MiniMax M3
Context 1M · หลายโหมด native · MoE เรือธงสำหรับโค้ดและ workflow agent
MiniMax M3 คือ LLM แชท AI เปิดน้ำหนักของ MiniMax ที่เปิดตัวมิถุนายน 2026 สถาปัตยกรรม MoE 428B พารามิเตอร์ (~23B เปิดใช้งาน) context สูงสุด 1M token และอินพุตหลายโหมด native ข้อความ ภาพ และวิดีโอ ด้วย MiniMax Sparse Attention (MSA) MiniMax M3 สมดุลความเร็วกับคุณภาพในโค้ด context ยาวและงาน Agent ถึงระดับขอบในโค้ด การใช้เครื่องมือ และการทำงานร่วม horizon ยาว ไม่ว่าคุณจะเป็นนักพัฒนา วิศวกร AI หรือทีมองค์กร คุณสามารถเรียนรู้และรวม MiniMax M3 ออนไลน์สำหรับแชทอัจฉริยะและ workflow อัตomation
หน้าต่างบริบท
1M token
พารามิเตอร์รวม
428B MoE
พารามิเตอร์ที่ใช้งาน
~23B
โมดัลอินพุต
ข้อความ/ภาพ/วิดีโอ
💡 Why Choose
ทำไมต้องเลือก MiniMax M3?
MiniMax M3 คือโมเดลแชท AI ของ MiniMax ที่เปิดตัวอย่างเป็นทางการในมิถุนายน 2026 วางตำแหน่งรอบ "บริบทยาว + multimodal แบบ native + coding agents" ใช้สถาปัตยกรรม MoE 428B พารามิเตอร์ โดยมีพารามิเตอร์ที่ทำงานจริงประมาณ ~23B ต่อการอนุมาน ให้บริบท API สูงสุด 1M token—โหลด codebase ขนาดกลางถึงใหญ่ เอกสารยาว หรือประวัติการสนทนา Agent ทั้งชุดในมุมมองโมเดลเดียว
นวัตกรรมสถาปัตยกรรมหลักของ MiniMax M3 คือ MiniMax Sparse Attention (MSA) เทียบกับ full attention แบบดั้งเดิม MSA ลดการคำนวณต่อ token ที่สเกลล้าน token เหลือประมาณ 1/20 ของ M2 รุ่นก่อน ด้วยการเร่ง Prefill ~9× และ Decode ~15× ทำให้ "บริบทยาวพิเศษ" เป็นคุณสมบัติด้าน productivity ที่ใช้งานได้จริง ไม่ใช่สเปกเชิงทฤษฎี MiniMax M3 ยังผสมข้อความ ภาพ และวิดีโอตั้งแต่ขั้นตอนฝึกแรก ทำให้เป็นหนึ่งในโมเดลแชท open-weight ไม่กี่ตัวที่มีความเข้าใจ multimodal แบบ native
บน bikabika AI คุณสามารถสำรวจความสามารถหลัก ความแตกต่างของโหมด thinking กรณีใช้งานทั่วไป และการผสานของ MiniMax M3 ได้ในที่เดียว เพื่อประเมินอย่างรวดเร็วว่าเหมาะกับความต้องการด้าน coding, Agent หรือแชท multimodal ของคุณหรือไม่—และทดลองออนไลน์ได้
⚡ Features
คุณสมบัติหลัก MiniMax M3
ความสามารถหกด้านด้านล่างคือจุดแข็งหลักของ MiniMax M3 ในแชท AI การเขียนโค้ด และเอเจนต์
Context ยาวพิเศษ 1M token
MiniMax M3 รองรับหน้าต่าง context 1M token (การรับประกันขั้นต่ำอย่างเป็นทางการ 512K) โหลด codebase ใหญ่ เอกสารยาว หรือประวัติ Agent หลายรอบเพื่อให้เหตุผล global ระดับ repo
อินพุตหลายโหมด native
MiniMax M3 รวมข้อความ ภาพ และวิดีโอจากขั้นตอนฝึกแรกด้วยการ fusion ความหมายลึกกว่า—สำหรับทำความเข้าใจวิดีโอ Q&A ภาพ และงาน Agent ข้ามโหมด
โค้ดขอบและความสามารถ Cowork
MiniMax M3 โดดเด่นใน benchmark Agent horizon ยาวและโค้ด—เหมาะสร้างโค้ด รีวิว refactor และพัฒนาร่วมหลายไฟล์ สอดคล้อง MiniMax Code และผลิตภัณฑ์ Agent อื่น
เร่งความเร็ว sparse attention MSA
MiniMax M3 ใช้ MiniMax Sparse Attention (MSA): Prefill ~9× เร็วกว่า Decode ~15× เร็วกว่า ที่ context 1M การคำนวณต่อ token ประมาณ 1/20 ของ M2
โหมด thinking สลับได้
MiniMax M3 เปิด/ปิดโหมด thinking: เปิดสำหรับให้เหตุผลซับซ้อนและงาน Agent ปิดสำหรับ latency ต่ำกว่าในแชทและการเรียกความถี่สูง
Tool calling และ workflow Agent
MiniMax M3 ปรับสำหรับการใช้เครื่องมือและ Interleaved Thinking—ประเมินสถานะหลังรันเครื่องมือ—เหมาะอัตomationหลายขั้นตอนและแอป Computer Use
อยากสัมผัสการเขียนโค้ดบริบทยาวของ MiniMax M3 ด้วยตัวเองไหม?
