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.

API: http://platform.minimax.io  

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