ဆင်ဆာမဲ့ MiniMax API — Floor Price ၌ Vision

hosted multimodal API အနီးနီးပါးသည် vision ကို premium အဖြစ် ဈေးသတ်မှတ်ကြသည်။ text အတွက် text-model rate ကို ငွေပေးရပြီး ရုပ်ပုံတစ်ခု prompt ထဲသို့ ဝင်လာသည့် ခဏချင်းတွင် ပို၍ — တစ်ခါတစ်ရံ အဆများစွာ ပို၍ — ငွေပေးရသည်။ ထို့အပြင် ရုပ်ပုံ input များသည် ငြင်းပယ်မှု အပြုအမူ အပြင်းထန်ဆုံး နေရာဖြစ်သည် — text ထဲတွင် ခေါင်းစဉ်တစ်ခုကို ပျော်ရွှင်စွာ ဆွေးနွေးနိုင်သော မော်ဒယ်သည် ဓာတ်ပုံတစ်ပုံထဲရှိ အရာတူတူကို ဖော်ပြရန် ငြင်းဆန်တတ်သည်။ ရလဒ်မှာ call တစ်ခုလျှင် ဈေးကြီးပြီး call တစ်ခုလျှင် ယုံကြည်စိတ်ချရမှု မရှိသော product တစ်ခု ဖြစ်ကာ volume ဖြင့် process လုပ်နေချိန် ကမ္ဘာနှစ်ခုစလုံးရှိ အဆိုးဆုံး ဖြစ်သည်။ Shannon ပေါ်ရှိ MiniMax-M3 သည် ထိုအရာအတွက် ကျွန်ုပ်တို့ အဖြေ ဖြစ်သည် — ကျွန်ုပ်တို့ ဈေးအသက်သာဆုံး text မော်ဒယ်အတွက် သင် ငွေပေးရသည့် $0.50 / $2.00 တူတူကို ပထမ step ကတည်းက multimodal ဖြစ်အောင် train ခဲ့သော foundation တစ်ခုအပေါ် ငြင်းပယ်မှု အလွှာ တစ်ခုမှ ရှေ့တွင် မထားဘဲ ချထားခြင်း ဖြစ်သည်။

01"ဈေးအသက်သာဆုံး ဆင်ဆာမဲ့ vision မော်ဒယ်" ဆိုသည်မှာ ဤနေရာတွင် အမှန်တကယ် ဆိုလိုသည်

Shannon ကက်တလောက်သည် မော်ဒယ် ဆယ့်နှစ်ခု ဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့ထဲမှ ငါးခုသည် ရုပ်ပုံများကို လက်ခံသည်။ ၎င်းတို့၏ 1M token လျှင် ဈေးနှုန်းများ —

Vision-capable မော်ဒယ်	Input	Output	Structured output
MiniMax-M3 · 3BIT-REAP	$0.50	$2.00	json_schema + response_format
MiMo-V2.5 · W8A16	$0.50	$2.00	json_schema + response_format
Kimi-K2.6 · W4A16-AUTOROUND-REAP	$0.78	$3.67	json_schema + response_format
inkling · W4A16-AUTOROUND-REAP	$1.42	$6.07	response_format only
Kimi-K3 · 3BIT-REAP	$3.83	$19.12	json_schema + response_format

MiniMax-M3 သည် floor — $0.50 / $2.00 — ၌ ရှိပြီး MiMo-V2.5 နှင့် တန်းတူဖြစ်ကာ ထို့အောက် ဘာမှ မရှိပါ၊ အကြောင်းမှာ $0.50 / $2.00 ကပင် ကျွန်ုပ်တို့ ဈေးနှုန်း စာရင်း၏ floor ဖြစ်သောကြောင့် ဖြစ်သည်။ vision range ၏ ထိပ်ဆုံးနှင့် ယှဉ်လျှင် Kimi-K3 ထက် input တွင် 7.7× ဈေးသက်သာပြီး output တွင် 9.6× ဈေးသက်သာသည်။

ထိုအရာကို workload တစ်ခုထဲသို့ ထည့်ကြည့်ကြပါစို့။ screenshot, scan လုပ်ထားသော စာမျက်နှာ, ကုန်ပစ္စည်း ဓာတ်ပုံများ — ရုပ်ပုံနှင့် prompt ခန့်မှန်း token 1,200 ဝင်ပြီး အဖြေ token 300 ထွက်လာမည့် ရုပ်ပုံ 1,000 ကို triage လုပ်နေသည်ဆိုပါစို့ —

Shannon list price, 2026 စက်တင်ဘာ။ Token count များသည် ဥပမာသက်သက် ဖြစ်ပြီး သင့် ရုပ်ပုံ tokenization သည် resolution နှင့် call တစ်ခုလျှင် ရုပ်ပုံ မည်မျှ ပူးတွဲပို့သလဲပေါ် မူတည်သည်။

စိတ်ထဲတွင် မှတ်ထားရန် ထိုက်တန်သော ရည်ညွှန်းမှု နှစ်ခု ထပ်ပါသည်။ 262,144-token context တစ်ခုလုံးကို တစ်ကြိမ် ဖြည့်ခြင်းသည် ခန့်မှန်း cent 13 ကုန်ကျသည်။ output token 16,384 အများဆုံးရှိသော response တစ်ခုသည် ခန့်မှန်း cent 3.3 ကုန်ကျသည်။ ၎င်းတို့သည် worst-case request တစ်ခု၏ အမှန်တကယ် အနားသတ်များဖြစ်ပြီး vision pipeline တစ်ခုပေါ်ရှိ စိတ်ဝင်စားစရာ ကန့်သတ်ချက်သည် ငွေမဟုတ်တော့ဘဲ throughput ဖြစ်လာလောက်အောင် ငယ်ငယ်လေး ဖြစ်သည်။

