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LLM · MiniMax

MiniMax

Eine Modellfamilie als lebendes Objekt: Varianten, ausgewählte Leistungsdaten und alle verbundenen BrunoSan-Quellensignale.

84Erwähnungen
11in 30 Tagen
42Quellen
24Varianten
Im Universe erkunden →History öffnen →

Modelle

Alle bekannten Varianten dieser Familie. Ein direkter Artikel-Link springt exakt zur genannten Variante.

MiniMax · MiniMax

MiniMax: MiniMax M3.1 Flash (free)

CONFIRMED

MiniMax-M3.1-Flash is a multimodal model from MiniMax. Compared with M3, it delivers significant improvements across multiple benchmarks, particularly in complex agentic tasks, coding, and cybersecurity. It is built for complex,...

1MKontext
524KMax. Output
Text · Bild · VideoInput
TextOutput
$0Input / 1M
$0Output / 1M
JaTools
JaReasoning
NeinStructured
Erstmals bei BrunoSan: 19. Oktober 20262 Erwähnungen →Universe →Bei OpenRouter ansehen ↗
Benchmarks werden ergänzt, sobald Werte vorliegen.
MiniMax · MiniMax

MiniMax: MiniMax M3

CONFIRMED

MiniMax-M3 is a multimodal foundation model from MiniMax. It supports text, image, and video inputs with text output, a 1M-token context window, and is suited for long-horizon agentic work, coding,...

1.04858MKontext
512KMax. Output
Text · Bild · VideoInput
TextOutput
$0.3Input / 1M
$1.2Output / 1M
JaTools
JaReasoning
JaStructured
Erstmals bei BrunoSan: 02. Juni 20269 Erwähnungen →Universe →Hugging Face ↗Bei OpenRouter ansehen ↗

Benchmarks

BenchmarkWertBeleg
SWE-bench/SWE-bench_VerifiedScore80.5Quelle ↗abgerufen 2026-10-22
Testdetails

Evaluated on internal infrastructure using Claude Code as the scaffolding. Each test was run 4 times and the average was taken.

benchflow/skillsbenchScore53Quelle ↗Community · abgerufen 2026-10-22
Testdetails

with-skills; BenchFlow harness; OpenHands agent; 87 tasks x 3 trials; full 261/261 coverage

MME-Benchmarks/Video-MME-v2Score85.4Quelle ↗abgerufen 2026-10-22
Testdetails

Model card reports 'VideoMME (w/ sub)'. Mapped to the closest registered benchmark on the Hub, Video-MME-v2.

claw-eval/Claw-EvalScore74.5Quelle ↗abgerufen 2026-10-22
Testdetails

Model card reports a single 'Claw-Eval' score. Mapped to the 'general' task (overall); the exact task split is not specified.

collinear-ai/yc-benchScore2100000Quelle ↗abgerufen 2026-10-22
Testdetails

Model card reports 2.1M (monetary value, final assets fund). The benchmark's 'medium' task is used as the overall evaluation. Metric is monetary, not percentage-based.

Weitere 4 Ergebnisse
BenchmarkWertBeleg
IntelligenceLab/Long-Horizon-Terminal-BenchScore3Quelle ↗Community · abgerufen 2026-10-21
Testdetails

3/46 tasks solved at reward >= 0.95 (pass@0.95); mean reward x100 = 38.5; official LHTB Harbor harness

mercor/apex-agentsScore27.7Quelle ↗abgerufen 2026-10-21
Testdetails

Evaluated on the apex-agents benchmark.

ScaleAI/SWE-bench_ProScore59Quelle ↗abgerufen 2026-10-21
Testdetails

Evaluated on internal infrastructure using Claude Code as the scaffolding. Testing logic is aligned with the official evaluation.

joelniklaus/LEXam-hardScore37.07Quelle ↗Community · abgerufen 2026-10-21
Testdetails

lighteval, LEXam paper prompts, one response per question, no tools; DeepSeek-R1-0528 judge; mean of the German and English means over the 518 questions, 0-100

MiniMax · MiniMax

MiniMax: MiniMax M2.7

CONFIRMED

MiniMax-M2.7 is a next-generation large language model designed for autonomous, real-world productivity and continuous improvement. Built to actively participate in its own evolution, M2.7 integrates advanced agentic capabilities through multi-agent...

