最終更新: 2026年10月11日

MiniMax M3：レビュー、API ガイド、料金、ローカル導入

MiniMax は 2026 年 6 月 1 日に M3 を公開しました。総パラメータ約 428B、アクティブ約 23B のオープンウェイトな混合エキスパート（MoE）モデルで、1M トークンのコンテキストと画像・動画のネイティブ入力に対応します。このページでは MiniMax の公開情報をまとめ、API での呼び出し方、Claude や GPT との料金比較、自前で動かすための条件を説明します。

MiniMax M3 の概要

API ドキュメントには新しい MiniMax-M3.1-Flash-Preview も載っていますが、現時点では M Plan と MiniMax Code アプリ限定です。

出典: MiniMax：MiniMax M3 発表記事

出典: GitHub：MiniMax-AI/MiniMax-M3

出典: Hugging Face：MiniMaxAI/MiniMax-M3

出典: MiniMax API：テキスト生成ガイド

MiniMax が公表したベンチマーク

いずれも MiniMax 自身の数値で、私たちは再現していません。Claude Opus 5.5、GPT-6、Gemini 4 との同条件比較も公表されていません。

MiniMax は長時間タスクの例も 2 つ紹介しています。約 12 時間で論文を再現（18 コミット、23 枚の図）、約 24 時間で CUDA FP8 GEMM カーネルを最適化し、ハードウェアピーク比 7.6% から 71.3% に引き上げました。

出典: MiniMax：MiniMax M3 発表記事

出典: Hugging Face：MiniMaxAI/MiniMax-M3

自分で試す：5 つのプロンプト

M3 が自分の用途に合うかを知る一番早い方法は、同じプロンプトを M3 と今使っているモデルの両方で試すことです。以下は MiniMax が強みとする分野を押さえています。

失敗しているテストと、その対象の関数を貼ります。バグを見つけ、原因を 2 文で説明し、修正後の関数だけを返してください。

[テストを貼る]
[関数を貼る]

以下にリポジトリ全体を貼ります。データベース接続を開いたまま閉じていない箇所をすべてファイル名と行番号付きで挙げ、まとめて直せる共通ヘルパーを提案してください。

[ファイルを貼る]

この UI のスクリーンショットを、インライン CSS の単一 HTML ファイルにしてください。余白と色をできるだけ合わせ、幅 360px までレスポンシブにしてください。

このバグの画面録画を見て、再現手順と、ユーザーが本来期待していた動作を挙げてください。

Node プロジェクトのシェルを使えます。Express 4 から Express 5 へのアップグレード手順を、何も壊れていないことの確認方法も含めて段階的に計画してください。まだ何も実行しないでください。

MiniMax 推奨の temperature 1.0、top_p 0.95 を使ってください。

出典: GitHub：MiniMax-AI/MiniMax-M3

MiniMax M3 API の使い方

1. platform.minimax.io でアカウントを作り、支払い方法を登録するか Token Plan を購入します。
2. コンソールで API キーを作成します。
3. Anthropic SDK（MiniMax 推奨）を https://api.minimax.io/anthropic に、または OpenAI SDK を https://api.minimax.io/v1 に向けます。
4. モデルに MiniMax-M3 を指定します。
5. 入力はできるだけ 512K トークン以内に。超えると単価が 2 倍になります。

# pip install anthropic
import anthropic

client = anthropic.Anthropic(
    base_url="https://api.minimax.io/anthropic",
    api_key="YOUR_MINIMAX_API_KEY",
)

msg = client.messages.create(
    model="MiniMax-M3",
    max_tokens=4096,
    messages=[{"role": "user", "content": "Write a Python function that dedupes a list while keeping order."}],
)
print(msg.content)

出典: MiniMax API：テキスト生成ガイド

OpenAI 互換の呼び出し（curl）

curl https://api.minimax.io/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $MINIMAX_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "MiniMax-M3",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Explain MoE models in 3 sentences."}],
    "temperature": 1.0,
    "top_p": 0.95
  }'

Anthropic や OpenAI の API に対応したツール（コーディングエージェントなど）は、たいていベース URL、キー、モデル名を変えるだけで使えます。

出典: MiniMax API：テキスト生成ガイド

MiniMax M3 の料金

MiniMax はこの割引を「恒久 50% オフ」としています。thinking の有無で料金は変わりません。もう一つの選択肢はサブスクリプションの Token Plan で、Plus が月 $20（M3 約 17 億トークン）、Max が $50（約 51 億）、Ultra が $120（約 98 億）。テキスト、画像、音声、音楽で同じ枠を共有します。

