MiniMax: minimax-m3.1-flash:free
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, and tool use. It is built on MiniMax Sparse Attention (MSA), which replaces full attention with KV-block selection to cut per-token compute at long context — roughly 1/20 the cost of the previous generation at 1M tokens, with substantially faster prefill and decode while retaining quality across most tasks. Trained as a native multimodal model on interleaved data and tuned for multi-turn, production-like collaboration via an interactive user-simulator framework, the model is oriented toward sustained, multi-step tasks rather than single-turn execution.
이 모델의 모든 프로바이더가 지금 혼잡합니다
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Discord에서 이 모델 요청하기입력 내용이 제공자의 자체 목적에 사용됩니다
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성능
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지원 파라미터
모든 프로바이더 = 이 모델을 제공하는 모든 업스트림에서 지원됩니다. 일부 프로바이더 = 요청을 처리하는 업스트림에 따라 다릅니다. 기본값 = 설정하지 않았을 때 전송되는 값입니다.
| 파라미터 | 프로바이더 | 기본값 |
|---|---|---|
| frequency_penalty | 모든 프로바이더 | - |
| include_reasoning | 모든 프로바이더 | - |
| logit_bias | 모든 프로바이더 | - |
| logprobs | 일부 프로바이더 | - |
| max_tokens | 모든 프로바이더 | - |
| min_p | 일부 프로바이더 | - |
| presence_penalty | 모든 프로바이더 | - |
| reasoning | 모든 프로바이더 | - |
| reasoning_effort | 모든 프로바이더 | - |
| repetition_penalty | 모든 프로바이더 | - |
| response_format | 모든 프로바이더 | - |
| seed | 모든 프로바이더 | - |
| stop | 모든 프로바이더 | - |
| structured_outputs | 모든 프로바이더 | - |
| temperature | 모든 프로바이더 | - |
| tool_choice | 모든 프로바이더 | - |
| tools | 모든 프로바이더 | - |
| top_k | 모든 프로바이더 | - |
| top_logprobs | 일부 프로바이더 | - |
| top_p | 모든 프로바이더 | - |