MiniMax M3

Для MiniMax-M3 используйте Chat Completions API.

О модели

MiniMax-M3 — модель MiniMax для программирования и длительных агентных задач; принимает текст, изображения и видео, отвечает текстом.

Модель с архитектурой MoE: 428 млрд параметров, из них 23 млрд активных. Контекст — 1 млн токенов. По данным MiniMax, благодаря разреженному вниманию MSA при контексте 1 млн токенов предзаполнение быстрее в 9 раз, а генерация — в 15 раз, чем у M2.

В отличие от MiniMax-M3.1-Flash, у которой рассуждения нельзя отключить, а глубину задаёт reasoning_effort, у M3 рассуждения включены по умолчанию и отключаются параметром thinking.

Поддерживает вызов функций. MiniMax рекомендует temperature 1,0 и top_p 0,95; аудио на вход модель не принимает.

Стоимость

Текущая стоимость использования этой модели:

Токены	Стоимость за 1 млн токенов
Входные токены	28₽
Выходные токены	110₽
Чтение из кэша	5,60₽

Как считается расход

Учитываются все токены
И входные (input), и сгенерированные моделью (output)

Характеристики

Параметр	Значение
Вход	Текст, изображения, видео
Выход	Текст
Контекст	1 млн токенов
Рассуждения	Включены по умолчанию, отключаются параметром thinking
Параметры модели	428 млрд, из них 23 млрд активных
Лицензия	MiniMax Community
Дата выхода	1 июня 2026

Сравнение с соседними моделями

Модель	Вход	Контекст	Отключение рассуждений	Уровень рассуждений
MiniMax-M3.1-Flash	Текст, изображения, видео	1 млн токенов	Нельзя: thinking disabled возвращает ошибку 400	reasoning_effort: low, medium, high, xhigh, max; по умолчанию max
MiniMax-M3 (эта модель)	Текст, изображения, видео	1 млн токенов	thinking disabled пропускает рассуждения	reasoning_effort не поддерживается

Бенчмарки

Бенчмарк	Результат	Условия
SWE-Bench Verified	80,5 %	Claude Code, внутренняя инфраструктура MiniMax, системный промпт заменён, среднее четырёх запусков
SWE-Bench Pro	59 %	Claude Code, внутренняя инфраструктура MiniMax, логика проверки как в официальной оценке
Terminal Bench 2.1	66 %	Каркас Terminus 2, песочница 8 ядер и 16 ГБ, лимит 2 часа, ответ до 128 000 токенов
BrowseComp	83,5 %	Агентный каркас WebExplorer; при расходе свыше 64 000 токенов вся история отбрасывается
OSWorld-Verified	75,2 %	361 задача из набора nogdrive, относительные координаты 0–1000, разрешение экрана 1920×1080
MCP Atlas	74,2 %	Публичный набор, оценивает Gemini 2.5 Pro

API

Эндпоинт

http

POST https://api.akashilab.ru/v1/chat/completions

Текстовый запрос

import osfrom openai import OpenAIclient = OpenAI(    api_key=os.environ["DSLAB_API_KEY"],    base_url="https://api.akashilab.ru/v1",)response = client.chat.completions.create(    model="minimax-m3",    messages=[        {"role": "system", "content": "Отвечай кратко и по делу."},        {"role": "user", "content": "Объясни, что такое идемпотентность."},    ],)print(response.choices[0].message.content)

Параметры

Параметр	Тип	По умолчанию	Описание
model	string	обязательный	ID модели: minimax-m3.
messages	array	обязательный	История диалога. Роли: system, user, assistant, tool. content пользователя — текст или массив блоков text, image_url и video_url.
max_completion_tokens	integer	—	Максимальный ответ в токенах, включая рассуждения. Параметр max_tokens — устаревший вариант.
stream	boolean	false	Потоковый ответ.
stream_options	object	—	include_usage: true добавляет в поток статистику токенов.
thinking	object	—	Рассуждения: {"type": "adaptive"} или {"type": "disabled"}.
tools	array	—	Ваши функции: type function, name, description и parameters (JSON Schema).

Важно знать

Токены рассуждений входят в лимит ответа (max_tokens, max_completion_tokens).
Параметр thinking принимает disabled и adaptive; при disabled модель отвечает без рассуждений. Параметр reasoning_effort относится только к MiniMax-M3.1-Flash.
Параметр temperature не действует: модель всегда использует 1, а top_p всегда 0,95. Переданное значение top_p должно быть больше 0 и не больше 1.
Параметр n принимает только 1; presence_penalty, frequency_penalty и logit_bias игнорируются.
Устаревший function_call не поддерживается: используйте tools.