MiniMax M3 與 MiniMax M2.7：定價、效能與 API 變更

簡答： 當 MiniMax M2.7 開始顯得捉襟見肘時，MiniMax M3 就是值得測試的模型：適用於長程式碼庫、長文件、多模態輸入，或是純文字模型無法滿足的代理工作流程。如果目前的提示詞簡短、純文字、已經穩定且成本敏感，MiniMax M2.7 仍然有其價值。真正的決定點不在於 M3 是否「更新」，而是 M3 的 1,000,000 token 上下文、文字/圖片/影片輸入支援以及長上下文定價層級是否值得你投入遷移測試。

常見問題

MiniMax M3 與 MiniMax M2.7 的主要差異是什麼？

MiniMax M3 具有 1,000,000 token 的上下文視窗，並支援文字、圖片與影片輸入，輸出為文字（在 Novita AI 上）。MiniMax M2.7 則有 204,800 token 的上下文視窗，僅支援文字輸入/輸出。這使得 M3 在長上下文與多模態輸入工作方面更具優勢。

MiniMax M3 在 Novita AI 上可以用了嗎？

可以。MiniMax M3 模型頁面 顯示 MiniMax M3 已透過無伺服器 API 提供，模型 ID 為 minimax/minimax-m3。

MiniMax M3 比 MiniMax M2.7 貴嗎？

對於低於 524,288 token 的請求，MiniMax M3 的輸入、輸出與快取讀取定價與 M2.7 目前顯示的價格相同：每百萬輸入 token 0.3 美元、每百萬輸出 token 1.2 美元、每百萬快取讀取 token 0.06 美元。在 524,288 至 1,000,000 token 的層級中，M3 會更貴：我們列出的價格為每百萬輸入 token 1.2 美元、每百萬輸出 token 4.8 美元、每百萬快取讀取 token 0.24 美元。

我應該從 MiniMax M2.7 升級到 MiniMax M3 嗎？

升級那些能從 M3 更大上下文或多模態輸入支援中受益的工作負載。對於穩定、簡短、純文字的工作負載，請繼續使用 M2.7，直到 M3 在你自己的提示詞上證明更好。

MiniMax M3 可以處理圖片或影片輸出嗎？

不可以。我們列出的 M3 輸入為文字、圖片與影片，輸出為文字。

基準測試能證明 MiniMax M3 比 MiniMax M2.7 更好嗎？

不能。MiniMax 報告了強勁的 M3 基準測試結果，但目前的資料來源並未包含 Novita 針對 MiniMax M3 與 MiniMax M2.7 的頭對頭基準測試。請利用基準測試來決定是否要測試 M3，而不是跳過你自己的測試。