02MiniMax မျိုးရိုး — headline များအစား token များကို optimize လုပ်သော lab တစ်ခု

MiniMax AI သည် Shanghai lab တစ်ခုဖြစ်ပြီး ၎င်းတို့၏ open-weight track record တစ်ခုလုံးသည် မေးခွန်းတစ်ခုတည်း အကြောင်းသာ ဖြစ်သည် — context ရှည်ရှည်နှင့် multimodality သည် luxury ဖြစ်ရပ်ရန် ရပ်တန့်လောက်အောင် attention ကို ဘယ်လို ဈေးသက်သာအောင် လုပ်မလဲ။ ထို line ထဲမှ release တိုင်းသည် ထို မေးခွန်းအတွက် အဖြေတစ်ခုဖြစ်ပြီး အဖြေများသည် တစ်ခုပေါ်တစ်ခု တည်ဆောက်လာသည်။

MiniMax-01 — Lightning Attention, စတင်ချိန်ကတည်းက vision

MiniMax-01 series (arXiv 2501.08313 အဖြစ် ထုတ်ဝေ) သည် token တစ်ခုလျှင် active 45.9B ပါသော parameter စုစုပေါင်း 456B ရှိသော hybrid Mixture-of-Experts မော်ဒယ်တစ်ခုထဲတွင် linear attention variant တစ်ခု၏ I/O-aware implementation ဖြစ်သော Lightning Attention ကို မိတ်ဆက်ခဲ့သည်။ series ကို အတွဲအဖြစ် ထုတ်ခဲ့သည် — MiniMax-Text-01 နှင့် vision မော်ဒယ်ဖြစ်သော MiniMax-VL-01။ VL-01 သည် ယခုအခါ ရင်းနှီးသော ViT-MLP-LLM stack ကို သုံးထားသော်လည်း ငှားရမ်းထားသော encoder တစ်ခုအစား image-caption pair 694 million ဖြင့် from scratch train ထားသော parameter 303 million ရှိသော Vision Transformer ဖြင့် ဖြစ်ကာ ထို့နောက် token 512 billion ကို process လုပ်သော multi-stage pipeline တစ်ခုတစ်လျှောက် align ပြုလုပ်ပြီး ပူးတွဲ fine-tune လုပ်ခဲ့သည်။

ထို အသေးစိတ်သည် သင် ဖတ်နေသော ဆောင်းပါးအတွက် အရေးကြီးသည်။ ဤ မျိုးရိုးထဲရှိ vision သည် box တစ်ခု check လုပ်ရန် text မော်ဒယ်တစ်ခုပေါ်တွင် နောက်ပိုင်း ချိတ်ဆွဲထားသော adapter တစ်ခု မဟုတ်ပါ။ MiniMax သည် ၎င်းတို့ ပထမဆုံး open release ကတည်းက ၎င်းတို့ ကိုယ်ပိုင် visual tower ကို train ခဲ့ပြီး ဖြစ်သည်၊ ထို့ကြောင့်ပင် document နားလည်မှု, UI နှင့် screenshot နားလည်မှုနှင့် chart ဖတ်ခြင်းသည် family ၏ afterthought များအစား တည်ငြိမ်သော အားသာချက်များ ဖြစ်ခဲ့ခြင်း ဖြစ်သည်။

MiniMax-M1 — အလျားရှည် reasoning အတွက် hybrid attention

MiniMax-M1 (arXiv 2506.13585) ကို ၎င်း၏ author များက ပထမဆုံး open-weight, large-scale hybrid-attention reasoning မော်ဒယ်ဟု ဖော်ပြခဲ့သည်။ ၎င်းသည် 456B / 45.9B MoE body ကို ဆက်လက် ထားရှိပြီး attention အမျိုးအစားနှစ်ခုကို interleave လုပ်ခဲ့သည် — Lightning Attention block ခုနစ်ခုတိုင်း၏ နောက်တွင် conventional softmax-attention transformer block တစ်ခု။ အကျိုးရလဒ်ကို leaderboard နေရာထက် compute ၌ တိုင်းတာခဲ့သည် — MiniMax က token 100K generation length တစ်ခုတွင် M1 သည် token တစ်သန်း context ကို native ထောက်ပံ့နေချိန် DeepSeek R1 ၏ FLOPs ခန့်မှန်း 25% ကိုသာ သုံးစွဲကြောင်း ဖော်ပြခဲ့သည်။

