Minimax M3

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silvamux/minimax-m3

Minimax M3面向文档分析、信息抽取与复杂语义理解提供稳定的模型能力,优势集中在文本理解和长文本处理,并支持图像、视频信息输入。适合需要兼顾任务理解与结果质量的产品和研发团队。

支持模态
text·image·video
输入价格¥2.1-4.2per 1M tokens
输出价格¥8.4-16.8per 1M tokens
上下文1M
最大输出512K
发布日期2026-06-01

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。

单位:每 100 万 tokens
输入上下文输入输出缓存读取缓存写入
≤ 512K tokens¥2.1¥8.4¥0.21¥2.1
> 512K tokens¥4.2¥16.8¥0.84¥4.2

模型能力

Minimax M3在本轮能力评测中综合得分68,整体表现良好。其文本理解(90%)和长文本处理(90%)表现突出,能够分析文档语义、提取关键信息并处理复杂问答,并连续理解长篇材料并完成跨段落信息整合。对企业知识库团队、AI 应用开发者和研究人员而言,它适合用于资料检索、文档问答、信息抽取和检索增强生成场景,解决从大量资料中找到相关信息,并形成可用于后续决策的回答;数学与科学推理(86%)也为相关任务提供补充。不过,代码生成(0%)相对较弱,不适合直接承担代码编写任务;如用于研发流程,应限制在代码分析或辅助判断,并由开发者验证结果。

综合能力
68/ 100良好
突出能力文本理解 90%长文本处理 90% · 数学与科学推理 86%
最适合场景代码研发 / 智能客服 / 内容分析场景适配度 68%
相对短板代码生成0%

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
98.66%
可用率
98.66%
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
TPM
2,495tokens/min
QPM
1.0req/min

Minimax M3 的示例代码和 API

Prominimax-m3
/api/v0/chat/completions/api/v1/responses/api/anthropic/v1/messages
统一入口OpenAI ResponsesAnthropic
curl 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"}]
  }'