205KKontext
131KMax. Output
TextInput
TextOutput
$0.3Input / 1M
$1.2Output / 1M
JaTools
JaReasoning
NeinStructured
Erstmals bei BrunoSan: 21. März 20265 Erwähnungen →Universe →Hugging Face ↗Bei OpenRouter ansehen ↗

Benchmarks

BenchmarkWertBeleg
benchflow/skillsbenchScore34.9Quelle ↗Community · abgerufen 2026-10-22
Testdetails

with-skills; BenchFlow harness; OpenHands agent; 87 tasks x 3 trials; full 261/261 coverage

claw-eval/Claw-EvalScore49.7Quelle ↗Community · abgerufen 2026-10-22
Testdetails

Pass³% | N=3 | 161 tasks

internlm/WildClawBenchScore33.8Quelle ↗Community · abgerufen 2026-10-22
internlm/WildClawBenchScore7.2Quelle ↗Community · abgerufen 2026-10-22
internlm/WildClawBenchScore551Quelle ↗Community · abgerufen 2026-10-22
Weitere 3 Ergebnisse
BenchmarkWertBeleg
harborframework/terminal-bench-2.0Score57Quelle ↗Community · abgerufen 2026-10-22
SWE-bench/SWE-bench_MultilingualScore76.5Quelle ↗Community · abgerufen 2026-10-21
ScaleAI/SWE-bench_ProScore56.2Quelle ↗Community · abgerufen 2026-10-21
MiniMax · MiniMax

MiniMax: MiniMax M2.5

CONFIRMED

MiniMax-M2.5 is a SOTA large language model designed for real-world productivity. Trained in a diverse range of complex real-world digital working environments, M2.5 builds upon the coding expertise of M2.1...

205KKontext
33KMax. Output
TextInput
TextOutput
$0.27Input / 1M
$0.95Output / 1M
JaTools
JaReasoning
JaStructured
Erwähnungen →Universe →Hugging Face ↗Bei OpenRouter ansehen ↗

Benchmarks

BenchmarkWertBeleg
SWE-bench/SWE-bench_VerifiedScore75.8Quelle ↗abgerufen 2026-10-22
Testdetails

high reasoning

cais/hleScore19.4Quelle ↗abgerufen 2026-10-22
Idavidrein/gpqaScore85.2Quelle ↗abgerufen 2026-10-22
TIGER-Lab/MMLU-ProScore80.1Quelle ↗Community · abgerufen 2026-10-22
internlm/WildClawBenchScore27.1Quelle ↗Community · abgerufen 2026-10-22
Weitere 5 Ergebnisse
BenchmarkWertBeleg
internlm/WildClawBenchScore9.6Quelle ↗Community · abgerufen 2026-10-22
internlm/WildClawBenchScore542Quelle ↗Community · abgerufen 2026-10-22
collinear-ai/yc-benchScore230465Quelle ↗Community · abgerufen 2026-10-22
Testdetails

medium preset, avg final funds (USD) across seeds 1,2,3

mercor/apex-agentsScore6.2Quelle ↗Community · abgerufen 2026-10-21
Testdetails

harness: react_toolbelt_agent; reasoning_effort: high

ScaleAI/SWE-bench_ProScore55.4Quelle ↗Community · abgerufen 2026-10-21
MiniMax · MiniMax

MiniMax: MiniMax M2-her

CONFIRMED

MiniMax M2-her is a dialogue-first large language model built for immersive roleplay, character-driven chat, and expressive multi-turn conversations. Designed to stay consistent in tone and personality, it supports rich message...

