同步自 OpenRouter · 337 个模型 · source=openrouter · 2026-08-01T22:41:17.311Z
MiniMax M3
minimax/minimax-m3
MiniMax M3是MiniMax推出的原生多模态基础模型，支持文本、图像、视频输入与文本输出，上下文窗口达1M tokens。基于MiniMax Sparse Attention (MSA)架构，实现长上下文高效处理，参数规模约428B总参数、23B激活参数的MoE设计。专为长程Agentic任务、复杂编码、工具调用与多步推理优化，适合多轮协作与生产级工作流。原生多模态训练实现文本与视觉语义深度融合，适用于长视频理解、自主浏览、信息检索等场景。性能在编码与Agent基准上达到前沿水平，以厂商及网关实际表现为准。
1M上下文原生多模态MoE模型，擅长长程Agent、编码与工具使用
minimax-m3
MiniMax · 知识库 159 模 / 31 族
1M上下文原生多模态MoE模型，擅长长程Agent、编码与工具使用
MiniMax M3是MiniMax推出的原生多模态基础模型，支持文本、图像、视频输入与文本输出，上下文窗口达1M tokens。基于MiniMax Sparse Attention (MSA)架构，实现长上下文高效处理，参数规模约428B总参数、23B激活参数的MoE设计。专为长程Agentic任务、复杂编码、工具调用与多步推理优化，适合多轮协作与生产级工作流。原生多模态训练实现文本与视觉语义深度融合，适用于长视频理解、自主浏览、信息检索等场景。性能在编码与Agent基准上达到前沿水平，以厂商及网关实际表现为准。
MiniMax-M3 is a multimodal foundation model from MiniMax. It supports text, image, and video inputs with text output, a 1M-token context window, and is suited for long-horizon agentic work, coding,...
- 1M上下文原生多模态MoE模型，擅长长程Agent、编码与工具使用
- 归并版本 1 个
- M3版本，约428B总参数、23B激活参数MoE架构；1M上下文，基于MSA稀疏注意力较前代大幅提升效率
适用场景
- 长程Agentic工作流
- 复杂编码与终端任务
- 多模态内容理解与分析
- 自主工具使用与自动化
能力 / 优势
- 长上下文处理（1M tokens）
- 原生多模态理解（文本/图像/视频输入）
- 前沿编码与Agent任务
- 工具调用与多步推理
边界 / 不适合
- 实时视频生成
- 纯音频处理场景
- 极低延迟短文本响应优先任务
接入提示：OpenAI兼容API，通过OpenRouter使用短ID minimax/minimax-m3；支持reasoning参数；测速与基准入口 openrouter.ai/minimax/minimax-m3
常见问题
MiniMax M3是什么模型？
MiniMax推出的原生多模态基础模型，支持文本/图像/视频输入，1M上下文，擅长长程Agent与编码任务。
上下文长度与模态支持如何？
支持高达1M tokens上下文，原生支持文本、图像、视频输入，文本输出。
历史版本 / 相关变体
| 版本 | 模型 | 参数 | 来源 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| —当前 | MiniMax M3 minimax/minimax-m3 | — | OpenRouter |
定价与限制
| 输入 | $0.300 / 百万 tokens |
| 输出 | $1.20 / 百万 tokens |
| 缓存读 / 写 | $0.060 / — |
| 最大输出 | 512k |
| 输入模态 | text, image, video |
| 输出模态 | text |
| HF | MiniMaxAI/Minimax-M3 |
支持参数
价格与基准分优先同步自 OpenRouter；网关短 ID 由本站平台清单补全，介绍/历史版本融合 Hugging Face 检索与家族知识库。能力验真请用 bench_v1 实验室 · OCR 天梯。
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