MiniMax M3 to model z otwartymi wagami, który MiniMax wydał w maju 2026. Ma około 428 mld parametrów, z czego mniej więcej 23 mld aktywnych na token, i korzysta z autorskiego mechanizmu rzadkiej uwagi. Według producenta dzięki temu przy długim kontekście działa dużo szybciej niż M2. MiniMax zbudował go do kodu, pracy agentowej i zadań zawodowych, a do tego opisuje go jako natywnie multimodalny i zdolny do obsługi komputera. W Jantarisie ma okno kontekstu 1 000 000 tokenów i do 512 000 tokenów odpowiedzi.
Do czego się nadaje
- Budżetowi agenci kodujący z wieloma wywołaniami narzędzi
- Długie odpowiedzi: całe pliki, raporty albo zbiory danych
- Agenci do researchu i przeszukiwania materiałów
- Przetwarzanie długiego kontekstu przy niskiej stawce za token
Jak podłączyć
SDK OpenAI z Jantarisem jako adresem bazowym:
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://jantaris.com/v1", api_key="sk-jt-...")
resp = client.chat.completions.create(
model="minimax-m3",
messages=[{"role": "user", "content": "Napisz w Pythonie narzędzie CLI, które zamienia pliki CSV na Parquet."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)FAQ
Ile kosztuje MiniMax M3?
4,41 zł / 17,62 zł za 1 mln tokenów w Jantarisie. To tańsza część katalogu, rozsądny wybór, gdy agent wysyła dziesiątki zapytań na jedno zadanie.
Czy w MiniMax M3 da się wyłączyć myślenie?
MiniMax pozwala włączać i wyłączać myślenie w M3. Z włączonym myśleniem odpowiedzi trwają dłużej i zużywają więcej tokenów wyjścia, więc przy prostych przeróbkach tekstu albo ekstrakcji koszty trzyma w ryzach krótki prompt z jasnym poleceniem.
MiniMax M3 czy DeepSeek V4.1 Flash?
Oba to tanie modele z otwartymi wagami, z kontekstem 1 mln tokenów, pod kod i agentów. M3 pozwala na dłuższą pojedynczą odpowiedź (512 tys. wobec 384 tys. tokenów). Najszybciej wybierzesz, puszczając to samo zadanie na M3 i DeepSeek V4.1 Flash w Jantarisie i porównując jakość z kosztem.
Jak wywołać MiniMax M3 przez API
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://jantaris.com/v1", api_key="sk-jt-...")
resp = client.chat.completions.create(
model="minimax-m3",
messages=[{"role": "user", "content": "Napisz haiku o bursztynie znad Bałtyku."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)curl https://jantaris.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $JANTARIS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model": "minimax-m3", "messages": [{"role": "user", "content": "Napisz haiku o bursztynie znad Bałtyku."}]}'import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://jantaris.com/v1", apiKey: process.env.JANTARIS_API_KEY });
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "minimax-m3",
messages: [{ role: "user", content: "Napisz haiku o bursztynie znad Bałtyku." }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);