대규모 소스 코드 분석과 다국어 개발 워크플로에 멀티모달 입력을 결합하려는 엔지니어링 조직에 적합한 모델입니다. 복합 문서와 코드를 하나의 세션에서 처리할 수 있습니다.

서비스 설계 전에는 1,000,000 토큰 문맥 지원과 함께 고정 종량제 USD 요율이 아닌 플랫폼 전용 토큰 플랜(Token Plan) 구독 과금 체계를 확인해야 합니다. 기존 SDK 호환 여부도 점검해야 합니다.

한 줄 결론

100만 토큰 문맥과 MSA 구조를 제공하며, 기존 API 클라이언트와 호환되는 엔드포인트를 토큰 플랜 기반으로 연동할 수 있습니다.

바뀐 점

  • MSA 아키텍처 도입: 다중 규모 어텐션(Multi-scale Attention) 아키텍처를 적용하여 1,000,000 토큰 문맥을 처리합니다. API 식별자는 MiniMax-M3입니다.
  • 엔드포인트 호환성: OpenAI 및 Anthropic 표준 API 스펙과 호환되는 엔드포인트를 제공하여 기존 개발 도구 체계에 쉽게 연결할 수 있습니다.
  • 과금 방식: 종량제 API와 Token Plan 구독을 구분해야 합니다.

가격과 조건

항목 공식 확인 사양 및 조건
공식 제품명 / API ID MiniMax M3 (MiniMax-M3)
서비스 상태 API 제공 중 (Generally available)
컨텍스트 윈도우 1,000,000 토큰
최대 출력 한도 공식 요율표 미기재
과금 방식 종량제 API 또는 별도 Token Plan 구독
호환 인터페이스 OpenAI 및 Anthropic API 호환 엔드포인트

공식 종량제 표준 우선순위 요금은 입력 512K 이하에서 100만 토큰당 입력 $0.30 / 출력 $1.20 / 캐시 읽기 $0.06입니다. 512K 초과~1M 구간은 입력 $0.60 / 출력 $2.40 / 캐시 읽기 $0.12입니다. 공식 표에 표시된 50% 할인 적용 요금이며, Token Plan 구독과는 별도 상품입니다.

공개 평가에서 읽을 것

  • LiveBench (2026-06-25 release, minimax-m3): 67.26점 (7개 카테고리 평균).
  • Artificial Analysis Intelligence Index (v4.2 · 2026-09-04): 35.75점을 기록했습니다.
  • GPQA Diamond (Artificial Analysis · GPQA Diamond): 92.93%의 정답률을 나타냈습니다.

MiniMax · 공개 평가 결과. Artificial Analysis Intelligence Index · Intelligence Index v4.2

도표 크게 보기

평가 버전: v4.2 · 2026-09-04.

모델·실행 설정 공개 점수
MiniMax-M3 35.75

전체 결과와 평가 조건

같은 평가 안에서 공개된 실행 설정을 구분했습니다. 추론 강도와 평가 버전이 달라지면 점수를 직접 비교하지 않습니다.

도표의 공개 원문

추천하는 사용법

  • 기존 Anthropic 또는 OpenAI SDK로 작성된 시스템에서 기본 URL과 모델명을 MiniMax M3로 교체하여 호출 호환성을 점검하는 테스트를 권장합니다.
  • 복합 모듈 리팩터링 시 전체 소스 코드를 투입하되, 문서 길이가 길어질수록 세부 누락이 발생하지 않는지 단위 테스트 통과율로 품질을 측정하는 검증 실험을 추천합니다.

저장소 수정 작업으로 검증한다면

M3를 코드 작업에 적용할 때는 수정해야 할 버그가 재현되는 작은 저장소부터 준비하세요. 원래 실패하던 테스트가 통과하는지 확인하고, 다른 기능의 테스트도 함께 실행합니다. 모델이 설명한 수정 이유와 실제 변경 파일이 일치하는지도 읽어야 합니다. 테스트를 삭제하거나 오류를 무시하는 방식으로 통과한 결과는 성공으로 집계하지 않는 편이 맞습니다.

긴 문맥을 쓰는 실험에서는 파일 수를 늘리면서 결과를 비교할 수 있습니다. 처음에는 오류와 직접 관련된 파일만 전달하고, 다음에는 관련 없는 파일을 추가해 필요한 정보를 계속 찾아내는지 봅니다. 컨텍스트의 최대 길이는 입력 가능한 범위를 나타내며, 모든 길이에서 같은 정확도를 보장하는 수치는 아닙니다. 출력 한도를 정하지 않은 긴 생성은 비용과 대기 시간을 늘릴 수 있으므로 작업에 필요한 범위부터 시작하세요.

기존 SDK와의 호환성도 실제 서비스에서 쓰는 기능별로 확인해야 합니다. 일반 텍스트 응답이 성공해도 도구 호출, 이미지 입력, 스트리밍, 오류 처리는 각각 차이가 있을 수 있습니다. 공개 가중치의 향후 배포 계획은 현재 API 사용 조건과 분리해서 읽으세요. 로컬 배포가 필수인 팀은 실제로 내려받을 수 있는 파일과 라이선스가 확인되는 시점에 다시 평가하는 것이 적절합니다.

출처