Tout savoir sur MiniMax-M3

Présentation

Sorti le 1 juin 2026, MiniMax-M3 fait partie des 6 modèles de MiniMax suivis sur ce site. C'est un modèle à poids ouverts : il peut être installé chez vous, sur un serveur maîtrisé, en plus d'être proposé par 52 fournisseurs d'API recensés sur models.dev. Il dispose d'un mode raisonnement : il peut « réfléchir » avant de répondre, ce qui aide sur les problèmes en plusieurs étapes mais consomme plus de tokens, donc plus d'argent. Il a donc 4 mois au 22 octobre 2026.

Nous le rangeons parmi les modèles à poids ouverts (68 modèles dans cette catégorie sur le site).

Prix et budget

MiniMax-M3 est facturé 0,30 $US par million de tokens en entrée et 1,2 $US en sortie (médiane de 52 hébergeurs, relevé du 22 octobre 2026).

Concrètement, une tâche d'agent qui lit 20 000 tokens et en écrit 2 000 revient à environ 0,008 $US, soit 8,4 $US pour 1 000 tâches de ce type.

C'est 1,2 fois le prix de sortie médian des modèles à poids ouverts (1 $US).

Pour estimer votre propre budget, utilisez le calculateur de coût d'un agent.

Que disent les tests indépendants ?

Selon les résultats publiés par Epoch AI (relevé du 22 octobre 2026), MiniMax-M3 obtient un indice de capacité de 55,5 sur 100, calculé sur 4 tests de notre panier.

Il ne figure pas parmi les 30 premiers du classement hebdomadaire.

• GPQA Diamond (questions de sciences de niveau doctorat) : 90,9 % — le meilleur modèle suivi, Gemini 4 Argon, atteint 96,4 %
• OTIS Mock AIME (problèmes de mathématiques de compétition) : 71,1 % — le meilleur modèle suivi, GPT-5.5 Pro, atteint 100 %
• FrontierCode (tâches de programmation avancées) : 14,7 % — le meilleur modèle suivi, Claude Opus 5.5, atteint 54,6 %
• APEX-Agents (tâches professionnelles réalisées par un agent) : 37,7 % — le meilleur modèle suivi, Gemini 4 Argon, atteint 82,4 %

Caractéristiques techniques

Sa fenêtre de contexte atteint 1 048 576 tokens, soit environ 1 573 pages de texte à 500 mots par page : de quoi charger un livre entier ou une base de code de taille moyenne. Une réponse peut compter jusqu'à 50 000 tokens.

Il accepte en entrée : texte, image et vidéo.

Il sait appeler des outils (fonctions, API), ce qui en fait une base possible pour un agent IA.

Les poids sont publiés sur Hugging Face (MiniMaxAI/Minimax-M3). Voir aussi notre sélection de modèles open source.

À qui s'adresse-t-il ?

Par sa catégorie, MiniMax-M3 vise d'abord les projets où vous voulez garder la main sur vos données ou sur l'hébergement, ou adapter le modèle à votre domaine.

Sa très grande fenêtre de contexte le rend intéressant pour analyser de gros volumes de documents en une seule requête.

Avant de l'adopter, testez-le sur vos propres exemples : les benchmarks mesurent des tâches standard, pas votre métier.

Par quoi le remplacer ?

Dans la même catégorie, les modèles les plus proches de MiniMax-M3 sont :

• Qwen3.6 35B-A3B (Alibaba Cloud (Qwen), indice 55,3)
• Qwen3.5 397B-A17B (Alibaba Cloud (Qwen), indice 59,2)
• DeepSeek V3.2 (DeepSeek, indice 59,8)
• Kimi K2.7 Code (Moonshot AI, indice 66,7)