MiniMax M3 รองรับ API และการ deploy แบบ self-hosted—เริ่มประสบการณ์แชท AI บริบทล้าน token ครั้งแรกของคุณตอนนี้
🔄 Compare
เปรียบเทียบโหมด thinking ของ MiniMax M3
MiniMax M3 รองรับการสลับโหมด thinking ต่อคำขอ—การเปรียบเทียบด้านล่างช่วยให้คุณเลือกระหว่างเอเจนต์ที่ซับซ้อนกับสถานการณ์ความหน่วงต่ำ
| มิติ | Thinking mode on | Thinking mode off |
|---|---|---|
| เหมาะที่สุดสำหรับ | การให้เหตุผลซับซ้อน เอเจนต์ การร่วมมือระยะยาว | แชท code completion การเรียกความถี่สูง |
| ความหน่วงการตอบสนอง | สูงกว่า (เน้นคุณภาพ) | ความหน่วงต่ำ throughput สูง |
| ความลึกของการให้เหตุผล | ลึกขึ้น เหมาะกับงานหลายขั้นตอน | ผลลัพธ์ตรง เน้นความเร็ว |
| ประสิทธิภาพ Agent | การเรียกเครื่องมือและ interleaved thinking ที่เสถียรขึ้น | ดีกว่าสำหรับปฏิสัมพันธ์เบา |
| งานเขียนโค้ด | refactor ซับซ้อน การวิเคราะห์ข้ามไฟล์ | เติมโค้ดบรรทัดเดียว/เฉพาะจุด |
| ราคา API | ราคาเดียวกับโหมดปิด | ราคาเดียวกับโหมดเปิด |
| วิธีสลับ | เปิดพารามิเตอร์ thinking | ปิดพารามิเตอร์ thinking |
| จับคู่แนะนำ | MiniMax Code Agent | บอทแชทเรียลไทม์ |
💎 Highlights
จุดเด่นทางเทคนิค MiniMax M3
- MiniMax M3 รองรับ context 1M token สำหรับวิเคราะห์โค้ดและเอกสารยาวระดับ repo
- MoE 428B ~23B เปิดใช้งานของ MiniMax M3 สมดุลความหนาแน่นความสามารถกับประสิทธิภาพ inference
- MSA sparse attention ของ MiniMax M3 ลดการคำนวณและแรงกด KV Cache ที่ context ล้าน token อย่างมาก
- MiniMax M3 หลายโหมด native: การ model รวมอินพุตข้อความ ภาพ และวิดีโอ
- โหมด thinking ของ MiniMax M3 สลับระหว่าง Agent ซับซ้อนต่อคำขอกับสถานการณ์ latency ต่ำ
- MiniMax M3 ให้ API ที่เข้ากันได้ OpenAI/Anthropic และน้ำหนัก Hugging Face เปิดสำหรับ self-hosting
🎯 Use Cases
กรณีการใช้งาน MiniMax M3
ตั้งแต่การเขียนโค้ดระดับ repo ไปจนถึงเอเจนต์ multimodal MiniMax M3 มอบแชท AI และการให้เหตุผลบริบทยาวที่เสถียรและมีประสิทธิภาพในหกสถานการณ์ด้านล่าง
นักพัฒนา · สถาปนิก
การทำความเข้าใจและ refactor codebase ขนาดใหญ่
บริบท 1M token ของ MiniMax M3 โหลดโมดูลหลักของ monorepo ขนาดกลางถึงใหญ่ได้ในครั้งเดียว—วิเคราะห์ dependency ข้ามไฟล์ ออกแบบ refactor และ code review โดยไม่ต้องใช้ RAG แบบแบ่งชิ้น
- 1M token
- Codebase
- MiniMax M3
ทีมคอนเทนต์ · ผู้จัดการผลิตภัณฑ์
วิดีโอยาวและการวิเคราะห์ multimodal
