MiniMax M3
Red Neuronal
MiniMax M3 es un modelo multimodal de MiniMax con 1M de tokens: API de MiniMax M3 para escenarios de agentes y trabajo con código.
Características
- Entrada
- texto, imágenes, documentos
- Salida
- texto
- Tamaño del contexto
- 1 048 576 tokens
- Longitud máxima de respuesta
- 512 000 tokens
- Niveles de razonamiento
- bajo, medio, alto
- Funciones
- razonamiento, llamada a funciones
Costo del prompt
(por 1M tokens)
Costo de la respuesta
(por 1M tokens)
Cómo funciona MiniMax M3?
MiniMax M3 es un modelo base multimodal de MiniMax: acepta texto, imágenes y vídeo, y responde con texto. Su contexto de 1 millón de tokens permite mantener una gran base de código, documentos largos o el historial completo de un agente en un solo diálogo, ideal para escenarios de agentes y programación. A través de BotHub, el modelo está disponible desde Rusia sin VPN ni tarjetas extranjeras, pagando en rublos solo por los tokens consumidos, sin suscripciones. Compara respuestas de más de 250 redes neuronales en una sola ventana y utiliza una API compatible con OpenAI para cambiar de modelo sin reescribir la integración. Las conversaciones están cifradas con AES-GCM; para empresas ofrecemos contratos, facturación, EDI y panel de administración con límites. Es útil para analizar repositorios extensos, refactorizar código, crear agentes para tareas de varios pasos sin perder contexto, extraer información de capturas de pantalla y vídeos, o preparar descripciones técnicas a partir de diversos formatos.Preguntas frecuentes sobre MiniMax M3
Puede usar los resultados generados con fines comerciales. Todos los derechos sobre el contenido creado le pertenecen. La única restricción: asegúrese de que la solicitud no incluya material de terceros protegido por derechos de autor. El usuario es responsable de respetar los derechos sobre los datos de entrada.
Es un modelo de texto con modo de razonamiento: análisis de documentos grandes y código, analítica, tareas STEM, refactorización y depuración. La ventana de contexto es de 1 048 576 tokens, por lo que cabe una base de código extensa o varios informes en un solo diálogo. Acepta texto, documentos e imágenes.
El límite de una respuesta es de 512 000 tokens, un volumen muy grande. Suficiente para documentación larga, análisis detallados o un módulo de código completo sin dividirlo. En la práctica, la longitud depende de la solicitud: pida explícitamente el formato y la extensión deseados, de lo contrario, el modelo responderá brevemente.
Sí, el razonamiento antes de responder es una capacidad declarada del modelo. Primero construye una cadena de pasos y luego entrega el resultado; esto ayuda notablemente en matemáticas, lógica, análisis de requisitos y depuración, donde es importante analizar la tarea paso a paso en lugar de adivinar.
Sí, el modelo admite llamadas a funciones y salida estructurada en JSON. Es útil para basar agentes y flujos de trabajo: describes las herramientas y obtienes una respuesta predecible según el esquema. En BotHub, esto funciona a través de una API compatible con OpenAI, por lo que cambiar a otro modelo no rompe la integración.
Imágenes y documentos sí, se pueden enviar junto con texto: capturas de pantalla, esquemas, tablas, informes en PDF. El audio y el vídeo no están marcados como formatos de entrada en nuestros datos, por lo que para trabajar con sonido o grabaciones de vídeo es mejor elegir un modelo especializado del catálogo.
No tenemos una evaluación específica de la calidad del ruso en nuestros datos, por lo que no daremos cifras. Lo más fácil es comprobarlo con su propia tarea: envíe una solicitud típica y compare el resultado con otro modelo en la misma ventana; el acceso desde Rusia es sin VPN ni tarjetas extranjeras.