Referências 686% DE CONFIANÇAConfiança geral: 86%Quanto a fonte e as referências do pin sustentam suas datas.Média ponderada de quanto 6 referências, incluindo a fonte, sustentam os horários de início e fim do pin; uma referência conta metade a cada 180 dias a mais em relação à mais recenteMostrar todos os pins com confiança de 75% ou mais

A primeira entrada é sempre a fonte do pin. A confiança geral é uma média ponderada de quanto cada referência sustenta os horários de início e fim usados acima; uma referência conta metade a cada 180 dias a mais em relação à mais recente.

• [1]90%
  minimax.io/blog/minimax-m3

  minimax.io· Postado em 12 de out. de 2026· Início 1 de jun. de 2026 ✓· 19% da pontuação

  A publicação da MiniMax^[4] é datada de 2026-06-01 e começa com "MiniMax M3 is officially released today"; as notas de lançamento da sua plataforma de API listam o modelo em 1º de junho de 2026.

• [2]90%
  MiniMaxAI/MiniMax-M3 · Hugging Face

  huggingface.co· Adicionado em 12 de out. de 2026· 19% da pontuação

  The open weights' model card: about 428B total and 23B activated parameters, 1M-token context, MiniMax^[1][4] Sparse Attention in place of GQA with 9x prefill and 15x decode speedups at 1M, enabled/adaptive/disabled thinking, the minimax-community license, and 80.5 on SWE-bench Verified and 59 on SWE-bench Pro.

• [3]85%
  MiniMax-M3 - Intelligence, Performance & Price Analysis - Artificial Analysis

  artificialanalysis.ai· Adicionado em 12 de out. de 2026· 19% da pontuação

  Independent evaluation: 29 on the Intelligence Index v4.3.2 (18th of 117), about 107 output tokens per second, $0.30 per 1 million input and $1.20 output, $0.51 per Intelligence Index task, 1M context, text/image/video input, 428B total and 23B active.^[1]

• [4]90%
  Pay as You Go - MiniMax API Docs

  platform.minimax.io· Adicionado em 12 de out. de 2026· 19% da pontuação

  MiniMax's^[1] API price table: MiniMax-M3 up to 512k input at $0.60 (now $0.30 with the permanent 50% off) input, $2.40 ($1.20) output and $0.12 ($0.06) prompt-cache read per 1 million tokens, and above 512k $1.20 ($0.60), $4.80 ($2.40) and $0.24 ($0.12).

• [5]85%
  MiniMax Sparse Attention - arXiv

  arxiv.org· Publicado em 11 de jun. de 2026· 12% da pontuação

  The MSA paper: blockwise sparse attention on top of GQA with a lightweight index branch, 28.4x less per-token attention compute at 1M context and 14.2x prefill and 7.6x decode speedups on H800 GPUs on a 109B test model; says MiniMax^[1][4]-M3 is its production model.

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