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MiniMax M3

Veröffentlichung
Juni 2026
Kontextfenster
1 Mio. Token
API-Preis In / Out
0,60 $ / 2,40 $
Lizenz
Andere
Daten aktualisiert: 15. Juni 2026

MiniMax-M3 Modell-Übersicht

MiniMax-M3 ist ein am 1. Juni 2026 veröffentlichte Open-Weights KI-Modell des chinesischen Entwicklers MiniMax. Es gilt als das erste Open-Weight-Modell, das den großen Agentic-Coding Sprung der proprietären Modelle (GPT-5.2, Claude Opus 4.5) von Dezember 2025 erreichen konnte. MiniMax-M3 verfügt über ein 1 Millionen Token-Kontextfenster und ist nativ multimodal. Kernstück für das große Kontextfesnter ist die neue MiniMax Sparse Attention (MSA). M3 ist für die veröffentlichten Benchmark-Scores ein extrem kostengünstiges LLM, das sogar günstiger als die mittleren proprietären Modelle wie Gemini 3.5 Flash ist.

Features & Modalitäten

Verfügbar
ReasoningToolsMultimodalitätWebsucheStrukturierte AusgabenQuellenangabenFinetuning
Input:TextBildVideo
Output:TextJson

Features & Modalitäten

Reasoning, Tool-Nutzung und strukturierte Ausgaben gehören 2026 zum Standard aktueller LLMs. Interessant wird es bei Abweichungen und die unterstützten Modalitäten.

Fähigkeiten mit grünem Haken sind verfügbar, rot markierte fehlen dem Modell. Details zu jeder Fähigkeit kannst du über das jeweilige Info-Symbol einsehen.

Details zum Modell

Max. Input
1 Mio. Token
Max. Output
512k Token
Input-Preis / 1M Token
0,60 $
Output-Preis / 1M Token
2,40 $

API-Preise einordnen

Eine typische Antwort (ca. 1.000 Wörter, kurzer Prompt) kostet über die API rund 0,0034 $.

Als Reasoning-Modell erzeugt es zusätzlich Thinking-Tokens, die als Output abgerechnet werden. Die realen Kosten liegen je nach Aufgabe deutlich darüber.

Dein eigenes Nutzungsprofil kannst du mit dem Kosten-Rechner, den wir unter der Tabelle verlinkt haben, berechnen.

MiniMax-M3 Benchmark Scores



Benchmarks & Performance

Im KI-Kontext bezeichnet Performance die Leistungsfähigkeit eines Modells in Bereichen wie Sprachverständnis, Logik oder Programmierung, gemessen anhand standardisierter Benchmarks für eine objektive Vergleichbarkeit.

Achte beim Vergleichen darauf, ob die LLMs Tools oder mehrere Durchläufe („Pass@k“) nutzen durften. Benchmark Scores lassen sich untereinander nur vergleichen, wenn sie der gleichen Methodik zugrunde liegen.

Technologie & Daten

Technische Spezifikationen

ArchitekturSparse-MoE-Architektur
Input Kontextlänge1 Mio.
Output Kontextlänge512k
TokenizerUnbekannt

Besonderheiten

MiniMax Sparse Attention (MSA)Ermöglicht bis zu 1 Mio. Kontextfenster
Native MultimodalitätText-, Bilder- und Video-Input
Konfigurierbarer Thinking-ModusVariable Stufen für High Reasoning oder niedrige Latenz.

Vorteile & Nachteile

Vorteile

  • Frontier-Coding zu niedrigem Preis
    MiniMax-M3 erreicht 59,0% im SWE-Bench Pro Benchmark und konkurriert damit mit GPT-5.5 und Claude Opus 4.7. Inwiefern die subjektive Einschätzung der Ergebnisse bestehen bleibt, wird sich noch herausstellen.
  • Hohe Benchmark Scores bei autonomer Web-Recherche
    Auch im BrowseComp Benchmark erreicht MiniMax-M3 einen sehr hohen Wert von 83,5% und übertrifft damit Opus 4.7 (79,3%).
  • Großes 1-Mio. Token-Kontextfenster
    Sehr großes Kontextfenster, zeitgemäß und auf einem Level mit anderen Flaggschiff-LLMs.
  • Open Weights
    Erfahrungsgemäß veröffentlicht MiniMax die Gewichte von M3 innerhalb ca. 10 Tagen auf Hugging Face und GitHub. Entsprechende Hardware vorausgesetzt, wird damit lokales Deployment und Fine-Tuning möglich.
  • Native Multimodalität
    MiniMax-M3 kann nativ Texte, Bilder und Videos verarbeiten, ohne dafür weitere Modelle zu benötigen.
  • Sehr günstiger Preis
    Mit $0.60/$2.40 pro 1 Mio. Input-/Output-Token ist MiniMax-M3 wirklich günstig. Die Kosten pro generierten Token entsprechen nur etwa 8–20% der Kosten führender proprietärer US-Modelle.

Nachteile

  • Benchmarks noch nicht unabhängig verifiziert
    Mehrere Ergebnisse wurden auf MiniMax-eigener Infrastruktur und mit Agent-Scaffolding erzielt. Inwiefern die Benchmark Scores die reale Leistung widerspiegeln ist noch nicht bekannt.
  • Politischer Bias
    Leider muss weiterhin davon ausgegangen werden, dass ein politischer Bias bei Modellen chinesischer Entwickler vorhanden sein kann. Bei Coding-Aufgaben sollte dies allerdings keine großen Auswirkungen haben.

Vergleiche MiniMax-M3 mit anderen LLMs

Vergleiche MiniMax-M3 mit anderen Sprachmodellen anhand wichtiger Metriken wie Kontextgröße, Preisen und Benchmark-Leistung.


Alle Modelle vergleichen

MiniMax-M3 ausprobieren

Du musst kein Entwickler sein: MiniMax-M3 ist auch direkt in MiniMax Code nutzbar.

App
MiniMax Code
Kostenlose Nutzung
Ja
Pro-Abo / Monat
20,00 $

Provider & APIs

Du kannst MiniMax MiniMax-M3 über die API folgender Anbieter nutzen.

Das Modell ist derzeit bei keinen Anbietern verfügbar.

Häufige Fragen zu MiniMax-M3

Kann ich MiniMax-M3 kostenlos nutzen?

Ja, MiniMax-M3 ist in MiniMax Code auch mit einem kostenlosen Konto nutzbar — allerdings meist mit Nutzungslimits.

Ist MiniMax-M3 Open Source?

MiniMax-M3 wird unter der Lizenz „Andere“ veröffentlicht. Details stehen in den Lizenzbedingungen des Anbieters.

Welche Eingabeformate versteht MiniMax-M3?

MiniMax-M3 verarbeitet folgende Eingabeformate: Text, Bild, Video.

Was kostet MiniMax-M3 über die API?

Über die API kostet MiniMax-M3 0,60 $ pro 1 Mio. Input-Token und 2,40 $ pro 1 Mio. Output-Token. Bei Reasoning-Modellen kommen Thinking-Tokens hinzu, die als Output abgerechnet werden.

Wie groß ist das Kontextfenster von MiniMax-M3?

MiniMax-M3 verarbeitet bis zu 1 Mio. Token in einer Anfrage.

Was ist der Vorgänger von MiniMax-M3?

Der direkte Vorgänger von MiniMax-M3 ist MiniMax M2.7 (erschienen März 2026). Einen tabellarischen Vergleich der beiden Modelle findest du auf dieser Seite im Abschnitt „Vergleiche“.