MiniMax-M2 — small-activation ဘက်သို့ ပြောင်းလဲမှု

MiniMax-M2 သည် အရွယ်အစားအလိုက် အခြားဘက်တစ်ဘက်သို့ သွားပြီး ၎င်းအတွက် attention ရရှိခဲ့သည် — parameter စုစုပေါင်း 229.9B ရှိသော်လည်း token တစ်ခုလျှင် active ~9.8B သာ ရှိသည့် layer 62 ခုပါသော decoder တစ်ခုဖြစ်ပြီး sigmoid routing ဖြင့် MoE layer တစ်ခုလျှင် fine-grained expert 256 ခုအနက် ရှစ်ခုသို့ route လုပ်ကာ training stability အတွက် RoPE position နှင့် QK-RMSNorm သုံးထားသည်။ ၎င်းသည် agentic-coding မော်ဒယ်တစ်ခု ရှင်းလင်းစွာ ဖြစ်ခဲ့သည် — multi-file edit, run-fix loop, test-validated repair — ထို့ပြင် turn တိုင်းအပြီး ပစ်ပယ်မည့်အစား tool-call round များကြား reasoning ကို ဆက်ကာ ထားနိုင်သော interleaved thinking format ကို မိတ်ဆက်ခဲ့သည်။ M2 သည် activation ကို သေးငယ်စွာ ထားထားခြင်းအားဖြင့် token တစ်ခုလျှင် ကုန်ကျစရိတ်၏ အစိတ်အပိုင်းငယ်ဖြင့် frontier-adjacent agentic အပြုအမူကို ပေးပို့နိုင်သော MiniMax ၏ ဂုဏ်သတင်းကို တည်ထောင်ခဲ့သော မော်ဒယ်ပင် ဖြစ်သည်။

MiniMax-M3 — ဤ endpoint အောက်ရှိ foundation

MiniMax-M3 ကို 2026 ဇွန် 1 ရက်နေ့တွင် ထုတ်ပြန်ခဲ့ပြီး ခဏအကြာတွင် Hugging Face ပေါ် weight များနှင့် arXiv 2606.13392 ၌ technical report တစ်ခု ရရှိခဲ့သည်။ ၎င်းသည် token တစ်ခုလျှင် active ခန့်မှန်း 23B ပါသော parameter 428B ရှိသော Mixture-of-Experts မော်ဒယ်တစ်ခုဖြစ်ပြီး မှတ်တမ်းတင်ထားသော token တစ်သန်း context နှင့် native ရုပ်ပုံနှင့် video input ပါဝင်သည် — MiniMax က ၎င်းကို text-pretrain လုပ်ပြီးမှ multimodal ဖြစ်အောင် adapt လုပ်ခြင်းအစား "ပထမ step ကတည်းက" mixed-modality trained ဟု ဖော်ပြသည်။ MiniMax ၏ ကိုယ်ပိုင် ထုတ်ဝေထားသော ကိန်းများအရ ၎င်းသည် SWE-bench Verified ပေါ်တွင် 80.5% နှင့် SWE-bench Pro ပေါ်တွင် 59.0% ရရှိသည်။ ၎င်းတို့သည် coding benchmark တစ်ခုပေါ်ရှိ vendor-report ကိန်းများဖြစ်ပြီး ၎င်းတို့ကို ဤသို့ပင် ချိန်ခွင်လျှာ ထားသင့်သည် — ကျွန်ုပ်တို့ ၎င်းတို့ကို သီးခြား reproduce ပြန်လုပ်ထားခြင်း မရှိသောကြောင့် ကိုးကားသည်မဟုတ်ဘဲ ၎င်းတို့သည် lab ၏ ထုတ်ဝေထားသော claim များဖြစ်သောကြောင့်သာ ကိုးကားသည်။

03MiniMax Sparse Attention — vision မော်ဒယ်တစ်ခုသည် ဤမျှ ဈေးသက်သာနိုင်ရသည့် အကြောင်းရင်း

M3 ထဲရှိ စိတ်ဝင်စားစရာ engineering မှာ MiniMax Sparse Attention (MSA) ဖြစ်ပြီး ၎င်းသည် ဤအရွယ်အစား multimodal မော်ဒယ်တစ်ခု ကျွန်ုပ်တို့ floor price ၌ ရှိနိုင်စေသည့် တိုက်ရိုက် အကြောင်းရင်း ဖြစ်သည်။ ရုပ်ပုံများသည် token ဈေးကြီးသည်။ resolution မြင့်သော စာမျက်နှာ လက်တစ်ဆုပ်စာသည် instruction တစ်ခုတည်းကိုပင် မရေးရသေးမီ prompt ထဲသို့ token သောင်းချီ ထည့်စေနိုင်သည်။ standard attention အောက်တွင် ထို ကုန်ကျစရိတ်သည် quadratic စွာ compound ဖြစ်ပြီး စာမျက်နှာ နှစ်ဆယ် ဖတ်သော မော်ဒယ်သည် တစ်ဆယ် ဖတ်သောမော်ဒယ်ထက် နှစ်ဆ ဈေးကြီးရုံသာ မဟုတ်ဘဲ ပို၍ များစွာ ဆိုးဝါးသည်။

MSA သည် ထို curve ၏ ပုံသဏ္ဌာန်ကို ပြောင်းလဲပေးသည်။ ၎င်းသည် Grouped Query Attention backbone ပေါ်တွင် တည်ဆောက်ထားသော block-sparse mechanism တစ်ခုဖြစ်ပြီး branch နှစ်ခု ခွဲထားသည် —

• key-value block များကို score ပေးသော — block တစ်ခုစီအတွင်း token များ တစ်လျှောက် max-pooling score ပြုလုပ်ကာ — query position တစ်ခုစီနှင့် GQA group တစ်ခုစီအတွက် top-k ကို ရွေးချယ်ပြီး training stability အတွက် query ကိုယ်တိုင် ပါဝင်သော local block ကို အမြဲ ထည့်သွင်းသော ပေါ့ပါးသော Index Branch။
• index က ရွေးချယ်ထားသော block များအပေါ်တွင်သာ ပုံမှန် softmax attention ကို run သော Main Branch။

