最后更新: 2026年10月11日

MiniMax M3 完整评测和使用教程

MiniMax 在 2026 年 6 月 1 日发布了 M3。这是一款开放权重的混合专家（MoE）模型，总参数约 428B，激活参数约 23B，上下文窗口 1M token，原生支持图片和视频输入。本页整理 MiniMax 公开的数据，演示怎么通过 API 调用，把价格和 Claude、GPT 做对比，并说明自己部署需要什么条件。

MiniMax M3 基本信息

MiniMax 的 API 文档里已经出现更新的 MiniMax-M3.1-Flash-Preview，但目前只在 M Plan 和 MiniMax Code 应用里提供。

来源: MiniMax：MiniMax M3 发布文章

来源: GitHub：MiniMax-AI/MiniMax-M3

来源: Hugging Face：MiniMaxAI/MiniMax-M3

来源: MiniMax API 文本生成文档

官方公布的跑分

以下都是 MiniMax 自己公布的数字，我们没有复现。MiniMax 也没有在同一设置下和 Claude Opus 5.5、GPT-6 或 Gemini 4 做对比。

MiniMax 还展示了两个长任务案例：约 12 小时自主复现一篇论文（18 次提交、23 张实验图），以及约 24 小时优化 CUDA FP8 GEMM 内核，硬件峰值利用率从 7.6% 提到 71.3%。

来源: MiniMax：MiniMax M3 发布文章

来源: Hugging Face：MiniMaxAI/MiniMax-M3

自己实测：5 条测试提示词

判断 M3 适不适合你，最快的办法是用同样的提示词分别跑 M3 和你现在用的模型。下面这几条覆盖了 MiniMax 宣传的强项。

下面是一个失败的测试和被测函数。找出 bug，用两句话说明原因，只给出修正后的函数。

[粘贴测试]
[粘贴函数]

下面我粘贴了整个代码仓库。列出所有打开了数据库连接但没有关闭的地方，写明文件和行号，再给出一个能统一修复的辅助函数。

[粘贴文件]

把这张界面截图做成一个内联 CSS 的单个 HTML 文件。间距和颜色尽量一致，并在 360px 宽度下也能正常显示。

看这段 bug 的录屏。列出能复现它的具体步骤，以及用户原本期望发生什么。

你可以操作一个 Node 项目的命令行。一步步规划如何把它从 Express 4 升级到 Express 5，包括你会怎样确认没有改坏东西。先不要执行任何命令。

采样参数用 MiniMax 推荐的 temperature 1.0、top_p 0.95。

来源: GitHub：MiniMax-AI/MiniMax-M3

MiniMax M3 API 接入教程

1. 在 platform.minimax.io 注册账号，绑定支付方式或购买 Token Plan。
2. 在控制台创建 API Key。
3. 用 Anthropic SDK（MiniMax 推荐）指向 https://api.minimax.io/anthropic，或用 OpenAI SDK 指向 https://api.minimax.io/v1。
4. 模型名填 MiniMax-M3。
5. 尽量把输入控制在 512K token 以内，超过后单价翻倍。

# 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)

来源: MiniMax API 文本生成文档

OpenAI 兼容接口调用（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
  }'

已经支持 Anthropic 或 OpenAI 接口的工具（比如各类编程智能体），一般只要改 base URL、API Key 和模型名就能用。

来源: MiniMax API 文本生成文档

MiniMax M3 价格

MiniMax 把这个折扣标为“永久五折”。开不开 thinking 价格一样。另一种方式是包月的 Token Plan：Plus 每月 20 美元（约 17 亿 M3 token），Max 50 美元（约 51 亿），Ultra 120 美元（约 98 亿），文本、图片、语音和音乐共用同一个额度池。

来源: MiniMax API 按量计费价格

来源: MiniMax：MiniMax M3 发布文章

MiniMax M3 和 Claude、GPT 对比

• 需要开放权重（私有部署、微调、数据不能出服务器），或者想要便宜的长上下文编程加图片视频输入，选 M3。
• 简单、量大的任务，Haiku 5.5 和 GPT-6 Luna 每 token 更便宜。
• 最难的编程任务请用自己的任务实测：目前还没有把 M3 和 Opus 5.5、GPT-6 Astra 放在同一设置下比较的跑分。

价格是各家最短提示档的官方价格。Claude 和 OpenAI 的价格来自本站跟踪的官方价格页。

全部模型 API 价格 · 成本计算器 · Claude Haiku 5.5

来源: MiniMax API 按量计费价格

来源: Claude API 价格

来源: OpenAI API 价格

MiniMax M3 本地部署步骤

完整模型 BF16 格式约 855 GB。MiniMax 和 vLLM 的推荐配置是单机 8 张 Hopper 显卡（8×H200 或 H20）跑 BF16。MXFP8 版本（MiniMaxAI/MiniMax-M3-MXFP8）显存需求大约减半。

# 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 的部署文档说明 --block-size 128 是必填项，工具调用解析器用 minimax_m3，不是 minimax_m2。

来源: GitHub：MiniMax-AI/MiniMax-M3

来源: vLLM 部署文档：MiniMax M3

来源: Hugging Face：MiniMaxAI/MiniMax-M3

配置不够：Unsloth GGUF 量化版（实验性）

# 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 版本只支持文本，也还不支持稀疏注意力，长上下文会退回稠密注意力，内存占用大很多。--ctx-size 不要设太大。

来源: Unsloth：本地运行 MiniMax M3

能商用吗

• 非商业用途免费。
• 可以商用，但需要在相关网站、界面或文档里注明“Built with MiniMax M3”。
• 年收入低于 2000 万美元的公司，发一封邮件到 [email protected] 告知即可（标题“M3 licensing — notice”）；超过 2000 万美元需要 MiniMax 书面授权。
• 禁止用于军事、违法内容、伤害未成年人和故意传播虚假信息。

以上只是摘要，不构成法律意见。正式上线产品前请阅读许可证原文。

来源: MiniMax Community License 许可证

独立指南，与 MiniMax 无关联。事实来自 MiniMax 发布文章、GitHub、Hugging Face 模型卡、许可证和 API 文档，以及 vLLM 部署文档和 Unsloth 指南，核对于 2026 年 10 月 11 日。跑分为 MiniMax 官方数据，我们没有复现。价格可能变化。