Overview

يقدم نموذج MiniMax M3 قدرات استثنائية في reasoning ضمن بنية compact 3B parameter، ومُحسّن لـ high-efficiency inference على منصة LLM Resayil. يمكن للمطورين دمج هذا النموذج فوراً عبر standard API endpoints الخاصة بنا، مما يتيح rapid prototyping دون configuration معقدة أو إدارة heavy infrastructure. الميزة البارزة هي massive 524,288 token context window، مما يسمح بـ extensive document analysis و long-form content generation مع الحفاظ على coherence. هذا يجعله مثالياً للتطبيقات التي تتطلب deep contextual understanding دون الـ latency المرتبطة بالنماذج الأكبر.

للباحثين وفرق المؤسسات، يوفر MiniMax M3 robust bilingual proficiency، متفوقاً في مهام العربية والإنجليزية مقارنة بـ similar sized alternatives. تشير internal benchmarks الخاصة بنا إلى أداء قوي في logical reasoning و retrieval-augmented generation workflows عبر diverse datasets. متاح على basic tier، يعمل النموذج عند 8x credit multiplier، مما يوفر توازناً cost-effective بين الأداء والإنفاق.

Transparent pricing structures تضمن predictable budgeting لـ production deployments، بينما دعم اللغة العربية الكامل يؤكد الجاهزية لـ business applications دون الحاجة إلى additional fine-tuning. ابدأ التكامل اليوم للاستفادة من advanced thinking capabilities ضمن existing pipeline الخاص بك و scale efficiently. استكشف الـ documentation لـ full endpoint specifications.

Specifications

Display Name MiniMax M3

Family Minimax-m3

Category Thinking

Parameters 3B

Context Window 524,288 tokens

License OTHER

Min Tier Basic

Status Available

Pricing

8×

credits per token

1K 8,000 Credits

10K 80,000 Credits

100K 800,000 Credits

View Pricing Plans

Code Examples

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://llmapi.resayil.io/v1/",
    api_key="YOUR_API_KEY"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="minimax-m3",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

import anthropic

client = anthropic.Anthropic(
    base_url="https://llmapi.resayil.io/v1",
    api_key="YOUR_API_KEY"
)

message = client.messages.create(
    model="minimax-m3",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ]
)

print(message.content[0].text)

const response = await fetch(
    "https://llmapi.resayil.io/v1/chat/completions",
    {
        method: "POST",
        headers: {
            "Content-Type": "application/json",
            "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"
        },
        body: JSON.stringify({
            model: "minimax-m3",
            messages: [
                { role: "user", content: "Hello!" }
            ]
        })
    }
);

const data = await response.json();
console.log(data.choices[0].message.content);

curl https://llmapi.resayil.io/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "minimax-m3",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ]
  }'

Use Cases

تلخيص المستندات والكتب واسعة النطاق بكفاءة

حل الألغاز المنطقية المعقدة ومسائل الرياضيات

تحليل codebases كبيرة للبحث عن bugs و refactoring

مراجعة العقود الطويلة للبحث عن compliance clauses محددة

استخراج رؤى من research papers متعددة بشكل متزامن

In-Depth Guide

Full Guide

الدليل الشامل لـ MiniMax M3 — LLM Resayil

MiniMax M3