MSA စာတမ်းထဲရှိ configuration သည် token 128 ပါသော block 16 ခု k = ဖြစ်ပြီး query တိုင်းကို attend လုပ်သော token 2,048 fixed budget ပေးသည်။ Fixed ဆိုသည်မှာ sequence length နှင့်အတူ ကြီးမလာခြင်း ဖြစ်သည်။ ထိုအရာသည် trick တစ်ခုလုံး ဖြစ်သည် — context ကြီးထွားလာသည်နှင့်အမျှ dense baseline တစ်ခု၏ attention ကုန်ကျစရိတ်သည် ဆက်တိုက် တက်လာသော်လည်း MSA ၏ main-branch ကုန်ကျစရိတ်သည် ညီညီနေသောကြောင့် attention သည် quadratic အစား linear စွာ scale ဖြစ်သည်။

ကိန်းများသည် MiniMax Sparse Attention report (arXiv 2606.13392) မှ ဖြစ်သည် — 1M context ၌ ညီမျှစွာ configure လုပ်ထားသော GQA နှင့် ယှဉ်လျှင် token တစ်ခုလျှင် attention FLOPs 28.4× ကျဆင်းခြင်းနှင့် စာတမ်း၏ parameter 109B study တွင် H800 hardware ပေါ်တွင် တိုင်းတာထားသော prefill 14.2× / decode 7.6× wall-clock speedup များ ဖြစ်သည်။ MiniMax က 1M context ၌ M2 ကို ယှဉ်၍ M3 အတွက် prefill 9× နှင့် decode 15× speedup များကို သီးခြား ဖော်ပြထားသည်။ အားလုံးသည် lab-report ဖြစ်သည်။

ဤ vision ဆောင်းပါးအတွက် အရေးကြီးသော စစ်ဆေးမှုကိုလည်း စာတမ်းက ပြုလုပ်ထားသည် — native multimodal ဖြစ်သော parameter 109B MoE တစ်ခုပေါ်တွင် MSA သည် AI2D, ChartQA နှင့် MMMU အပါအဝင် ရုပ်ပုံ benchmark များနှင့် EgoSchema, LongVideoBench နှင့် VideoMME အပါအဝင် video benchmark များတစ်လျှောက် full-attention baseline တစ်ခုနှင့် နှိုင်းယှဉ်ဖွယ် performance ကို ထိန်းထားနိုင်ခဲ့ပြီး — sparse variant များသည် context ရှည်သော video task များတွင် တစ်ခါတစ်ရံ ပိုတောင် ကောင်းလာသည်။ ဤနေရာတွင် sparsity သည် speed အတွက် ငွေပေးရသော quality tax တစ်ခု မဟုတ်ပါ; input ရှည်များပေါ်တွင် ၎င်းသည် ခန့်မှန်း အခမဲ့ ကဲ့သို့ ပေါ်လွင်သည်။

customer တစ်ဦးအနေနှင့် ဘာကြောင့် စိတ်ဝင်စားသင့်သလဲ — serving cost ကပင် list price ကို သတ်မှတ်သည်။ attention ကုန်ကျစရိတ် ကြီးထွားမှု ရပ်တန့်ထားသော foundation တစ်ခုသည် ရုပ်ပုံ တစ်သိန်းသို့ ညွှန်ပြရန် ငွေပေးနိုင်သော foundation တစ်ခု ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် "ဈေးအသက်သာဆုံး ဆင်ဆာမဲ့ vision မော်ဒယ်" ၏ နောက်ကွယ်ရှိ mechanism ဖြစ်သည် — ၎င်းသည် promotional rate တစ်ခု မဟုတ်ပါ, architecture တစ်ခု ဖြစ်သည်။

043BIT-REAP ဆိုသည်မှာ ဘာကို ဆိုလိုပြီး ဘယ်နေရာတွင် ကုန်ကျစေသလဲ

parameter 428 billion ရှိသော မော်ဒယ်တစ်ခုသည် full precision ၌ မည်သည့်နေရာတွင်မှ အဆင်ပြေစွာ မဝင်ဆံ့ပါ။ ကျွန်ုပ်တို့ MiniMax-M3 build သည် 3BIT-REAP နောက်ဆက်တွဲကို ပါရှိပြီး ၎င်းသည် အစီအစဉ်အတိအကျ တစ်ခုတွင် အသုံးချထားသော လုပ်ဆောင်ချက် သီးခြားနှစ်ခုကို ဖော်ပြထားသည်။

REAP — compress မလုပ်မီ expert များကို ဖျက်ပစ်ခြင်း

REAP — Router-weighted Expert Activation Pruning — သည် Cerebras နှင့် University of Calgary မှ one-shot MoE compression နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်ပြီး arXiv 2510.13999 အဖြစ် ထုတ်ဝေခဲ့ကာ ICLR 2026 တွင် လက်ခံခဲ့သည်။ ၎င်း၏ argument မှာ generative task များအတွက် expert များကို prune လုပ်ခြင်းသည် merge လုပ်ခြင်းကို အနိုင်ယူသည် ဆိုသည်ပင် ဖြစ်သည် — merge လုပ်ခြင်းသည် router ၏ fine-grained control ကို ဖျက်ဆီးပြီး ဘယ်တော့မှ ပြန်မရနိုင်သော error တစ်ခု ထည့်သွင်းသည်။ ထို့ကြောင့် REAP သည် router gate value (router က မည်မျှ မကြာခဏ, မည်မျှ ပြင်းထန်စွာ ရွေးချယ်သလဲ) နှင့် expert activation norm (၎င်း၏ output က တကယ် မည်မျှ contribute လုပ်သလဲ) ပေါင်းစပ်သော saliency criterion ဖြင့် expert တစ်ခုစီကို score ပေးပြီး အရေးအပါဆုံးမဟုတ်သည့် expert များကို လုံးလုံး ဖျက်ပစ်သည်။

