MiniMax M3 теперь доступен на TheRouter.ai

1 июня 2026 года MiniMax выпустил модель M3. Теперь она доступна на TheRouter.ai под идентификатором minimax/minimax-m3.

Ключевые характеристики: контекстное окно на 1М токенов, нативная поддержка изображений и видео в одном запросе, 59.0% на SWE-Bench Pro (по данным разработчика), стартовая цена $0.30 за входные и $1.20 за выходные токены на миллион. Открытые веса анонсированы — планируется публикация на Hugging Face и GitHub.

Что изменилось по сравнению с M2.7

MiniMax M2.7 была способной текстовой моделью с большим контекстным окном. M3 — это принципиально другой класс модели: архитектура была переработана таким образом, что вычислительная нагрузка сократилась примерно до 1/20 от M2.7, а возможности расширились сразу по трём направлениям:

1. Мультимодальный ввод: M3 нативно понимает изображения и кадры видео в одном запросе с текстом. M2.7 работала только с текстом.
2. Качество кода: M3 набирает 59.0% на SWE-Bench Pro, что ставит её в один ряд с ведущими моделями для программирования. У M2.7 не было сопоставимых результатов.
3. Гарантия контекста: M3 имеет номинальное контекстное окно в 1М токенов, причём минимум 512К гарантирован по SLA. У M2.7 номинальный контекст был больше, но без гарантии по SLA.

Снижение вычислительной нагрузки напрямую влияет на стоимость инференса — именно поэтому стартовая цена M3 остаётся агрессивной даже по меркам агрегаторного рынка.

Основные характеристики

Цены

Стартовая цена делает M3 одной из самых экономически эффективных мультимодальных моделей на рынке. При $0.30 за входные токены на один доллар приходится около 3.3 миллиарда токенов — примерно столько, сколько стоит работа быстрых текстовых моделей на большинстве платформ.

Доступ к M3 на TheRouter.ai предоставляется по единому API-ключу вместе со всеми остальными моделями каталога. Отдельный аккаунт MiniMax не требуется.

Быстрый старт

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="your-therouter-api-key",
    base_url="https://api.therouter.ai/v1"
)

# Запрос только с текстом
response = client.chat.completions.create(
    model="minimax/minimax-m3",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Explain the trade-offs between RAG and fine-tuning for a production QA system."}
    ],
    max_tokens=1024
)
print(response.choices[0].message.content)

Ввод изображений

response = client.chat.completions.create(
    model="minimax/minimax-m3",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {"url": "https://example.com/architecture-diagram.png"}
                },
                {
                    "type": "text",
                    "text": "Identify any single points of failure in this architecture diagram."
                }
            ]
        }
    ],
    max_tokens=2048
)
print(response.choices[0].message.content)

Анализ длинных документов

Контекст в 1М токенов вмещает около 750 000 слов — большую кодовую базу, корпус юридических договоров или полную историю changelog продукта в одном промпте. Вот пример для задачи анализа длинного документа:

with open("full_codebase.txt", "r") as f:
    codebase_content = f.read()

response = client.chat.completions.create(
    model="minimax/minimax-m3",
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": "You are a senior engineer reviewing a codebase for security vulnerabilities and architectural problems."
        },
        {
            "role": "user",
            "content": f"Review this entire codebase and produce a prioritized findings report:\n\n{codebase_content}"
        }
    ],
    max_tokens=4096
)
print(response.choices[0].message.content)

Что даёт контекст в 1М токенов на практике

Гарантия SLA в 512К означает, что можно строить приложения, уверенно загружающие большие контексты без риска усечения на стороне провайдера в часы пиковой нагрузки. Практические сценарии применения:

• Полный ревью кодовой базы: средний TypeScript-проект (~100К строк) укладывается в 512К токенов, что даёт M3 полную видимость всех файлов за один проход.
• Анализ юридических и комплаенс-документов: загрузите весь корпус договоров — NDA, MSA, SOW — и запрашивайте связи между документами без разбивки на части.
• Долгосрочная память диалогов: храните полные истории переписки для агентов поддержки или персональных ассистентов без сжатия через суммаризацию.
• Синтез по множеству документов: отправьте 50+ научных статей или отчётов в одном промпте и запросите кросс-документный анализ.

Нативный мультимодальный ввод

M3 принимает URL-адреса изображений (HTTP/HTTPS) и изображения в формате base64 в том же формате, что и другие мультимодальные модели, совместимые с OpenAI. Видео принимается через стандартный тип image_url — передавайте отдельные кадры или URL видео в зависимости от конфигурации вашего провайдера.

Это делает M3 drop-in заменой для задач компьютерного зрения, которые сейчас выполняются на моделях вроде GPT-4o или Claude 3.5 Sonnet, — при значительно меньшей стоимости в течение акционного периода.

Маршрутизация на TheRouter.ai

TheRouter маршрутизирует запросы к M3 через прямой API MiniMax и SiliconFlow, обеспечивая автоматическое переключение при сбоях без изменения кода приложения. Если один апстрим деградировал, трафик прозрачно переходит на работающий маршрут.

При необходимости можно закрепить конкретный апстрим с помощью заголовков маршрутизации TheRouter — однако для большинства продакшен-нагрузок оптимальным выбором остаётся автоматическая маршрутизация по умолчанию.

Как начать работу

1. Зарегистрируйтесь на therouter.ai и получите API-ключ.
2. Укажите base_url="https://api.therouter.ai/v1" в клиенте.
3. Используйте model="minimax/minimax-m3" в запросе.

Дополнительная настройка не требуется. Тот же ключ обеспечивает доступ ко всем моделям каталога TheRouter.