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.
En el Ranking de IA de FlowHunt es uno de los 24 modelos rastreados, evaluados en 2 puntos de referencia. Puntuaciones destacadas: 59.0% en SWE-bench Pro (#6 de 9); 66.0% en Terminal-Bench (#6 de 8).
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.
Nota: Primer modelo de pesos abiertos: codificación frontera + 1M de contexto + multimodal nativo. Pesos pendientes.
Rank among all 24 models tracked on this leaderboard. SR = self-reported · 3P / AA / C = independently verified.
| Benchmark | Score | Rank | Source | What it measures |
|---|---|---|---|---|
| SWE-bench Pro | 59.0% | 6 of 9 | SR | Multi-language, standardised scaffold |
| Terminal-Bench | 66.0% | 6 of 8 | SR | Agentic Linux terminal task completion |
Head-to-head benchmark comparison with other Frontier-tier models. Higher is better for all metrics.
| Benchmark | MiniMax M3 | Claude Opus 4.8 | Claude Opus 4.7 |
|---|---|---|---|
| SWE-Pro | 59.0% | 69.2% | 64.3% |
| Terminal | 66.0% | 74.6% | 66.1% |
MiniMax es una startup china de IA fundada en 2021 por Yan Junjie, quien anteriormente lideró la investigación de visión por computadora en SenseTime. La empresa cuenta con el respaldo de importantes inversores chinos, incluidos Hillhouse Capital, Yunqi Partners y Tencent. MiniMax inicialmente se centró en aplicaciones de IA orientadas al consumidor — incluyendo el chatbot Hailuo AI — antes de hacer la transición al desarrollo de modelos fundacionales. El lanzamiento del modelo M3 en junio de 2026 marcó la entrada de la empresa en el nivel frontera: el primer modelo de pesos abiertos en igualar a los proveedores de API cerrados en longitud de contexto (1M tokens) mientras incluía capacidades multimodales nativas. MiniMax se posiciona como el laboratorio de IA chino más amigable para desarrolladores, lanzando pesos de modelos públicamente con licencias permisivas.
Casos de Uso
MiniMax M3 alcanza un 66% en Terminal-Bench (#6 de 8 modelos), siendo competente para scripts de shell comunes, flujos de trabajo de línea de comandos y tareas ligeras de administración de sistemas dentro de canales de agentes.
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.
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.
Compara los 24 modelos en 11 puntos de referencia — ordenable, con fuentes y actualizado a junio de 2026.
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