author များက parameter trillion တစ်ခုအထိ ကြီးမားသော မော်ဒယ်များမှ expert 50% အထိ ဖယ်ရှားနိုင်ကြောင်း baseline အရည်အသွေးကို အများကြီး ထိန်းသိမ်းထားနိုင်စဉ် ဖော်ပြခဲ့သည် — Qwen3-480B-Coder-FP8 ပေါ်တွင် 50% pruning ၌ baseline non-agentic coding ability ၏ 97.6% နှင့် agentic SWE-Bench ၏ 96.7% ကို ထိန်းသိမ်းထားနိုင်ခဲ့သည်။ ၎င်းတို့သည် စာတမ်း၏ မော်ဒယ်များပေါ်ရှိ စာတမ်း၏ ကိန်းများဖြစ်ပြီး ကျွန်ုပ်တို့ MiniMax-M3 ပေါ်ရှိ ကျွန်ုပ်တို့ ကိန်းများ မဟုတ်ပါ; ၎င်းတို့ကို ဤနေရာတွင် တူညီသော တိုင်းတာမှုတစ်ခု ရှိကြောင်း ဆိုလိုသည်မဟုတ်ဘဲ သင် နည်းလမ်းကို စစ်ဆေးနိုင်ရန် ကိုးကားထားသည်။

3-bit weight, ဒုတိယ

ကျန်ရှိသော weight များကို ထို့နောက် 3 bit ၌ သိမ်းဆည်းသည်။ အစီအစဉ်ကို ရည်ရွယ်ချက်ရှိရှိ ထားထားပြီး ပေါင်းစပ်မှု၏ အဓိကအချက်ပင် ဖြစ်သည် — ဦးစွာ prune လုပ်, ဒုတိယ quantize လုပ်။ ဖျက်ပစ်တော့မည့် expert များကို သစ္စာရှိစွာ encode ရန် weight တစ်ခုလျှင် ထိုက်တန်သော bit သုံးခုကို သုံးစွဲရန် အဓိပ္ပာယ် မရှိပါ။ sparse tail ကို prune လုပ်ပြီး ကျန်ရှိသော budget ကို တကယ်ပစ်ဖောက်နေသော expert များဆီသို့ လုံးလုံး ပို့ပါ။

ရိုးသားသော သတိပေးချက်

3BIT-REAP သည် ကျွန်ုပ်တို့ ပို့ဆောင်ပေးသော tier အပြင်းထန်ဆုံး ဖြစ်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့ ၎င်းကို foundation အကြီးဆုံးများ — MiniMax-M3, Kimi-K3, DeepSeek-V4-Pro, GLM-5.2, Nemotron3Ultra — ပေါ်တွင် သုံးသည်၊ အကြောင်းမှာ ၎င်းသည် ထို မော်ဒယ်များ ဈေးကောင်းစွာ ရရှိနိုင်ခြင်းနှင့် လုံးဝ မရရှိနိုင်ခြင်း အကြား ခြားနားချက် ဖြစ်သောကြောင့် ဖြစ်သည်။ foundation တစ်ခု ၎င်းကို မလိုအပ်လောက်အောင် သေးငယ်နေသောနေရာတွင် ကျွန်ုပ်တို့ ၎င်းကို မသုံးပါ — ကက်တလောက်ရှိ W8A16 မော်ဒယ်များသည် 16-bit activation ပါသော 8-bit weight ဖြင့် run ပြီး W4A16-AUTOROUND-REAP သည် naive round-to-nearest quantization က စွန့်ပစ်လိုက်သော တိကျမှုကို ပြန်ရရှိစေသော AutoRound ၏ learned rounding ကို သုံးကာ အလယ်တွင် ရှိသည်။ သင့် သည်းခံနိုင်မှုနှင့် ကိုက်ညီသော tier ကို ရွေးချယ်ပါ။ invoice တစ်သောင်းမှ field များ extract လုပ်နေလျှင် 3-bit သည် မှန်ကန်သော ဖလှယ်မှုတစ်ခု ဖြစ်သည်။ ရုပ်ပုံတစ်ခုတည်း၏ တန်ဖိုးမြင့် forensic ဖတ်ရှုမှု တစ်ကြိမ်တည်း ပြုလုပ်နေလျှင် Kimi-K3 ပေါ်တွင် ငွေကို သုံးစွဲပါ။

05input သည် ရုပ်ပုံတစ်ခုဖြစ်သောအခါ "ငြင်းပယ်မှု အလွှာ မရှိ" ဆိုသည်မှာ ဘာကို ဆိုလိုသလဲ

