MiniMax M3：支援視覺與程式碼的100萬token模型
MiniMax M3官方路由，面向編碼智能體，100萬上下文，原生多模態理解。
1M tokens · Text / Vision / Code · Prompt cache
Okou已不再執行MiniMax M3。本頁作為它的規格、價格和基準測試參考保留。要做同類工作，請用GPT 5.6 Luna。
檢視GPT 5.6 LunaMiniMax M3是什麼？
2026年6月1日 · MiniMax官方的M3文字模型，與繼續保留的M2系列並行。
MiniMax M3是MiniMax面向編碼和智能體場景的新一代官方文字模型。MiniMax稱它把前沿編碼能力、100萬token上下文視窗和原生多模態理解結合在一起。
已有的M2條目繼續可用，而新選擇的MiniMax預設模型是M3。
MiniMax M3有什麼特別之處
架構與能力上的主要亮點。
M3用MiniMax Sparse Attention支撐超長上下文。官方API最高支援100萬token，保證下限51.2萬token，自動支援提示快取，並具備原生多模態理解。
規格速覽
MiniMax M3基準測試
MiniMax M3價格
服務商標價，按每100萬token計。
MiniMax M3實際用起來怎麼樣
來自生產環境智能體執行的實際觀察。
編碼智能體
編碼助手、長工具鏈、多步程式碼庫改動，它是MiniMax系列裡最合適的選擇。
長上下文
100萬的上下文視窗讓智能體把大文件、程式碼、日誌和此前的工作一起放在視野裡，不必換到別的模型系列。
多模態
原生視覺理解讓M3比M2更適合那些要處理截圖、圖表或視覺成果的工作流。
MiniMax M3最適合的智能體任務
必須留在MiniMax上的編碼智能體
程式碼庫改動、除錯和智能體編碼流程：部署裡已經在用MiniMax金鑰，但需要比M2.1更強的編碼模型。
長上下文的評審執行
大型PR、日誌、notebook或設計文件，可以留在同一個模型上下文裡，讓智能體一邊推理一邊修改。
MiniMax M3與其他模型對比
MiniMax M3對比Claude Sonnet 4.6
在複雜英文場景的工具呼叫上，Sonnet 4.6仍是可靠性的基準線。M3便宜得多，對原生跑在MiniMax上的編碼智能體很有吸引力，但關鍵工作流要先驗證再用。
結論：你該用MiniMax M3嗎？
想要官方的MiniMax編碼模型，又需要長上下文和視覺支援，就用MiniMax M3。更在意成本和相容性，就繼續用M2.1。
MiniMax M3在Okou上的可用情況
MiniMax M3已從Okou陣容中移除，因此在聊天和工作流裡都無法再選用，也不能用你自己的API金鑰接入。GPT 5.6 Luna覆蓋同一個省錢檔位。