66KKontext
2KMax. Output
TextInput
TextOutput
$0.3Input / 1M
$1.2Output / 1M
NeinTools
NeinReasoning
NeinStructured
Erwähnungen →Universe →Bei OpenRouter ansehen ↗
Benchmarks werden ergänzt, sobald Werte vorliegen.
MiniMax · MiniMax

MiniMax: MiniMax M2.1

CONFIRMED

MiniMax-M2.1 is a lightweight, state-of-the-art large language model optimized for coding, agentic workflows, and modern application development. With only 10 billion activated parameters, it delivers a major jump in real-world...

205KKontext
131KMax. Output
TextInput
TextOutput
$0.3Input / 1M
$1.2Output / 1M
JaTools
JaReasoning
NeinStructured
Erwähnungen →Universe →Hugging Face ↗Bei OpenRouter ansehen ↗

Benchmarks

BenchmarkWertBeleg
SWE-bench/SWE-bench_VerifiedScore74Quelle ↗Community · abgerufen 2026-10-22
cais/hleScore22.2Quelle ↗Community · abgerufen 2026-10-22
Idavidrein/gpqaScore80.8080808081Quelle ↗Community · abgerufen 2026-10-22
Testdetails

GPQA Diamond

TIGER-Lab/MMLU-ProScore88Quelle ↗Community · abgerufen 2026-10-22
harborframework/terminal-bench-2.0Score29.2Quelle ↗Community · abgerufen 2026-10-22
Testdetails

agent: Terminus 2

Weitere 2 Ergebnisse
BenchmarkWertBeleg
FutureMa/EvasionBenchScore71.31Quelle ↗Community · abgerufen 2026-10-22
ScaleAI/SWE-bench_ProScore36.81Quelle ↗Community · abgerufen 2026-10-21
MiniMax · MiniMax

MiniMax: MiniMax M2

CONFIRMED

MiniMax-M2 is a compact, high-efficiency large language model optimized for end-to-end coding and agentic workflows. With 10 billion activated parameters (230 billion total), it delivers near-frontier intelligence across general reasoning,...

205KKontext
131KMax. Output
TextInput
TextOutput
$0.255Input / 1M
$1.02Output / 1M
JaTools
JaReasoning
JaStructured
Erwähnungen →Universe →Hugging Face ↗Bei OpenRouter ansehen ↗

Benchmarks

BenchmarkWertBeleg
SWE-bench/SWE-bench_VerifiedScore69.4Quelle ↗Community · abgerufen 2026-10-22
cais/hleScore12.5Quelle ↗Community · abgerufen 2026-10-22
TIGER-Lab/MMLU-ProScore82Quelle ↗Community · abgerufen 2026-10-22
harborframework/terminal-bench-2.0Score30Quelle ↗Community · abgerufen 2026-10-22
Testdetails

agent: Terminus 2

MiniMax · MiniMax

MiniMax: MiniMax M1

CONFIRMED

MiniMax-M1 is a large-scale, open-weight reasoning model designed for extended context and high-efficiency inference. It leverages a hybrid Mixture-of-Experts (MoE) architecture paired with a custom "lightning attention" mechanism, allowing it...

1MKontext
40KMax. Output
TextInput
TextOutput
$0.55Input / 1M
$2.2Output / 1M
JaTools
JaReasoning
NeinStructured
Erwähnungen →Universe →Bei OpenRouter ansehen ↗
Benchmarks werden ergänzt, sobald Werte vorliegen.
MiniMax · MiniMax

MiniMax: MiniMax-01

CONFIRMED

MiniMax-01 is a combines MiniMax-Text-01 for text generation and MiniMax-VL-01 for image understanding. It has 456 billion parameters, with 45.9 billion parameters activated per inference, and can handle a context...