ဆင်ဆာမဲ့ ဆိုသည်မှာ အလွှဲသုံးဆွဲ ဖြစ်တတ်သော စကားလုံးတစ်ခုဖြစ်သောကြောင့် အတိအကျ claim မှာ ဤသို့ ဖြစ်သည် — ဤ endpoint ပေါ်တွင် ငြင်းပယ်မှု အလွှာ မရှိပါ၊ output filtering လည်း မရှိပါ။ classifier တစ်ခုမျှ မော်ဒယ် မမြင်ခင်မှာပင် သင့် ရုပ်ပုံကို စစ်ဆေးခြင်း မရှိပါ။ policy model တစ်ခုမျှ ထွက်လာသော token များကို စစ်ဆေးခြင်း မရှိပါ။ မော်ဒယ် ထုတ်လုပ်သည့်အရာသည် သင် ရရှိမည့်အရာပင် ဖြစ်သည်။

text ၌ ထို၏ အကျိုးသက်ရောက်မှုသည် ရင်းနှီးသည်။ vision ၌ကမူ မတူညီသော အမျိုးအစားတစ်ခု ဖြစ်သည်၊ အကြောင်းမှာ ရုပ်ပုံ input များပေါ်ရှိ ငြင်းပယ်မှု အပြုအမူသည် commercial multimodal API များ အထိန်းအကွပ်ဆုံးနှင့် အသိမ်ဆုံး နေရာ ဖြစ်သောကြောင့် ဖြစ်သည်။ typical failure များမှာ ဤသို့ ဖြစ်သည် —

• identity ဆိုင်ရာ ကျယ်ပြန့်စွာ ငြင်းပယ်မှု — policy တစ်ခုက description ကို identification နှင့် ခွဲခြားမရသောကြောင့် ရှင်းလင်းစွာ မြင်နိုင်ပြီး လုံးလုံး ရိုးသားသော attribute များ အပါအဝင် ဓာတ်ပုံတစ်ပုံထဲရှိ လူများကို လုံးဝ ဖော်ပြရန် ငြင်းဆန်ခြင်း။
• subject-matter escape — transcription သည် mechanical task တစ်ခုပင် ဖြစ်ချေသော်လည်း document တစ်ခု၏ အကြောင်းအရာကြောင့် ၎င်းကို transcribe လုပ်ရန် သို့မဟုတ် summarize လုပ်ရန် ငြင်းဆန်ခြင်း။
• ဆေးဘက်ဆိုင်ရာနှင့် forensic ရွံ့ရှာမှု — professional တစ်ဦး ဖော်ပြပေးရန် လိုအပ်သော clinical imagery, ဒဏ်ရာ documentation, သို့မဟုတ် မတော်တဆမှု ဓာတ်ပုံများကို ဖော်ပြရန် ငြင်းဆန်ခြင်း။
• security-tooling false positive — terminal, packet capture, သို့မဟုတ် debugger ပါဝင်သောကြောင့် screenshot တစ်ခုကို ဖတ်ရန် ငြင်းဆန်ခြင်း။
• တိတ်ဆိတ်စွာ အရည်အသွေး ကျဆင်းခြင်း — အဆိုးဆုံးတစ်ခု — ငြင်းပယ်မှု မဟုတ်ဘဲ hedge ထားသော အဖြေမဲ့တစ်ခုဖြစ်ပြီး သင့် schema validation ကို ဖြတ်သန်းကာ error တစ်ခုမျှ မထူးပဲ သင့် dataset ကို ဆိပ်ထိုးပစ်သည်။

ငါးခုစလုံးနှင့် ပတ်သက်သော operational ပြဿနာမှာ ၎င်းတို့ မတရားသောကြောင့် မဟုတ်ပါ။ ၎င်းတို့ တိုင်းတာမရသောကြောင့် ဖြစ်သည်။ မှားသော အဖြေတစ်ခုသည် data point တစ်ခု ဖြစ်ပြီး — ၎င်းကို score ပေးနိုင်, evaluation ၌ ဖမ်းနိုင်ကာ ပြင်ဆင်နိုင်သည်။ ငြင်းပယ်မှုတစ်ခုသည် အပေါက်တစ်ခု ဖြစ်သည်။ batch scale တွင် သင့် input များတစ်လျှောက် random မဟုတ်စွာ ဖြန့်ဝေထားသော ငြင်းပယ်မှုနှုန်း 3% — တည်ဆောက်ပုံအရ ခက်ခဲပြီး ထူးဆန်းသော case များပေါ်တွင်သာ စုစည်းနေသော — သည် downstream cleanup မည်မျှပြုလုပ်ပြုလုပ် ပြန်မရနိုင်သော သင့် ရလဒ်များထဲရှိ စနစ်တကျ bias တစ်ခု ဖြစ်သည်။ ငြင်းပယ်မှု အလွှာကို ဖယ်ရှားခြင်းသည် တိတ်ဆိတ်၍ ဆက်စပ်နေသော ပျောက်ဆုံးနေသော data ရင်းမြစ်တစ်ခုကို ဖယ်ရှားခြင်း ဖြစ်သည်။

Shannon ကို ကျွန်ုပ်တို့ Responsible Use Policy အောက်တွင် Shannon Lab LLC, New Mexico, USA က operate လုပ်ထားသည်။ ဆင်ဆာမဲ့ ဆိုသည်မှာ မော်ဒယ်သည် သင့် input များကို editorialize မလုပ်ခြင်း ဖြစ်ပြီး account တွင် terms မရှိခြင်း ဆိုသည်မှာ မဟုတ်ပါ။

