MiniMax M3
Rede Neural
MiniMax M3 é um modelo multimodal da MiniMax com contexto de 1M de tokens: API MiniMax M3 para cenários de agentes e trabalho com código.
Especificações
- Entrada
- texto, imagens, documentos
- Saída
- texto
- Tamanho do contexto
- 1 048 576 tokens
- Comprimento máximo de resposta
- 512 000 tokens
- Níveis de raciocínio
- baixo, médio, alto
- Recursos
- raciocínio, chamada de funções
Custo do prompt
(por 1M tokens)
Custo da resposta
(por 1M tokens)
Como funciona MiniMax M3?
O MiniMax M3 é um modelo base multimodal da MiniMax: aceita texto, imagens e vídeo como entrada e responde em texto. O contexto de 1 milhão de tokens permite manter uma grande base de código, um documento longo ou todo o histórico de um agente em um único diálogo, tornando o modelo ideal para cenários de agentes complexos e programação. Através do BotHub, o modelo está disponível sem necessidade de VPN ou cartão internacional, e você paga em rublos pelo uso real — por tokens consumidos, sem assinatura. Com mais de 250 redes neurais em uma única janela, é fácil comparar respostas, e uma API unificada compatível com OpenAI permite trocar de modelo sem reescrever a integração. A correspondência é criptografada via AES-GCM, e para empresas oferecemos contrato, fatura, intercâmbio eletrônico de documentos (EDI) e painel administrativo com limites. Útil para analisar repositórios volumosos, refatorar código, criar agentes para tarefas de várias etapas sem perder o contexto, extrair significado de capturas de tela e vídeos de interface, ou preparar descrições técnicas a partir de materiais em diversos formatos.Perguntas frequentes sobre MiniMax M3
Você pode usar os resultados da geração para fins comerciais. Todos os direitos sobre o conteúdo criado pertencem a você. A única restrição: certifique-se de que a solicitação não inclua materiais de terceiros protegidos por direitos autorais. A responsabilidade pelo cumprimento dos direitos sobre os dados de entrada é do usuário.
É um modelo de texto com modo de raciocínio: análise de grandes documentos e código, análise de dados, tarefas STEM, refatoração e depuração. A janela de contexto é de 1.048.576 tokens, permitindo acomodar uma grande base de código ou vários relatórios em um único diálogo. Aceita texto, documentos e imagens como entrada.
O limite de uma única resposta é de 512.000 tokens, um volume muito grande. Suficiente para documentação longa, análise detalhada ou um grande módulo de código inteiro, sem fragmentação. Na prática, o comprimento depende da solicitação: peça explicitamente o formato e o volume desejados, caso contrário, o modelo responderá de forma curta.
Sim, o raciocínio antes da resposta é um recurso do modelo. Ele primeiro constrói uma cadeia de passos e só então fornece o resultado — isso ajuda significativamente em matemática, lógica, análise de requisitos e depuração, onde é importante não adivinhar, mas analisar a tarefa de forma consistente.
Sim, o modelo suporta chamada de funções e saída estruturada em JSON. É conveniente usá-lo como base para agentes e pipelines: você descreve as ferramentas e obtém uma resposta previsível conforme o esquema. No BotHub, isso funciona através de uma API unificada compatível com OpenAI, portanto, mudar para outro modelo não quebra a integração.
Imagens e documentos, sim, podem ser enviados junto com o texto: capturas de tela de interface, diagramas, tabelas, relatórios em PDF. Áudio e vídeo não estão marcados como formatos de entrada em nossos dados, portanto, para trabalhar com som ou vídeo, é melhor escolher um modelo especializado do catálogo.
Não há uma avaliação separada da qualidade do russo em nossos dados, por isso não prometeremos números. A maneira mais fácil de verificar é com sua própria tarefa: envie uma solicitação típica e compare o resultado com outro modelo na mesma janela — o acesso a partir da Rússia é feito sem VPN ou cartão internacional.