1.00019MKontext
900KMax. Output
Text · BildInput
TextOutput
$0.2Input / 1M
$1.1Output / 1M
NeinTools
NeinReasoning
NeinStructured
Erwähnungen →Universe →Bei OpenRouter ansehen ↗
Benchmarks werden ergänzt, sobald Werte vorliegen.
MiniMax · MiniMax

MiniMax

KNOWN

Technische Leistungsdaten sind für diese Variante noch nicht vollständig bestätigt.

—Kontext
—Max. Output
—Input
—Output
—Input / 1M
—Output / 1M
—Tools
—Reasoning
—Structured
Erstmals bei BrunoSan: 27. Juni 202467 Erwähnungen →Universe →
Benchmarks werden ergänzt, sobald Werte vorliegen.
MiniMax · MiniMax

MiniMax-M2

KNOWN

Technische Leistungsdaten sind für diese Variante noch nicht vollständig bestätigt.

—Kontext
—Max. Output
—Input
—Output
—Input / 1M
—Output / 1M
—Tools
—Reasoning
—Structured
Erstmals bei BrunoSan: 28. Oktober 20254 Erwähnungen →Universe →
Benchmarks werden ergänzt, sobald Werte vorliegen.
MiniMax · MiniMax

MiniMax-M2.5

KNOWN

Technische Leistungsdaten sind für diese Variante noch nicht vollständig bestätigt.

—Kontext
—Max. Output
—Input
—Output
—Input / 1M
—Output / 1M
—Tools
—Reasoning
—Structured
Erstmals bei BrunoSan: 12. Februar 20268 Erwähnungen →Universe →
Benchmarks werden ergänzt, sobald Werte vorliegen.
MiniMax · MiniMax

MiniMax-M2.1

KNOWN

Technische Leistungsdaten sind für diese Variante noch nicht vollständig bestätigt.

—Kontext
—Max. Output
—Input
—Output
—Input / 1M
—Output / 1M
—Tools
—Reasoning
—Structured
Erstmals bei BrunoSan: 07. Januar 20261 Erwähnungen →Universe →
Benchmarks werden ergänzt, sobald Werte vorliegen.
MiniMax · MiniMax

MiniMax-VL-01

KNOWN

Technische Leistungsdaten sind für diese Variante noch nicht vollständig bestätigt.

—Kontext
—Max. Output
—Input
—Output
—Input / 1M
—Output / 1M
—Tools
—Reasoning
—Structured
HF · 456.4B Parameter Erwähnungen →Universe →Hugging Face ↗

Benchmarks

BenchmarkWertBeleg
MEGA-BenchmacroScore47.4Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
OCRBenchScore865Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
MMMU*Score68.5Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
MathVista*Score68.6Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
M-LongDocaccScore32.5Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
Weitere 6 Ergebnisse
BenchmarkWertBeleg
In-house BenchmarkScore56.6Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
ChartQA*relaxedScore91.7Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
OlympiadBenchfullScore24.2Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
AI2D*Score83.3Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
DocVQA*Score96.4Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
MMMU-Pro*Score52.7Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
MiniMax · MiniMax

MiniMax-Text-01

KNOWN

Technische Leistungsdaten sind für diese Variante noch nicht vollständig bestätigt.

—Kontext
—Max. Output
—Input
—Output
—Input / 1M
—Output / 1M
—Tools
—Reasoning
—Structured
HF · 456.1B Parameter Erwähnungen →Universe →Hugging Face ↗

