MiniMax-M3
Le modèle en poids ouverts de MiniMax sorti en juin 2026, avec une fenêtre de contexte de 1M de tokens, une entrée texte et image et des prix bas par token. Il est désormais derrière les modèles ouverts plus récents sur la plupart des tests, mais reste l'une des options les moins chères ici.
MiniMaxModèle de langageSorti en juin 2026Données vérifiées le 18 octobre 2026
Ce modèle ne figure pas dans le classement actuel du public : soit il est nouveau et accumule encore des votes, soit il est sous le top 12. Consultez le classement IA pour voir les modèles les mieux notés.
Sur le papier
Classements issus de tests fixes, dans l'onglet benchmarks : Vitesse #10 (égalité), Raisonnement #20.
Points forts et points faibles
- Prix bas ($0.30 / $1.20 par million de tokens pour les prompts jusqu'à 512K tokens)
- Bon respect des instructions (82.9% sur IFBench selon Artificial Analysis)
- Poids ouverts sur Hugging Face
- Artificial Analysis Intelligence Index faible (29.2) et score Terminal-Bench 4.0 quasi nul (2.0% selon Artificial Analysis)
- Utilise une licence communautaire MiniMax spécifique plutôt qu'une licence open source standard
Idéal pour
- Tâches à long contexte bon marché
- Suivre des instructions détaillées
Tous nos scores
Chaque barre compare ce modèle au meilleur résultat obtenu par un modèle de cette page sur le même test.
- LMArena, arène texte (votes humains)1 441,3Score Arena 1441.3 (IC à 95% de 1437.5 à 1445.2) ; 63,973 votes ; entrée "minimax-m3"; position 96 sur 416 au classement complet
- LMArena, écriture créative1 405,5Score Arena 1405.5 (IC à 95% de 1398.8 à 1412.1) ; 11,713 votes ; entrée "minimax-m3"; position 101 sur 414 au classement complet
- LMArena WebDev (code)1 482,5Score Arena 1482.5 (IC à 95% de 1476.9 à 1488.0) ; 19,499 votes ; entrée "MiniMax-M3"; position 64 sur 144 au classement complet
- LMArena, vision1 235,5Score Arena 1235.5 (IC à 95% de 1229.1 à 1242.0) ; 19,026 votes ; entrée "minimax-m3"; position 69 sur 165 au classement complet
- LMArena Agent Arena-0,083Score IPS -0.0831 (IC à 95% de -0.0941 à -0.0721) ; 42,848 sessions ; entrée "MiniMax-M3"; position 47 sur 52 au classement complet
- Artificial Analysis Intelligence Index29,229.2 sur l'Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 (AA affiche 29), réglage "MiniMax-M3"
- Humanity's Last Exam (Artificial Analysis)39,0%39.0% sur Humanity's Last Exam (AA, 2,158 questions texte uniquement), réglage "MiniMax-M3"
- GPQA Diamond, sciences de niveau master et doctorat92,9%92.9% sur GPQA Diamond (AA ; ne fait plus partie de l'index AA depuis v4.2), réglage "MiniMax-M3"
- Terminal-Bench 4.0 (exécution Artificial Analysis)2,0%2.0% sur Terminal-Bench 4.0 exécuté par AA (harnais mini-swe-agent), réglage "MiniMax-M3"
- Raisonnement sur contexte long (AA-LCR)83,0%83.0% sur AA-LCR (raisonnement sur long contexte), réglage "MiniMax-M3"
- MMMU-Pro, compréhension d'images78,6%78.6% sur MMMU-Pro (compréhension d'images, AA), réglage "MiniMax-M3"
- IFBench, respect des consignes82,9%82.9% sur IFBench (respect des instructions, AA), réglage "MiniMax-M3"
- AA-Omniscience, exactitude moins hallucinations1,41.4 sur l'AA-Omniscience Index (exactitude des connaissances moins hallucinations, de -100 à 100), réglage "MiniMax-M3"
- Vitesse de génération, tokens par seconde93 t/s93 tokens de sortie par seconde (médiane AA), ligne "MiniMax-M3"
- Coût par tâche de test Artificial Analysis$0.51$0.51 pour exécuter une tâche de l'AA Intelligence Index, ligne "MiniMax-M3"
Comparer avec
- Claude Opus 5.5Le modèle phare d'Anthropic pour la programmation agentique de longue durée et le travail intellectuel, et celui qu'Anthropic conseille pour commencer dans la plupart des cas.
- Claude Sonnet 5.5Le modèle de milieu de gamme d'Anthropic, présenté par Anthropic comme son meilleur équilibre entre vitesse et intelligence.
- Claude Fable 5.1Le niveau le plus élevé d'Anthropic pour le raisonnement le plus difficile et le travail d'agent sur de longues durées, recommandé par Anthropic quand Opus 5.5 ne suffit pas.
- Claude Haiku 5.5Le modèle actuel le plus petit et le plus rapide d'Anthropic, conçu pour les tâches en grand volume sensibles à la latence comme la classification, l'extraction et le routage.