出典: MiniMax API 従量課金の料金

出典: MiniMax：MiniMax M3 発表記事

MiniMax M3 と Claude・GPT の比較

• オープンウェイトが必要な場合（自前ホスティング、ファインチューニング、データを社外に出せない）や、画像・動画入力付きの長文コーディングを安く使いたい場合は M3。
• 単純で大量の処理なら、Haiku 5.5 と GPT-6 Luna のほうがトークン単価は安いです。
• 最難関のコーディングは自分のタスクで比較してください。M3 と Opus 5.5、GPT-6 Astra を同条件で比べたベンチマークはまだありません。

各社の最短プロンプト区分の定価です。Claude と OpenAI の料金は、本サイトが追跡している各社の料金ページによります。

全モデルの API 料金 · コスト計算ツール · Claude Haiku 5.5

出典: MiniMax API 従量課金の料金

出典: Claude API の料金

出典: OpenAI API の料金

MiniMax M3 をローカルで動かす

フルモデルは BF16 で約 855 GB です。MiniMax と vLLM は BF16 で Hopper GPU 8 枚（8x H200 または H20）の単一ノードを想定しています。MXFP8 版（MiniMaxAI/MiniMax-M3-MXFP8）はメモリがおよそ半分で済みます。

# 1) Download the weights (~855 GB in BF16)
hf download MiniMaxAI/MiniMax-M3 --local-dir MiniMax-M3

# 2) Serve with vLLM on 8 Hopper GPUs (e.g. 8x H200).
#    Support is not in a stable vLLM release yet: use the vllm/vllm-openai:minimax-m3 image.
vllm serve MiniMaxAI/MiniMax-M3 \
  --tensor-parallel-size 8 \
  --block-size 128 \
  --tool-call-parser minimax_m3 \
  --reasoning-parser minimax_m3 \
  --enable-auto-tool-choice

# Or SGLang
python3 -m sglang.launch_server \
  --model-path "MiniMaxAI/MiniMax-M3" \
  --host 0.0.0.0 --port 30000

vLLM のレシピでは --block-size 128 が必須で、ツール呼び出しパーサーは minimax_m2 ではなく minimax_m3 です。

出典: GitHub：MiniMax-AI/MiniMax-M3

出典: vLLM レシピ：MiniMax M3

出典: Hugging Face：MiniMaxAI/MiniMax-M3

小さめのマシン：Unsloth の GGUF（実験的）

# Experimental, text-only GGUF (llama.cpp branch with M3 support)
git clone https://github.com/ggml-org/llama.cpp
cd llama.cpp
git fetch origin pull/24523/head:minimax-m3
git checkout minimax-m3
cmake -B build -DGGML_CUDA=ON   # -DGGML_CUDA=OFF for CPU or Apple Metal
cmake --build build --config Release -j --target llama-cli llama-server

./build/bin/llama-cli \
  -hf unsloth/MiniMax-M3-GGUF:UD-IQ1_M \
  --temp 1.0 --top-p 0.95 --top-k 40 \
  --ctx-size 32768

GGUF はテキストのみで、スパースアテンションにもまだ対応していません。長いコンテキストでは密なアテンションに戻り、メモリを大きく消費するので --ctx-size は控えめに。

出典: Unsloth：MiniMax M3 をローカルで動かす

商用利用できる？

• 非商用利用は無料です。
• 商用利用も可能ですが、関連するサイト、画面、ドキュメントに「Built with MiniMax M3」と表示する必要があります。
• 年間売上 2,000 万ドル未満の企業は [email protected] に一度だけ通知を送ります（件名「M3 licensing — notice」）。2,000 万ドルを超える場合は MiniMax の書面許可が必要です。
• 軍事利用、違法コンテンツ、未成年者への危害、意図的な偽情報は禁止です。

これは要約で、法的助言ではありません。製品に使う前にライセンス原文を読んでください。

出典: MiniMax Community License

MiniMax とは無関係の独立ガイドです。MiniMax の発表記事、GitHub、Hugging Face のモデルカードとライセンス、API ドキュメント、vLLM のレシピ、Unsloth のガイドをもとに 2026 年 10 月 11 日に確認しました。ベンチマークは MiniMax 公表値で、私たちは再現していません。料金は変わる可能性があります。