Benchmarks

BenchmarkWertBeleg
TIGER-Lab/MMLU-ProScore75.7Quelle ↗Community · abgerufen 2026-10-22
SimpleQAScore23.7Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
no contextScore33.65Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
overallScore56.5Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
1MScore0.910Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
Weitere 40 Ergebnisse
BenchmarkWertBeleg
Δ half bookScore45.7Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
easyScore60.9Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
32kScore0.954Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
GPQA* _(diamond)_Score54.4Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
shortScore58.9Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
256kScore0.945Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
4kScore0.963Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
full bookScore51.60Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
8kScore0.961Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
half bookScore51.74Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
GSM8k*Score94.8Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
half bookScore57.10Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
overallScore52.9Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
hardScore47.9Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
MMLU-Pro*Score75.7Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
C-SimpleQAScore67.4Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
DROP* _(F1)_Score87.8Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
full bookScore58.00Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
longScore43.5Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
HumanEvalScore86.9Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
longScore47.2Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
512kScore0.928Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
128kScore0.947Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
Δ half bookScore23.45Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
easyScore66.1Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
hardScore50.5Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
Δ full bookScore24.35Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
MATH*Score77.4Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
mediumScore56.7Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
IFEval _(avg)_Score89.1Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
MMLU*Score88.5Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
16kScore0.953Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
Δ full bookScore45.6Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
MBPP +Score71.7Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
shortScore61.7Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
64kScore0.943Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
mediumScore52.6Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
no contextScore6.0Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
Arena-HardScore89.1Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
TIGER-Lab/MMLU-Prommlu_pro75.7Quelle ↗Community · 2026-06-30
MiniMax · MiniMax

MiniMax-M1

KNOWN

Technische Leistungsdaten sind für diese Variante noch nicht vollständig bestätigt.

—Kontext
—Max. Output
—Input
—Output
—Input / 1M
—Output / 1M
—Tools
—Reasoning
—Structured
Erwähnungen →Universe →
Benchmarks werden ergänzt, sobald Werte vorliegen.
MiniMax · MiniMax

MiniMax-01

KNOWN

Technische Leistungsdaten sind für diese Variante noch nicht vollständig bestätigt.

—Kontext
—Max. Output
—Input
—Output
—Input / 1M
—Output / 1M
—Tools
—Reasoning
—Structured
Erwähnungen →Universe →
Benchmarks werden ergänzt, sobald Werte vorliegen.
MiniMax · MiniMax

abab-6.5

KNOWN

Technische Leistungsdaten sind für diese Variante noch nicht vollständig bestätigt.

—Kontext
—Max. Output
—Input
—Output
—Input / 1M
—Output / 1M
—Tools
—Reasoning
—Structured
Erwähnungen →Universe →
Benchmarks werden ergänzt, sobald Werte vorliegen.
MiniMax · MiniMax

abab-6

KNOWN

Technische Leistungsdaten sind für diese Variante noch nicht vollständig bestätigt.

—Kontext
—Max. Output
—Input
—Output
—Input / 1M
—Output / 1M
—Tools
—Reasoning
—Structured
Erwähnungen →Universe →
Benchmarks werden ergänzt, sobald Werte vorliegen.
MiniMax · MiniMax

abab-5.5

KNOWN

Technische Leistungsdaten sind für diese Variante noch nicht vollständig bestätigt.

—Kontext
—Max. Output
—Input
—Output
—Input / 1M
—Output / 1M
—Tools
—Reasoning
—Structured
Erwähnungen →Universe →
Benchmarks werden ergänzt, sobald Werte vorliegen.
MiniMax · MiniMax

abab

KNOWN

Technische Leistungsdaten sind für diese Variante noch nicht vollständig bestätigt.

—Kontext
—Max. Output
—Input
—Output
—Input / 1M
—Output / 1M
—Tools
—Reasoning
—Structured
Erwähnungen →Universe →
Benchmarks werden ergänzt, sobald Werte vorliegen.
MiniMax · MiniMax

MiniMax-M1-40k

KNOWN

Technische Leistungsdaten sind für diese Variante noch nicht vollständig bestätigt.

