Qwen 3.7-Max — Vertailuarvot, Ominaisuudet ja Käyttötapaukset
Qwen 3.7-Max on Alibaban oma tekoälymalli, joka luokitellaan Frontier-kerrokseen ja jossa on 1 miljoonan tokenin konteksti-ikkuna. Se on suoraan saatavilla Flow...
4 min lukuaika
MiniMax M3 on huippuluokan frontier-tekoälymalli, jonka on kehittänyt MiniMax ja julkaistu kesäkuussa 2026. Avoimen painoarvon mallina sen koulutetut painot ovat julkisesti saatavilla — voit itse isännöidä sen, hienosäätää sitä omalla datallasi tai ajaa sitä paikallisesti ilman API-riippuvuuksia. 1 miljoonan tokenin konteksti-ikkuna on riittävän suuri sisältämään kokonaisia koodikantoja, pitkiä teknisiä asiakirjoja tai laajoja agenttisessioita ilman katkaisua.
FlowHunt AI Leaderboardissa se on yksi 24 seuratusta mallista, arvioituna kahdella vertailuarvolla. Huomattavat pisteet: 59,0 % SWE-bench Prossa (#6/9); 66,0 % Terminal-Benchissa (#6/8).
MiniMax M3 julkaistiin 1. kesäkuuta 2026 tietoisena kannanottona: ensimmäinen avoimen painoarvon frontier-malli, joka vastaa suljettuja API-palveluntarjoajia kontekstin pituudessa (1 miljoona tokenia) ja sisältää natiivin multimodaalisen ymmärryksen. MiniMax oli käyttänyt kolme vuotta kontekstinlaajennustekniikoiden ja multimodaalisen koulutusinfrastruktuurin kehittämiseen mahdollistaakseen tämän. M3:n avoimen painoarvon julkaisu loi uuden mallikategorian — frontier-luokan, multimodaalisen ja täysin itse isännöitävän — jota ei aiemmin ollut olemassa. Julkaisu sai laajalti huomiota tekoälytutkimuksen piireissä hetkenä, jolloin avoimen painoarvon mallit umpeutuivat viimeisen merkittävän osaamiskuilun suljettuihin API-malleihin verrattuna.
Huomautus: Ensimmäinen avoin painoarvo: frontier-koodaus + 1M konteksti + natiivi multimodaalisuus. Painot odottavat.
- Julkaistu
- Kesäkuu 2026
- Konteksti
- 1M tokenia
- Painot
- Avoimet
- Taso
- Frontier
- Palveluntarjoaja
- MiniMax
MiniMax M3 Benchmark Rankings
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 |
Detailed Benchmark Scores
SWE-Pro
SR
59.0%
Multi-language, standardised scaffold
Terminal
SR
66.0%
Agentic Linux terminal task completion
MiniMax M3 vs. Frontier Peers
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% |
About MiniMax
MiniMax on kiinalainen tekoälyn startup-yritys, jonka perusti vuonna 2021 Yan Junjie, joka aiemmin johti konenäön tutkimusta SenseTimessa. Yritystä tukevat merkittävät kiinalaiset sijoittajat, kuten Hillhouse Capital, Yunqi Partners ja Tencent. MiniMax keskittyi aluksi kuluttajille suunnattuihin tekoälysovelluksiin – mukaan lukien Hailuo AI -chatbot – ennen siirtymistään perustamismallien kehitykseen. M3-mallin julkaisu kesäkuussa 2026 merkitsi yrityksen tuloa huipputasolle: ensimmäinen avoimen painon malli, joka vastaa suljettuja API-palveluntarjoajia kontekstin pituudessa (1M tokenia) sisältäen samalla natiivit multimodaaliominaisuudet. MiniMax asemoituu kaikista kehittäjäystävällisimmäksi kiinalaiseksi tekoälylaboratorioksi ja julkaisee mallipainot julkisesti sallivilla lisensseillä.
Käyttötapaukset
Mihin MiniMax M3:aa Käytetään
- Agenttipohjainen CLI-automaatio
MiniMax M3 saavuttaa 66 % Terminal-Benchissa (#6/8 mallista), mikä tekee siitä pätevän yleisiin komentoriviskriptauksiin, komentorivityönkulkuihin ja kevyisiin järjestelmänhallintatehtäviin agenttipohjaisissa putkissa.
- Itse Isännöidyt & Yksityiset Käyttöönotot
MiniMax M3 on avoimen painoarvon malli (MoE (julkaisematon) parametrit) — sen koulutetut painot ovat julkisesti ladattavissa ja itse käytettävissä. Aja sitä omalla GPU-laitteistollasi tai yksityisessä pilvessä varmistaaksesi, että data ei koskaan poistu ympäristöstäsi, poista tokenikohtaiset API-kustannukset suuressa mittakaavassa tai hienosäädä mallia omilla tietojoukoillasi.
- Pitkien Asiakirjojen & Koodikantojen Analysointi
1 miljoonan tokenin konteksti-ikkunalla MiniMax M3 pystyy käsittelemään kokonaisia ohjelmistovarastoja, pitkiä juridisia sopimuksia, kirjanmittaisia tutkimusraportteja tai laajoja keskusteluhistorioita yhdessä kehotteessa — mahdollistaen syvällisen asiakirjojen kysely-vastaus-toiminnon, tiedostojen välisen koodikantapäättelyn ja kattavan tiivistämisen ilman heuristiikkoja tai RAG-putkia.
Strengths & Limitations
Strengths
- Itse isännöitävät ja datayksityiset käyttöönotot (avoin painoarvo)
- Erittäin pitkät asiakirjat ja suuret koodikannat (1M konteksti)
Selaa Koko Tekoälymalli Leaderboardia
Vertaa kaikkia 24 mallia 11 vertailuarvolla — lajiteltava, lähdeviitteellinen ja päivitetty kesäkuussa 2026.
Usein kysytyt kysymykset
Lue lisää
Nemotron 3 Ultra — Vertailuarvot, ominaisuudet ja käyttötapaukset
Nemotron 3 Ultra on NVIDIA:n avoimen painotuksensa omaava tekoälymalli (55B/550B MoE), joka on luokiteltu Frontier-tasolle ja jossa on 262 000 tokenin konteksti...
3 min lukuaika
Mistral Medium 3 — Suorituskykytestit, ominaisuudet ja käyttötapaukset
Mistral Medium 3 on Mistralin oma suljettu tekoälymalli, joka kuuluu Advanced-luokkaan ja tarjoaa 128 000 tokenin konteksti-ikkunan. Tutustu suorituskykytestitu...
2 min lukuaika