MiniMax M3 รองรับ input ภาพและวิดีโอแบบ native—ผสานกับคำสั่งข้อความสำหรับสรุปวิดีโอ ทำความเข้าใจ shot Q&A ภาพ และการดึงข้อมูลข้าม modal สำหรับเวิร์กโฟลว์สื่อและครีเอทีฟ
- Multimodal
- Video understanding
- MiniMax M3
วิศวกร AI · ทีมเทคนิค
agent เขียนโค้ดและการพัฒนาอัตโนมัติ
MiniMax M3 ถึงระดับ frontier ในเกณฑ์เอเจนต์ระยะยาวและงานเขียนโค้ด—จับคู่กับ MiniMax Code และผลิตภัณฑ์ Agent ที่คล้ายกัน เพื่อระบบอัตโนมัติการพัฒนา ทดสอบ และ deploy หลายขั้นตอน
- Coding agents
- MiniMax Code
- Tool calling
นักพัฒนา · วิศวกรอัตโนมัติ
เวิร์กโฟลว์เอเจนต์ระยะยาว
MiniMax M3 ถูกปรับให้เหมาะกับ interleaved thinking—ประเมินสถานะใหม่หลังรันเครื่องมือ เหมาะกับไปป์ไลน์ Agent ที่ต้องเรียกเครื่องมือหลายรอบ ติดตามสถานะ และรวมผลลัพธ์
- Agent workflow
- Tool calling
- MSA
ทีมผลิตภัณฑ์ · วิศวกร RPA
Computer Use และ automation บนเดสก์ท็อป
MiniMax M3 รองรับความสามารถแบบ Computer Use—ผสาน input ภาพเพื่อเข้าใจสถานะ UI และวางแผนการกระทำ ขยายแชท AI สู่ระดับ automation บนเดสก์ท็อป
- Computer Use
- Desktop automation
- MiniMax M3
IT องค์กร · ทีมปฏิบัติการ
การผสาน API องค์กรและ self-hosting
MiniMax M3 มี API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI / Anthropic และ weights เปิดบน Hugging Face—องค์กรเลือกเรียก cloud หรือ deploy ส่วนตัวตามความต้องการด้าน compliance
- การผสาน API
- Open weights
- Self-hosting
📖 Guide
วิธีใช้ MiniMax M3
ทำตามขั้นตอนด้านล่างเพื่อเริ่มต้นอย่างรวดเร็วและทำงานแชท AI ครั้งแรกของคุณให้สำเร็จ
-
เลือกโหมด thinking
เลือกโหมด thinking ตามงาน: เปิดสำหรับให้เหตุผลซับซ้อน Agent และการทำงานร่วมหลายขั้นตอน ปิดสำหรับแชทและ latency ต่ำ
-
เขียนพรอมต์ของคุณ
เขียน system prompt และคำสั่งผู้ใช้ที่มีโครงสร้างด้วยบทบาท สิทธิ์เครื่องมือ และรูปแบบเอาต์พุต—MiniMax M3 ตอบสนองคำอธิบายงานที่ชัดเจนได้เสถียรกว่า
-
กำหนดค่าพารามิเตอร์ API
สำหรับงาน context ยาว ส่งวัสดุเต็มในครั้งเดียว (สรุป codebase เอกสารเต็ม หรือประวัติแชท) เพื่อใช้หน้าต่าง 1M token เต็ม
-
ปรับแต่งและขัดเกลา
เรียกผ่าน MiniMax API (เข้ากันได้ OpenAI/Anthropic) หรือน้ำหนัก self-hosted รักษาการเรียกเครื่องมือ assistant และ chain ให้เหตุผลในประวัติบทสนทนาเต็มสำหรับ Agent
❓ FAQ
คำถามที่พบบ่อย MiniMax M3
ด้านล่างเป็นคำถามที่พบบ่อยที่สุดเกี่ยวกับคุณสมบัติ ความแตกต่างของชั้น และการผสาน
MiniMax M3 คืออะไร และเหมาะกับใคร?