—Kontext
—Max. Output
—Input
—Output
—Input / 1M
—Output / 1M
—Tools
—Reasoning
—Structured
HF · Lizenz apache-2.0 · 456.1B Parameter Erwähnungen →Universe →Hugging Face ↗

Benchmarks

BenchmarkWertBeleg
TIGER-Lab/MMLU-ProScore81.1Quelle ↗Community · abgerufen 2026-10-22
*Agentic Tool Use*Score60.0Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
BenchmarkScore61.0Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
*Software Engineering*Score55.6Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
*General Coding*Score62.3Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
Weitere 13 Ergebnisse
BenchmarkWertBeleg
BenchmarkScore67.8Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
BenchmarkScore96.0Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
*Factuality*Score17.9Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
*General Assistant*Score44.7Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
*Mathematics*Score83.3Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
BenchmarkScore74.6Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
BenchmarkScore80.6Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
*Reasoning & Knowledge*Score69.2Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
*Long Context*Score76.1Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
BenchmarkScore67.6Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
BenchmarkScore80.1Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
BenchmarkScore58.6Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
TIGER-Lab/MMLU-Prommlu_pro81.1Quelle ↗Community · 2026-06-30
MiniMax · MiniMax

MiniMax-M1-80k

KNOWN

Technische Leistungsdaten sind für diese Variante noch nicht vollständig bestätigt.

—Kontext
—Max. Output
—Input
—Output
—Input / 1M
—Output / 1M
—Tools
—Reasoning
—Structured
HF · Lizenz apache-2.0 · 456.1B Parameter Erwähnungen →Universe →Hugging Face ↗

Benchmarks

BenchmarkWertBeleg
BenchmarkScore96.8Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
*General Assistant*Score44.7Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
BenchmarkScore81.1Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
*Agentic Tool Use*Score62.0Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
BenchmarkScore63.5Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
Weitere 11 Ergebnisse
BenchmarkWertBeleg
BenchmarkScore68.3Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
BenchmarkScore76.9Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
*Software Engineering*Score56.0Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
*Factuality*Score18.5Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
*Reasoning & Knowledge*Score70.0Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
BenchmarkScore61.5Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
*Long Context*Score73.4Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
BenchmarkScore86.8Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
*Mathematics*Score86.0Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
BenchmarkScore56.2Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
*General Coding*Score65.0Quelle ↗Model Card · abgerufen 2026-10-16
MiniMax · MiniMax

MiniMax: MiniMax M3.1 Flash

CONFIRMED

MiniMax-M3.1-Flash is a multimodal model from MiniMax. Compared with M3, it delivers significant improvements across multiple benchmarks, particularly in complex agentic tasks, coding, and cybersecurity. It is built for complex,...

1MKontext
524KMax. Output
Text · Bild · VideoInput
TextOutput
$0.15Input / 1M
$0.6Output / 1M
JaTools
JaReasoning
NeinStructured
Erwähnungen →Universe →Bei OpenRouter ansehen ↗
Benchmarks werden ergänzt, sobald Werte vorliegen.

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AI-connected Asian stocks fell sharply after US tech leaders' call for pacing AI development, with SoftBank, Kioxia, SK Hynix, Minimax, and Z.ai down 5%+ (Gregor Stuart Hunter/Reuters)techmeme.com

11. September 2026

Anthropic Says Seven China-Based AI Labs Ran Industrial-Scale Claude Distillation Attacksthehackernews.com

08. September 2026

Chinese AI firms Z.ai and MiniMax could remain loss-making until 2030, Macquarie saysscmp.com

03. September 2026

Humain launches humain-m3, an Arabic-language model developed with MiniMax, amid controversy among US allies over sovereign AI built with Chinese models (Bloomberg)techmeme.com

31. August 2026

MiniMax raises Alibaba Cloud spending ceiling to $1.2 billiontechnode.com

27. August 2026

MiniMax’s enterprise AI and open-platform revenue jumps 703% in H1technode.com

26. August 2026

China's MiniMax sees revenue nearly quadruple in first half as AI demand surgeseconomictimes.indiatimes.com
Shanghai-based MiniMax reports H1 2026 revenue up 283% YoY to ~$116.6M, above 2025's 159% YoY growth, as its M3 model lags behind rivals like Z.ai's GLM-5.2 (Bloomberg)techmeme.com

24. August 2026

NVIDIA Vera Rubin Records A Massive 30x Increase In Throughput Per Watt Than Blackwell While Offering a 35x Token Cost Reduction Across Agentic AI Workloadswccftech.comIM MAGAZIN

