MiniMax Frontier Pesos abiertos Disponible en FlowHunt

MiniMax M3

MiniMax M3 es un modelo de IA frontera de primer nivel, desarrollado por MiniMax y lanzado en junio de 2026. Como modelo de pesos abiertos, sus pesos entrenados están disponibles públicamente — puedes auto-alojarlo, ajustarlo finamente con datos propietarios, o ejecutarlo en las instalaciones sin dependencias de API. La ventana de contexto de 1M de tokens es lo suficientemente grande como para contener bases de código completas, documentos técnicos extensos o sesiones de agente prolongadas sin truncamiento.

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MiniMax M3 fue lanzado el 1 de junio de 2026 como una declaración deliberada: el primer modelo de pesos abiertos de nivel frontera en igualar a los proveedores de API cerrados en longitud de contexto (1M de tokens) e incluir comprensión multimodal nativa. MiniMax había dedicado tres años al desarrollo de técnicas de extensión de contexto e infraestructura de entrenamiento multimodal para hacer esto posible. El lanzamiento de pesos abiertos de M3 creó una nueva categoría de modelo —de clase frontera, multimodal y completamente auto-alojable— que anteriormente no existía. El lanzamiento fue ampliamente cubierto en círculos de investigación de IA como el momento en que los modelos de pesos abiertos cerraron la última gran brecha de capacidad con los modelos de API cerrados.

Benchmarks

Cada puntuación aparece una sola vez, con su posición entre los modelos seguidos y quién la midió.

Comparado con los modelos de nivel Frontier en la misma escala
  • MiniMax M3este modelo
  • GPT-6.1 Soleste modelo lidera en 0 de 3
  • Claude Opus 5.5este modelo lidera en 0 de 4
Verificado evaluador independiente, cuenta para el ranking Autoinformado publicado por MiniMax, se muestra pero no se clasifica
General

AA Intelligence Index

Independent composite of agent, coding, knowledge and science tests by Artificial Analysis (v4).

Fuente ↗

MiniMax M3 29,2 GPT-6.1 Sol 51,8 Claude Opus 5.5 57,6
#31de 45 Verificado
Programación

SWE-bench Pro

Real issues across several languages and large codebases.

MiniMax M3 59,0% GPT-6.1 Sol Sin puntuación Claude Opus 5.5 89,9%
Sin clasificar Autoinformado

SWE-bench Verified

500 verified GitHub issues. Saturated at the frontier.

Fuente ↗

MiniMax M3 75,0% GPT-6.1 Sol Sin puntuación Claude Opus 5.5 Sin puntuación
#17de 22 Verificado
Agentes

Terminal-Bench 4.0

Multi-step professional tasks done by an agent in a command-line terminal.

Fuente ↗

MiniMax M3 2,0% GPT-6.1 Sol 56,1% Claude Opus 5.5 59,6%
#28de 36 Verificado
Razonamiento

Humanity's Last Exam

Expert-written questions across 100+ subjects, no tools.

Fuente ↗

MiniMax M3 39,0% GPT-6.1 Sol 52,9% Claude Opus 5.5 61,4%
#27de 44 Verificado

GPQA Diamond

Graduate-level science questions that search cannot answer.

Fuente ↗También: Verificado 92,7% (Vals AI own implementation)

MiniMax M3 92,9% GPT-6.1 Sol Sin puntuación Claude Opus 5.5 Sin puntuación
#10de 37 Verificado

Para Qué Usar MiniMax M3

Despliegues Auto-Alojados y Privados

MiniMax M3 es de pesos abiertos (parámetros MoE (no revelado)) — sus pesos entrenados están disponibles públicamente para descarga y auto-despliegue. Ejecútalo en tu propio hardware GPU o nube privada para garantizar que los datos nunca salgan de tu entorno, elimina los costos de API por token a escala, o ajusta finamente el modelo con conjuntos de datos propietarios.

Análisis de Documentos Extensos y Bases de Código

Con una ventana de contexto de 1M de tokens, MiniMax M3 puede procesar repositorios de software completos, contratos legales extensos, informes de investigación del tamaño de un libro o historiales de conversación prolongados en una sola instrucción — permitiendo preguntas y respuestas profundas sobre documentos, razonamiento entre archivos de una base de código y resúmenes exhaustivos sin heurísticas de fragmentación ni canales de RAG.

Puntos fuertes y limitaciones

Puntos fuertes

  • Despliegues auto-alojados y con privacidad de datos (pesos abiertos)
  • Documentos muy extensos y bases de código grandes (1M de contexto)

Úsalo en FlowHunt

Usa MiniMax M3 en cualquier flow, junto a tus propias herramientas y fuentes de conocimiento.

  1. 1Abre un flow o crea uno a partir de una plantilla
  2. 2Añade un componente AI Agent o Generator
  3. 3Elige MiniMax M3 en el selector de modelos

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Acerca de MiniMax Shanghai, China · Fundado 2021 · minimax.io

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minimax.io ↗

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