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silvamux/
minimax-m3价格
以单次请求的输入上下文长度判定档位,Tune 与 Pro 采用相同的阶梯价格。
| 输入上下文 | 输入 | 输出 | 缓存读取 | 缓存写入 |
|---|---|---|---|---|
| ≤ 512K tokens | ¥4.2 | ¥16.8 | ¥0.42 | ¥4.2 |
| > 512K tokens | ¥8.4 | ¥33.6 | ¥1.68 | ¥8.4 |
模型能力
综合能力 68 分(良好)。优势集中在 文本理解(90%)、长文本处理(90%)、数学与科学推理(86%)。相对短板为 代码生成(0%)。适合 代码研发 / 智能客服 / 内容分析 等场景。在 代码生成 类任务上建议结合人工复核或专项验证。
68/ 100
专项进阶能力
8 项智能体协同51%
7 题 · 主/客观混合
代码生成0%
10 题 · 客观
代码理解与调试82%
12 题 · 主观
创意写作78%
17 题 · 主观
信息检索 / RAG53%
13 题 · 主/客观混合
长文本处理90%
3 题 · 主观
数学与科学推理86%
14 题 · 客观
多语言能力67%
10 题 · 主/客观混合
通用基础能力
3 项通识知识62%
15 题 · 主/客观混合
文本理解90%
5 题 · 主观
逻辑推理79%
20 题 · 主/客观混合
安全与合规能力
2 项幻觉控制67%
9 题 · 主观
指令遵循75%
14 题 · 主观
服务表现
Minimax M3
minimax-m3- 延迟
- 19.09s
- 吞吐量
- 2.5Ktokens/min
- 可用率
- 97.99%
可用率
97.99%- 完成率
- 98%
- 缓存命中率
- 28.1%
- 累计评测耗时
- 8569.6s
- Token 消耗
- 356,338tokens
- 平均请求次数
- 1.0次
- TPM
- 2,495tokens/min
- QPM
- 1.0req/min
Minimax M3 的示例代码和 API
Pro
minimax-m3/api/v0/chat/completions/api/v1/responses/api/anthropic/v1/messagescurl https://www.silvamux.com/api/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer 你的API密钥" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "minimax-m3",
"messages": [{"role": "user", "content": "你好,请介绍一下自己"}]
}'# pip install openai
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://www.silvamux.com/api/v1",
api_key="你的API密钥",
)
response = client.chat.completions.create(
model="minimax-m3",
messages=[
{"role": "user", "content": "你好,请介绍一下自己"}
],
)
print(response.choices[0].message.content)// Gradle: implementation(__HL_SLOT_0__)
import okhttp3.*;
OkHttpClient client = new OkHttpClient();
MediaType json = MediaType.get("application/json");
String payload = "{\"model\":\"minimax-m3\",\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"你好,请介绍一下自己\"}]}";
Request request = new Request.Builder()
.url("https://www.silvamux.com/api/v1/chat/completions")
.header("Authorization", "Bearer 你的API密钥")
.post(RequestBody.create(payload, json))
.build();
try (Response response = client.newCall(request).execute()) {
System.out.println(response.body().string());
}// npm install openai
import OpenAI from 'openai'
const client = new OpenAI({
baseURL: 'https://www.silvamux.com/api/v1',
apiKey: '你的API密钥',
})
const response = await client.chat.completions.create({
model: 'minimax-m3',
messages: [{ role: 'user', content: '你好,请介绍一下自己' }],
})
console.log(response.choices[0].message.content)