23. August 2026

China’s overlooked internet army is quietly embedding AI into everyday businessesscmp.com

18. August 2026

Accelerating AI innovation through open weightsinfoworld.com

03. August 2026

China's MiniMax H3 is the first open model to top an AI video rankingthe-decoder.com

31. Juli 2026

Video AI: MiniMax challenges ByteDance with low price, open weights for new H3 modelscmp.com
MiniMax releases H3, a video model that generates up to 15-second clips in 2K resolution with native stereo sound, and plans to release its weights within days (Eduardo Baptista/Reuters)techmeme.com

29. Juli 2026

If U.S. labs slow down AGI development, this could be 2028news.ycombinator.com

13. Juli 2026

Optimizing MiniMax M3 Sparse Attention on Nvidia Blackwellfireworks.ai

10. Juli 2026

Open-source AI model developer MiniMax raises $2B in fundingsiliconangle.com
Memo: MiniMax CEO Junjie Yan tells employees he will forgo his salary until MiniMax achieves AGI and promises to allocate personal shares to employee incentives (Juro Osawa/The Information)techmeme.com
MiniMax CEO forgoes salary until ‘AGI achieved’ as firm seeks US$2b amid 80% stock plungescmp.com
MiniMax is looking to raise as much as $1.9B by selling 35.6M shares at ~$34 each and offering ~$830M in convertible bonds due 2027 (Bloomberg)techmeme.com

08. Juli 2026

Intel-backed AI chip startup SambaNova breathes new life into aging Nvidia GPUs in latest benchmarkstheregister.com
Evolving how LLMs are measured for Android: the next era of Android Benchandroid-developers.googleblog.com
Chinese AI startup MiniMax plans to open-source a 2.7 trillion parameter model later this yearthe-decoder.com
China's MiniMax plans to launch giant 2.7 trillion parameter modeleconomictimes.indiatimes.com
Sources: Chinese AI developer MiniMax is working on a 2.7T-parameter model, dubbed M3 Pro and set for release as early as Q3, and plans to open-source it (Juro Osawa/The Information)techmeme.com
Open, convenient and predictable: Introducing Provisioned Throughputtogether.ai

07. Juli 2026

Dahl: Free 100M AI tokens for Kimi and MiniMax modelsinference.dahl.global
Zhipu AI, MiniMax shares for Hong Kong investors as lock-ups endscmp.com

29. Juni 2026

Show HN: Cline subscription plan to access GLM-5.2 at 2-5x discountcline.bot

25. Juni 2026

I was curious why MTP affects PP TPS in llama.cpp. My PoC recovers it?news.ycombinator.com
Anthropic accuses Alibaba of using 25,000 fake accounts to scrape Claude AIcomputerworld.com
Anthropic accuses Alibaba of using 25,000 fake accounts to scrape Claude AIinfoworld.com

12. Juni 2026

Deploy Long-Context Reasoning and Agentic Workflows with MiniMax M3 on NVIDIA Accelerated Infrastructuredeveloper.nvidia.com

02. Juni 2026

Serving MiniMax-M3 for efficient inference: Unlocking 1M-Token Context and Multimodality Without Regretstogether.ai

28. Mai 2026

China’s MiniMax records 1-million client base, fivefold growth in half a yearscmp.com

12. Mai 2026

Benchmarking LMCache for Multi-Turn Agentic Workloads on AMD MI300Xblog.lmcache.ai
Benchmarking LMCache for Multi-Turn Agentic Workloads on AMD MI300Xblog.lmcache.ai

27. April 2026

‘Extraction and distillation’: US State Department upgrades AI theft accusations to target China’s Deepseek, Moonshot AI and MiniMaxtechradar.com

14. April 2026

MiniMax M2.7 Goes Open-Weight to Let You Run Agents Locallyanalyticsvidhya.com
Model API Performancenews.ycombinator.com

