MiniMax M3
Réseau Neuronal
MiniMax M3 est un modèle multimodal avec 1M de jetons : API MiniMax M3 pour les scénarios d'agents et le développement de code.
Caractéristiques
- Entrée
- texte, images, documents
- Sortie
- texte
- Taille du contexte
- 1 048 576 tokens
- Longueur maximale de la réponse
- 512 000 tokens
- Niveaux de raisonnement
- faible, moyen, élevé
- Fonctionnalités
- raisonnement, appel de fonctions
Coût du prompt
(par 1M tokens)
Coût de la réponse
(par 1M tokens)
Comment ça marche MiniMax M3?
MiniMax M3 est un modèle de base multimodal de MiniMax : il accepte du texte, des images et des vidéos en entrée et répond en texte. Son contexte de 1 million de jetons permet de conserver une vaste base de code, un long document ou tout l'historique d'un agent dans une seule conversation, ce qui le rend idéal pour les scénarios d'agents complexes et la programmation. Via BotHub, le modèle est accessible depuis la Russie sans VPN ni carte étrangère, et vous payez en roubles à l'usage — pour les jetons consommés, sans abonnement. Plus de 250 réseaux de neurones sont disponibles dans une seule fenêtre, facilitant la comparaison des réponses, et une API unique compatible OpenAI permet de changer de modèle sans réécrire l'intégration. Les échanges sont chiffrés via AES-GCM. Pour les entreprises, nous proposons des contrats, des factures, l'EDI et un panneau d'administration avec limites. Utile pour analyser un vaste dépôt, refactoriser du code, créer un agent pour des tâches multi-étapes sans perte de contexte, extraire le sens de captures d'écran ou de vidéos d'interface, ou préparer une documentation technique à partir de divers formats.Questions fréquentes sur MiniMax M3
Vous pouvez utiliser les résultats générés à des fins commerciales. Tous les droits sur le contenu créé vous appartiennent. Seule restriction : vérifiez que la requête ne contient pas de contenus protégés par le droit d'auteur appartenant à des tiers. Le respect des droits sur les données d'entrée relève de votre responsabilité.
C'est un modèle textuel avec un mode de raisonnement : analyse de grands documents et de code, analytique, tâches STEM, refactorisation et débogage. La fenêtre de contexte est de 1 048 576 jetons, permettant d'inclure une vaste base de code ou plusieurs rapports dans une seule conversation. Il accepte du texte, des documents et des images.
La limite d'une réponse est de 512 000 jetons, ce qui est très important. Suffisant pour une longue documentation, une analyse détaillée ou un grand module de code entier, sans découpage. En pratique, la longueur dépend de la requête : demandez explicitement le format et le volume souhaités, sinon le modèle répondra brièvement.
Oui, le raisonnement avant réponse est une fonctionnalité du modèle. Il construit d'abord une chaîne d'étapes avant de fournir le résultat — cela aide considérablement en mathématiques, logique, analyse des exigences et débogage, où il est crucial de résoudre le problème étape par étape plutôt que de deviner.
Oui, le modèle prend en charge l'appel de fonctions et la sortie structurée en JSON. Il est pratique pour les agents et les pipelines : vous décrivez les outils et obtenez une réponse prévisible selon le schéma. Dans BotHub, cela fonctionne via une API unique compatible OpenAI, donc changer de modèle ne casse pas l'intégration.
Images et documents — oui, vous pouvez les envoyer avec du texte : capture d'écran d'interface, schéma, tableau, rapport PDF. L'audio et la vidéo ne sont pas indiqués comme formats d'entrée dans nos données, il est donc préférable de choisir un modèle spécialisé du catalogue pour travailler avec du son ou de la vidéo.
Il n'y a pas d'évaluation spécifique de la qualité du russe dans nos données, nous ne donnerons donc pas de chiffres. Le plus simple est de tester sur votre propre tâche : envoyez une requête type et comparez le résultat avec un autre modèle dans la même fenêtre — l'accès depuis la Russie se fait sans VPN ni carte étrangère.