06Specification အပြည့်အစုံ

Field	MiniMax-M3 · 3BIT-REAP
Model id	MiniMax-M3-3BIT-REAP
Foundation	MiniMax-M3 (MiniMax AI)
Context window	262,144 token
Max output	16,384 token
ရုပ်ပုံ input	ရှိ
Video input	ဖော်ပြမထား
Streaming	ရှိ
Tool calling	ရှိ
Reasoning	ရှိ (reasoning_effort)
Structured output	json_schema + response_format
ငြင်းပယ်မှု အလွှာ	မရှိ
Endpoint	/v1/chat/completions · /v1/messages · /v1/responses
ဝန်ဆောင်မှုပေးသည့်နေရာ	Shannon ကိုယ်ပိုင် GPU ကလပ်စတာ

ထို table ထဲရှိ line နှစ်ကြောင်းသည် အလေးပေးထိုက်သည်။ Video input ကို ဖော်ပြမထားပါ။ upstream M3 foundation ကို video ဖြင့် train ခဲ့ပြီး MiniMax က video input ကို documented ထားသော်လည်း ကျွန်ုပ်တို့ endpoint သည် ရုပ်ပုံများကို လက်ခံသည်။ ရုပ်ပုံအပေါ် တည်ဆောက်ပါ။ ဒုတိယအချက်မှာ 262,144-token window သည် upstream ၏ token တစ်သန်း ကိန်းအစား ကျွန်ုပ်တို့ ကိုယ်ပိုင်ဖြစ်သည် — document ရှည်နှင့် ရုပ်ပုံများစွာ ပါသော workload များကို 262,144 ကို ရည်ညွှန်း စီစဉ်ပါက ဘယ်တော့မှ အံ့အားသင့်စရာ ရှိလိမ့်မည် မဟုတ်ပါ။

07ဆင်ဆာမဲ့ MiniMax API ကို ခေါ်ဆိုခြင်း

Dialect သုံးမျိုး, နောက်ကွယ်ရှိ မော်ဒယ်တူတူ, သုံးမျိုးလုံးတွင် streaming ရှိသည်။ သင့် existing client ပြောနေပြီးသား dialect ကို သုံးပါ; ၎င်းတို့ကြား capability ကွာဟချက် မရှိပါ။ သင့် base URL ကို Shannon သို့ ညွှန်ပြပြီး model id ကို ပြောင်းပါ။

OpenAI dialect မှတဆင့် ရုပ်ပုံ နားလည်မှု

curl https://api.shannon-ai.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $SHANNON_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "MiniMax-M3-3BIT-REAP",
    "messages": [{
      "role": "user",
      "content": [
        { "type": "text", "text": "Transcribe every field in this scan. Do not summarize." },
        { "type": "image_url",
          "image_url": { "url": "data:image/png;base64,iVBORw0KGgo..." } }
      ]
    }],
    "max_tokens": 4096,
    "stream": true
  }'

Remote https:// URL နှင့် base64 data URL နှစ်ခုစလုံးသည် image_url အပိုင်းထဲတွင် အလုပ်လုပ်သည်။ cross-page နှိုင်းယှဉ်မှု လိုအပ်ချိန် message တစ်ခုထဲတွင် ရုပ်ပုံ အပိုင်းများစွာကို ပူးတွဲပါ — သင့်တွင် သုံးစွဲရန် token 262,144 ရှိပြီး 1M လျှင် $0.50 ၌ ၎င်းတို့ကို သုံးစွဲခြင်းသည် ဈေးသက်သာသည်။

JSON schema ဖြင့် Typed extraction

ဤ မော်ဒယ်သည် pipeline တစ်ခုတွင် ၎င်း၏ နေရာကို ရရှိသည့်နေရာမှာ vision + strict schema + floor price ပေါင်းစပ်မှု ဖြစ်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့ ကက်တလောက်ရှိ မော်ဒယ် အားလုံးတွင် သုံးခုစလုံး မရှိပါ — Laguna-S-2.1 နှင့် inkling သည် json_schema ကို ထောက်ပံ့ခြင်း မရှိပါ။ MiniMax-M3 ကမူ ထောက်ပံ့သည်၊ ဆိုလိုသည်မှာ parsing အလွှာတစ်ခု မလိုဘဲ ရုပ်ပုံတစ်ခုမှ validated object တစ်ခု ရယူနိုင်သည် —

{
  "model": "MiniMax-M3-3BIT-REAP",
  "messages": [ /* text part + image_url part */ ],
  "response_format": {
    "type": "json_schema",
    "json_schema": {
      "name": "invoice",
      "strict": true,
      "schema": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "vendor":     { "type": "string" },
          "issued_on":  { "type": "string" },
          "total_cents":{ "type": "integer" },
          "line_items": { "type": "array", "items": { "type": "string" } }
        },
        "required": ["vendor", "issued_on", "total_cents", "line_items"],
        "additionalProperties": false
      }
    }
  }
}

Reasoning effort

မော်ဒယ်သည် reasoning_effort ကို ဖော်ပြထားသည်။ volume ရှိသော ရုပ်ပုံ classification ပေါ်တွင် ၎င်းကို နိမ့်ချထားပါ — သင် perceptual မေးခွန်းတစ်ခု မေးနေခြင်းဖြစ်ပြီး reasoning token များသည် သင် ငွေပေးရသော output token များ ဖြစ်သည်။ ရုပ်ပုံသည် argument ရှည်တစ်ခုထဲရှိ သက်သေအထောက်အထားဖြစ်သော call များတွင် ၎င်းကို မြှင့်ပါ — specification တစ်ခုနှင့် diagram တစ်ခုကို ယှဉ်ဖတ်ခြင်း, chart တစ်ခုနှင့် table တစ်ခုကို ညှိနှိုင်းခြင်း, screenshot နှစ်ခုသည် defect တူတူကို ပြသလားဆုံးဖြတ်ခြင်း။