13. April 2026

In MiniMax suit, Nanoble moves to dismiss Disney’s copyright claims, citing lack of direct infringement and no contributory infringement under Supreme Court’s decision in Coxchatgptiseatingtheworld.com

12. April 2026

MiniMax M2.7 Advances Scalable Agentic Workflows on NVIDIA Platforms for Complex AI Applicationsdeveloper.nvidia.com

31. März 2026

Show HN: OpenClaw Arena – Benchmark models on real tasks, rank by perf and costapp.uniclaw.ai

27. März 2026

Final training of AI models is a fraction of their total costinfoworld.com

26. März 2026

OpenRouter data: lower-cost Chinese AI models by groups such as DeepSeek and MiniMax have surpassed US rivals in token consumption since last month (Zijing Wu/Financial Times)techmeme.com

24. März 2026

Final training runs account for a minority of R&D compute spendingepochai.substack.com

21. März 2026

Chinese AI model MiniMax M2.7 reportedly helped develop itselfthe-decoder.com

14. März 2026

MiniMax M2.5 is trained by Claude Opus 4.6?news.ycombinator.com

13. März 2026

A Beginner’s Guide to Building Autonomous AI Agents with MaxClawanalyticsvidhya.com
Alibaba latest to take advantage of China’s OpenClaw frenzysiliconrepublic.com

07. März 2026

Is AI Distillation Theft or Just How Knowledge Evolves?maxim-blog.ghost.io

04. März 2026

How I am Building Cost-Conscious AI Agents with OpenClawdev.to

03. März 2026

Chinese Models Including Kimi, MiniMax And DeepSeek Score Lower Than 12% On ARC-AGI 2, Lesser Than US Frontier Labs’ Scores From July 2025officechai.com

02. März 2026

China’s MiniMax Reports $79M Revenue, 25.4% Margins In First Earnings As Public Companyofficechai.com

26. Februar 2026

OpenClaw Multiagent Best Practices: A Complete Guidedev.to
Why is Anthropic accusing Chinese AI labs over distillation attacksthehindu.com

25. Februar 2026

MaxClaw by MiniMaxproducthunt.com

24. Februar 2026

Anthropic Says Chinese AI Firms Used 16 Million Claude Queries to Copy Modelthehackernews.com
OpenAI, Anthropic accuse Chinese rivals of mass AI data theftthehindu.com
Anthropic accuses China's AI labs of ripping off content – just like it didgo.theregister.com

23. Februar 2026

Anthropic slams Chinese AI firms for harvesting data from its Claude chatbotsiliconangle.com
US AI giant accuses Chinese rivals of mass data thefttheguardian.com
Anthropic accuses Chinese AI labs of mining Claude as US debates AI chip exportstechcrunch.com

12. Februar 2026

Day 0 Support: MiniMax-M2.5docs.litellm.ai

09. Januar 2026

MiHoYo-backed AI firm MiniMax jumps on Hong Kong debut, market value tops $11.5 billiontechnode.com
MiniMax lists in Hong Kong as largest IPO among AI foundation model companiestechnode.com

07. Januar 2026

Promoting AI agentsworld.hey.com

30. Oktober 2025

Aligning to What? Rethinking Agent Generalization in MiniMax M2huggingface.co

28. Oktober 2025

MiniMax releases M2 open-source model , offering double speed at 8% of Claude Sonnet’s pricetechnode.com

29. Juli 2025

MiniMax CEO predicts another 10x drop in AI inference costs within two yearstechnode.com

03. September 2024

China’s MiniMax introduces company’s first Sora-like tooltechnode.com

27. Juni 2024

DingTalk welcomes six other domestic AI models to join it in developing “open AI ecosystem”technode.com
Modelldaten und Nachrichten aus BrunoSan AI-News, OpenRouter und Hugging Face. Benchmark-Werte stammen aus den jeweils verlinkten Quellen; Testbedingungen können abweichen. Modelle bleiben auch ohne Benchmark-Werte sichtbar.