MiniMax M3
MiniMax
Son güncelleme: 31 Ağustos 2026
🖥️ Bu model bilgisayarında çalışır mı?
Ağırlıkları açık, ama tüketici donanımında pratik değil: Frontier ölçekli açık ağırlık; toplam parametre açıklanmadı, tüketici donanımında pratik değil
Ekran kartını seç, çalışır mı gör →Bağlam uzunluğu
1M token
API giriş (1M token)
$0.3
API çıkış (1M token)
$1.2
Kullanıcı planı
—
Türkçe destek
Orta
Çok modlu
Evet
Hızı
Hızlı
OpenAI uyumlu
Evet
Ne İçin Kullanılır?
- ✓Uzun soluklu kodlama
- ✓Ajan görevleri
- ✓Çoklu-modal analiz
Güçlü Yönler
- ↑Frontier kodlama, 1M context ve native multimodal tek modelde
- ↑MSA ile düşük çıkarım maliyeti
- ↑Rakiplere göre çok ucuz
Dikkat Edilecekler
- ↓Bağımsız benchmark doğrulaması bekliyor
- ↓Lisans ticari kullanımı kısıtlayabilir
- ↓Toplam parametre sayısı açıklanmadı
Şanghay merkezli MiniMax'ın 1 Haziran 2026'da çıkardığı açık ağırlıklı frontier model. Frontier seviyesi kodlama, 1M token context ve native multimodal (görsel + video) yeteneklerini tek mimaride birleştiren ilk açık model. SWE-Bench Pro'da %59,0 alarak OpenAI GPT-5.5 ve Google Gemini 3.1 Pro'yu geçiyor, Claude Opus 4.7'ye yaklaşıyor. Çekirdek yeniliği MiniMax Sparse Attention (MSA): 1M token uzunlukta token başına hesabı önceki neslin yirmide birine indiriyor, çıktı hızı ~100 token/saniye. Standart API fiyatı milyon token başına 0,60 dolar giriş, 2,40 dolar çıkış. Bağımsız doğrulama henüz beklemede.
En Yakın Alternatif
Gerekli Programlar
Açık ağırlıklı bir modeli kendi bilgisayarında çalıştırmak için bir model yöneticisi gerekir. İkisi de ücretsiz, ikisi de Windows, Mac ve Linux'ta çalışır.
LM Studio — görsel arayüz isteyenler için
Modeli listeden seçip indiriyorsun, terminal yok. Yeni başlayan için en kısa yol.
Ollama — terminalden çalıştıranlar için
Terminalden tek komutla model indirip çalıştırıyorsun, arayüz yok. Bu modelin Ollama kütüphanesinde hazır bir sürümü olup olmadığını ollama.com'da arayarak görebilirsin.
Donanım tarafı
Büyük modeller için ekran kartı yetmiyorsa, iş istasyonu sınıfı donanımın ne verdiğini rehberde ölçtük.
DGX Spark rehberi →