MiniMax M3 выглядит как один из самых сильных открытых релизов этого года
Одна модель, чтобы работать в как агент, держать длинный контекст (1M) и понимать разные типы модальностей.
Бенчмарки
- 59.0% на SWE-Bench Pro
- 66.0% на Terminal Bench 2.1
- 34.8% на SWE-fficiency
- 28.8% на KernelBench Hard
- 74.2% на MCP Atlas
- контекст до 1M токенов за счёт MiniMax Sparse Attention
- нативная мультимодальность
Отдельно запустили MiniMax Code - среду для работы с кодом на базе новой модели.
По ценам: в первые 7 дней дают скидку 50% на стандартное использование с контекстом до 512K.
Китайцы выкладывают в open source модель, которая обходит и Opus, и GPT-5.5 на BrowseComp и SVG Bench.
При этом она ещё и лучше GPT-5.5 на SWE-Bench Pro, KernelBench Hard и BankerToolBench, а Opus обгоняет на OSWorld Verified.
Тарифы по токенам: https://platform.minimax.io/subscribe/token-plan
MiniMax Code: http://code.minimax.io
Примеры работы и разбор модели: t.me/ai_machinelearning_big_data
#MiniMax #ai #ml
