MiniMax M3
Для: агенты · мультимодал
Длинный контекст, код, документы, видео и tool-use.
28 моделей за одним OpenAI-совместимым адресом. Метрики: ум · цена · скорость.
Для: агенты · мультимодал
Длинный контекст, код, документы, видео и tool-use.
Для: код · инструменты
Сильный default для сложного кода и tool-use.
Для: автономные агенты
Длинные пайплайны и сложная разработка.
Для: сложные вопросы
Маршрут через несколько экспертных моделей.
Для: research · multi-agent
Параллельные агенты для research и координации.
Для: reasoning · кодбаза
Reasoning и анализ больших кодовых баз, недорого.
Для: дёшево · агенты
Дешёвый агентский MoE с режимами reasoning.
Для: PDF · аудио · видео
Мультимодальный reasoning с большим контекстом.
Для: код · structured
Большой контекст, reasoning и structured outputs.
Для: быстро · дёшево
Быстрый MoE для чатов, кода и массовых workflow.
Для: throughput · циклы
Очень быстрый reasoning dLLM для агентских циклов.
Для: патчи · правки
Apply-модель для патчей, ~10 000 ток/сек.
Для: точные правки
Apply-модель для точных трансформаций кода.
Для: мультимодал · код
Быстрый multimodal MoE для structured и кода.
Для: OCR · видео
Изображения, видео, длинный контекст, дёшево.
Для: классификация
Простой текст, роутинг и задачи с низкой задержкой.
Для: STT · массово
Cost-efficient speech-to-text для расшифровок.
Для: STT · встречи
Дешёвый STT для встреч, заметок и подкастов.
Для: STT · шум
ASR для сложного аудио, шума и терминологии.
Для: STT · 99+ языков
Скоростной Whisper для high-throughput расшифровок.
Для: TTS · эмоции
TTS с inline audio tags и управлением подачей.
Для: TTS · дёшево
Лёгкий TTS для дешёвых multilingual сценариев.
Для: TTS · SSML
Выразительный Azure TTS с SSML-стилями.
Для: TTS · speech tags
Голоса, паузы и inline speech tags.
Для: RAG · retrieval
Retrieval, classification, clustering и поиск по коду.
Для: поиск · OpenAI
Дешёвый OpenAI-вариант для поиска и классификации.
Для: multilingual
Сильный multilingual embedding для legal и finance.
Для: RAG · дёшево
Дешёвый multilingual baseline для больших индексов.