MiniMax M3 คือ LLM แชท AI เปิดน้ำหนักของ MiniMax สำหรับโค้ด workflow Agent และงานหลายโหมด context ยาว เหมาะนักพัฒนา วิศวกร AI ทีมเทคนิคที่ทำงาน codebase หรือเอกสารยาวใหญ่ และองค์กรที่ต้องการ API หรือ deploy self-hosted
หน้าต่าง context ของ MiniMax M3 ใหญ่แค่ไหน?
API MiniMax M3 รองรับ context 1M token (อินพุตบวกเอาต์พุตรวม) การรับประกันขั้นต่ำอย่างเป็นทางการ 512K เหมาะวิเคราะห์ repo เต็ม รายงานยาว และเซสชัน Agent ที่ต้องการประวัติเต็ม
MiniMax M3 รองรับโหมดอินพุตใดบ้าง?
MiniMax M3 เป็นโมเดลหลายโหมด native รองรับอินพุตข้อความ ภาพ และวิดีโอด้วยเอาต์พุตข้อความ—สำหรับ Q&A ภาพ ทำความเข้าใจวิดีโอ และงาน Agent ข้ามโหมดด้วยคำสั่งข้อความ
สลับโหมด thinking ของ MiniMax M3 อย่างไร?
ควบคุมด้วยพารามิเตอร์ thinking ของ API: เปิดสำหรับให้เหตุผลเพิ่มใน Agent ซับซ้อนและโค้ด ปิดสำหรับตอบเร็วกว่าในแชทและเติมโค้ด สลับโหมดต่อคำขอได้อิสระ
MiniMax M3 อัปเกรดอะไรเทียบ MiniMax M2?
MiniMax M3 นำ MSA sparse attention: การคำนวณที่ context 1M ประมาณ 1/20 ของ M2 Prefill/Decode เร็วกว่ามาก ขยายหลายโหมด native และความสามารถโค้ด/Agent ที่แข็งแกร่งขึ้น context กระโดดเป็นล้าน token
เข้าถึง MiniMax M3 อย่างไร?
เรียกออนไลน์ผ่าน MiniMax API อย่างเป็นทางการ (รูปแบบเข้ากันได้ OpenAI และ Anthropic) หรือดาวน์โหลดน้ำหนักเปิดจาก Hugging Face สำหรับ self-hosting พารามิเตอร์แนะนำอย่างเป็นทางการ: temperature=1.0, top_p=0.95
💡 Tips
เคล็ดลับพรอมต์และการผสาน MiniMax M3
เปิดโหมด thinking สำหรับเอเจนต์ที่ซับซ้อน การเขียนโค้ดข้ามไฟล์ และการวิเคราะห์เอกสารยาว ปิดโหมดสำหรับแชทเรียลไทม์และการเติมโค้ดเพื่อลดความหน่วง
สำหรับเซสชัน Agent ให้แนบคำตอบของ assistant ทั้งชุด (รวมการเรียกเครื่องมือและการให้เหตุผล) ลงในประวัติ เพื่อให้ MiniMax M3 คงบริบทที่สอดคล้อง
สำหรับงานบริบทยาว ส่งเอกสารครบในคำขอเดียว—ใช้หน้าต่าง 1M token ของ MiniMax M3 อย่างเต็มที่และหลีกเลี่ยงการแบ่งชิ้นมากเกินจนเสียข้อมูล
พารามิเตอร์ API ที่แนะนำตามคำแนะนำทางการ: temperature=1.0, top_p=0.95 เก็บ output token ไว้ใน 131072 เพื่อประสบการณ์ที่เสถียรขึ้น
สำหรับงาน multimodal ระบุองค์ประกอบภาพและช่วงเวลาที่ต้องการโฟกัส—MiniMax M3 ตอบสนองคำสั่ง multimodal ที่มีโครงสร้างได้แม่นยำขึ้น
พร้อมลอง MiniMax M3 แล้วหรือยัง?
เริ่มต้นเลย และปลดล็อกศักยภาพการสร้างสรรค์ด้วย AI กับ MiniMax M3