Dialect သုံးမျိုးလုံးအတွက် parameter reference အပြည့်အစုံ, error semantics နှင့် streaming format များကို Shannon API documentation တွင် ရရှိနိုင်သည်။

08MiniMax-M3 ကို ဘယ်နေရာတွင် သုံးသင့်သလဲ — နှင့် မသုံးသင့်သလဲ

ဤ conditions များတွင် ရွေးချယ်ပါ

• Volume ရုပ်ပုံ အလုပ်။ Dataset labeling, moderation သုတေသန, catalog enrichment, screenshot triage, scan လုပ်ထားသော document များပေါ်ရှိ batch OCR-and-structure။ floor price ကပင် argument တစ်ခုလုံး ဖြစ်သည်။
• ရုပ်ပုံများကို typed record များအဖြစ်။ Vision ထပ် strict json_schema ထပ် ကက်တလောက်ရှိ ဈေးသက်သာဆုံး token — ဤနေရာတွင် မော်ဒယ်နှစ်ခုသာ ဤ ပေါင်းစပ်မှုကို ပေးသည်။
• Multimodal context ရှည်။ request တစ်ခုတည်းထဲတွင် စာမျက်နှာများစွာ, သို့မဟုတ် frame များစွာ — အောက်ခံ architecture ကို ဤ input ပုံသဏ္ဌာန်အတွက် အတိအကျ တည်ဆောက်ထားသည်။
• ငြင်းပယ်မှုများက sample ကို ဖျက်ဆီးစေသော သုတေသန။ မော်ဒယ်က item တိုင်းကို — ခက်ခဲသော item များ အပါအဝင် — ဖြေဆိုမှုအပေါ် validity မှီခိုနေသော study မည်သည့်တစ်ခုမဆို။
• Screen တစ်ခုကို ဖတ်သော agentic loop များ။ M-series မျိုးရိုးသည် ရှင်းလင်းစွာ agentic ဖြစ်ပြီး tool calling ရရှိနိုင်သည်။

ဤ conditions များတွင် အခြားတစ်ခုကို ရွေးချယ်ပါ

• vision ceiling အမြင့်ဆုံးနှင့် budget ရှိနေလျှင်။ Kimi-K3 · 3BIT-REAP သည် input ဈေး၏ 7.7× ဖြစ်ရသည့် အကြောင်းရင်း ရှိသည်; တန်ဖိုးမြင့် ဖတ်ရှုမှု တစ်ကြိမ်တည်းပေါ်တွင် ၎င်းသည် သုံးစွဲထိုက်သော ငွေ ဖြစ်သည်။
• fidelity အမြင့်ဆုံး weight လိုအပ်လျှင်။ 3-bit သည် ကျွန်ုပ်တို့ tier အပြင်းထန်ဆုံး ဖြစ်သည်။ W8A16 မော်ဒယ်များသည် precision အတွက် ဈေးနှုန်းကို ဖလှယ်ပေးပြီး fidelity ကို optimize လုပ်နေပါက MiMo-V2.5 · W8A16 သည် $0.50 / $2.00 ဈေးနှုန်းတူတူ၌ vision-capable ဖြစ်သည်။
• video လိုအပ်လျှင်။ ဤ endpoint ပေါ်တွင် video input ကို ကျွန်ုပ်တို့ ဖော်ပြမထားပါ။
• task သည် frontier ၌ pure text ဖြစ်လျှင်။ ထိုအတွက် DeepSeek-V4-Pro-0813 ရှိသည်; သင် ဘယ်တော့မှ မသုံးမည့် vision tower အတွက် ငွေပေးနေခြင်း ဖြစ်လိမ့်မည်။

MiniMax family အတွက် architecture, benchmark နှင့် speedup ကိန်းများကို MiniMax AI က lab-report ပြုလုပ်ထားသည်; REAP ကိန်းများကို REAP author များက ၎င်းတို့ ကိုယ်ပိုင် မော်ဒယ်များပေါ်တွင် ဖော်ပြထားပြီး ဤ build ၏ တိုင်းတာမှု မဟုတ်ပါ။ Shannon ဈေးနှုန်း, context window နှင့် capability flag များသည် ကျွန်ုပ်တို့ ကိုယ်ပိုင်ဖြစ်ပြီး ကျွန်ုပ်တို့ live model catalog မှ ဖတ်ရှုထားခြင်း ဖြစ်သည်။

09မေးလေ့ရှိသော မေးခွန်းများ

---

Sources: MiniMax-M3 model card · MiniMax-M1: Scaling Test-Time Compute Efficiently with Lightning Attention · MiniMax-01: Scaling Foundation Models with Lightning Attention · REAP the Experts: Why Pruning Prevails for One-Shot MoE Compression။ MiniMax benchmark နှင့် speedup ကိန်းများသည် lab-report ဖြစ်ပြီး သီးခြား verification ကို စောင့်ဆိုင်းနေသည်။ Shannon ဈေးနှုန်းနှင့် capability flag များသည် 2026 စက်တင်ဘာ 5 ရက်နေ့အထိ လက်ရှိ ဖြစ်သည်။