 tokens, conc 64; TP4: +14% at 1024
- · Kanıt bağlantıları · GitHub search · MiniMax · pulls · vllm-project/vllm · @wolfcomos
Alıntı
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
- · Kanıt bağlantıları · GitHub search · MiniMax · pulls · viztor/dsh-opencode-patch · @viztor
Alıntı
| `opencode-go/minimax-m3` | info | `[KNOWN_DEFECT]` toggle-only model offered Minimal…Max | Off / On (D1) |
- · Kanıt bağlantıları · GitHub search · MiniMax · pulls · thequanhcm/quanpt1 · @thequanhcm
- · Kanıt bağlantıları · GitHub search · MiniMax · pulls · tenstorrent/tt-metal · @mdragulaTT
- · Kanıt bağlantıları · GitHub search · MiniMax · pulls · tenstorrent/tt-metal · @mdragulaTT
Alıntı
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,
- · Kanıt bağlantıları · GitHub search · MiniMax · pulls · sgl-project/sglang · @alphabetc1
- · Kanıt bağlantıları · GitHub search · MiniMax · pulls · openJiuwen-ai/jiuwenswarm · @octo-patch
- · Kanıt bağlantıları · GitHub search · MiniMax · pulls · jundot/omlx · @begcdn
Alıntı
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
- · Kanıt bağlantıları · GitHub search · MiniMax · pulls · iv-org/invidious · @Fijxu
- · Kanıt bağlantıları · GitHub search · MiniMax · pulls · inference-sim/inference-sim · @sriumcp
Alıntı
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
- · Kanıt bağlantıları · GitHub search · MiniMax · pulls · inference-sim/blis-vllm · @sriumcp
Alıntı
(`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
- · Kanıt bağlantıları · GitHub search · MiniMax · pulls · inference-sim/blis-vllm · @sriumcp
Alıntı
the figures on the H200 rows and the MiniMax-M3 points are development-split, in-sample numbers.
- · Kanıt bağlantıları · GitHub search · MiniMax · pulls · goonercbot/hermes-agent · @goonercbot
Alıntı
- Real configured MiniMax-M3 request through corrected Hermes adapter returned exactly `RECOVERY_OK`, end_turn, original request unchanged.
- · Kanıt bağlantıları · GitHub search · MiniMax · pulls · ghuntley/how-to-build-a-coding-agent · @octo-patch
Alıntı
Anthropic-compatible defaults to the standalone workshop agents, with MiniMax-M3.1-Flash as the default and MiniMax-M3 as the alternative.
- · Kanıt bağlantıları · GitHub search · MiniMax · pulls · boelabs/ai-gateway · @jhisdev
Alıntı
- `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
- · Kanıt bağlantıları · GitHub search · MiniMax · pulls · ashhart/TensorFold · @ashhart
Alıntı
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
- · Kanıt bağlantıları · GitHub search · MiniMax · pulls · anomalyco/models.dev · @rjuez00
Alıntı
- `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
- · Kanıt bağlantıları · GitHub search · MiniMax · pulls · ROCm/aiter · @zhiding512
Alıntı
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
- · Kanıt bağlantıları · GitHub search · MiniMax · pulls · ROCm/aiter · @RElbers
- · Kanıt bağlantıları · GitHub search · MiniMax · pulls · ROCm/ATOM · @yhl-amd
Alıntı
under `multi`, which is the prefill-side setup for MiniMax-M3 PD with UMBP:
- · Kanıt bağlantıları · GitHub search · MiniMax · pulls · ROCm/ATOM · @rbrugaro-amd
Alıntı
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
- · Kanıt bağlantıları · GitHub search · MiniMax · pulls · Quarkgluonmixture/quarkspace · @github-actions[bot]
Alıntı
- `intelligence` — minimax-m3 (default) intelligence: catalog 45.4, archive 18.9
- · Kanıt bağlantıları · GitHub search · MiniMax · pulls · Portkey-AI/models · @polease
- · Kanıt bağlantıları · GitHub search · MiniMax · pulls · Pinvou/pinvou-agent · @asto18089
- · Kanıt bağlantıları · GitHub search · MiniMax · pulls · Pb314314/vllm · @Pb314314
Alıntı
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".
- · Kanıt bağlantıları · GitHub search · MiniMax · pulls · NVIDIA/TensorRT-LLM · @ziyixiong-nv
Alıntı
sampler, speculative and QSA tests; the MXFP8 and MiniMax-M3 dispatch tests; GSM8K with DSpark (TP4);
- · Kanıt bağlantıları · GitHub search · MiniMax · pulls · NVIDIA-NeMo/Megatron-Bridge · @pruprakash
Alıntı
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
- · Kanıt bağlantıları · GitHub search · MiniMax · pulls · EvolvingLMMs-Lab/lmms-eval · @sahirema
Alıntı
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
- · Kanıt bağlantıları · GitHub search · MiniMax · pulls · overnightworks/speech · @dependabot[bot]
- · Kanıt bağlantıları · GitHub search · MiniMax · pulls · maximhq/bifrost · @jimaldon
Alıntı
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.
- · Kanıt bağlantıları · GitHub search · MiniMax · pulls · maximhq/bifrost · @octo-patch
Alıntı
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
- · Kanıt bağlantıları · GitHub search · MiniMax · pulls · iv-org/invidious · @Fijxu
- · Kanıt bağlantıları · GitHub search · MiniMax · pulls · iv-org/invidious · @Fijxu
- · Kanıt bağlantıları · GitHub search · MiniMax · pulls · iv-org/invidious · @Fijxu
- · Kanıt bağlantıları · GitHub search · MiniMax · pulls · cbc02009/container-images · @mahoro-ai
Alıntı
`/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 →
- · Kanıt bağlantıları · GitHub search · MiniMax · pulls · MrGeva/vllm · @MrGeva
Alıntı
320 questions, concurrency 32, same node, together with MiniMax-M3 model changes):
- · Katalog kaydı · GitHub · MiniMax-AI/minimax-code · code
Alıntı
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); }
Bu kod başvurusu, kullanılan bir model tanımlayıcısını doğrulamaz.
Özellikler
MiniMax M3, MiniMax tarafından geliştirilen bir yapay zekâ modelidir. Modelin ağırlıkları kamuya açıktır. Yayın tarihi: 2026-06-01. Bağlam penceresi 1.000.000 token uzunluğundadır.
- Bağlam penceresi
- 1.000.000
- Girdi
- görüntü · metin · video
- Çıktı
- metin
- Ağırlıklar
- Açık
Sorular
MiniMax M3 modelinin bağlam penceresi ne kadar?
Bağlam penceresi 1.000.000 token uzunluğundadır.
MiniMax M3 modelinin ağırlıkları kamuya açık mı?
Evet. MiniMax model ağırlıklarını yayınlar.
MiniMax M3 ne zaman piyasaya sürüldü?
2026-06-01.