API MiniMax aláìní ìhámọ́: ìríran ní iye ilẹ̀

Ó fẹ́rẹ̀ẹ́ jẹ́ pé gbogbo API oníbùsọ̀-púpọ̀ tí a ń gbé ni ó ń fi iye gíga sí ìríran. O ń san iye àwòṣe ọ̀rọ̀ fún ọ̀rọ̀, lẹ́yìn náà o ń san sí i — nígbà mìíràn ní ìlọ́po púpọ̀ — ní ìṣẹ́jú tí àwòrán bá wọ inú ìtọ́ni náà. Lórí ìyẹn, àwòrán wọlé ni ibi tí ìhùwàsí ìkọ̀sílẹ̀ ti lágbára jù: àwòṣe tí yóò fi ayọ̀ jíròrò kókó kan nínú ọ̀rọ̀ yóò kọ̀ láti ṣàpèjúwe ohun kan náà nínú fọ́tò. Àbájáde rẹ̀ ni ọjà tí ó gbówó lórí fún ìpè kọ̀ọ̀kan tí kò sì ṣeé gbẹ́kẹ̀lé fún ìpè kọ̀ọ̀kan, èyí tí ó burú jù nígbà tí o bá ń ṣàkóso ìwọ̀n. MiniMax-M3 lórí Shannon ni ìdáhùn wa sí ìyẹn: $0.50 / $2.00 kan náà tí o ń san fún àwòṣe ọ̀rọ̀ wa tí ó pọ́n jù, tí a lò sí ìpìlẹ̀ tí a kọ́ ní oníbùsọ̀-púpọ̀ láti ìgbésẹ̀ àkọ́kọ́, láìsí ìpele ìkọ̀sílẹ̀ tí ó jókòó níwájú rẹ̀.

01Kí ni "àwòṣe ìríran aláìní ìhámọ́ tí ó pọ́n jù" túmọ̀ sí ní tòótọ́ níhìn-ín

Àkójọ Shannon jẹ́ àwòṣe méjìlá. Márùn-ún nínú wọn ń gba àwòrán. Iye wọn, fún token mílíọ̀nù kan:

Àwòṣe tí ó lè ríran	Wọlé	Jáde	Ìtújáde tí a ṣètò
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 nìkan
Kimi-K3 · 3BIT-REAP	$3.83	$19.12	json_schema + response_format

MiniMax-M3 jókòó ní ilẹ̀ — $0.50 / $2.00 — ní ìdọ́gba pẹ̀lú MiMo-V2.5 àti kò sí ohunkóhun ní ìsàlẹ̀ rẹ̀, nítorí $0.50 / $2.00 ni ilẹ̀ àtòjọ iye wa. Lòdì sí orí ààlà ìríran ó pọ́n ní 7.7× lórí ìwọlé àti 9.6× lórí ìjáde ju Kimi-K3 lọ.

Fi ìyẹn sínú iṣẹ́ kan. Ṣebí o ń ṣàyẹ̀wò àwòrán 1,000 — àwòrán ojú-ìwé, ojú-ewé tí a ya, fọ́tò ọjà — tí ó ń wọlé ní nǹkan bí token 1,200 ti àwòrán pẹ̀lú ìtọ́ni tí ó sì ń jáde ní token 300 ti ìdáhùn:

Àwọn iye àtòjọ Shannon, September 2026. Iye token jẹ́ àpẹẹrẹ; ìpín-token àwòrán rẹ gbára lé ìpéye àti iye àwòrán tí o so mọ́ ìpè kọ̀ọ̀kan.

Àwọn ìtọ́kasí méjì sí i tí ó wúlò láti pa mọ́ lọ́kàn. Kíkún gbogbo kọ́ńtẹ́kìsì token 262,144 náà lẹ́ẹ̀kan ń ná nǹkan bí sẹ́ǹtì 13. Ìdáhùn token 16,384 tí ó gùn jù ń ná nǹkan bí sẹ́ǹtì 3.3. Àwọn wọ̀nyẹn ni ààlà gidi ti ìbéèrè kan tí ó burú jù, wọ́n sì kéré tó bẹ́ẹ̀ tí ìdíwọ́ tí ó fani-lọ́kàn-mọ́ra lórí pàìpù ìríran dáwọ́ jíjẹ́ owó dúró tí ó sì bẹ̀rẹ̀ sí jẹ́ ìjábọ̀.

02Ìlà ìran MiniMax: ilé-ìwádìí kan tí ń mú token dára, kì í ṣe àkọlé ìròyìn

MiniMax AI jẹ́ ilé-ìwádìí Shanghai kan tí gbogbo ìtàn ìwúwo-ṣíṣí rẹ̀ jẹ mọ́ ìbéèrè kan: báwo ni o ṣe lè mú kí àfiyèsí pọ́n tó bẹ́ẹ̀ tí kọ́ńtẹ́kìsì gígùn àti ìbùsọ̀-púpọ̀ yóò dáwọ́ jíjẹ́ ohun ọ̀ṣọ́ dúró? Gbogbo ìtújáde nínú ìlà náà jẹ́ ìdáhùn sí ìbéèrè yẹn, àwọn ìdáhùn náà sì ń kọ́ ara wọn.

MiniMax-01 — Lightning Attention, àti ìríran láti ìbẹ̀rẹ̀

Ọ̀wọ́ MiniMax-01 (tí a tẹ̀ jáde gẹ́gẹ́ bí arXiv 2501.08313) dá Lightning Attention sílẹ̀, ìṣàmúlò tí ó mọ I/O ti ẹ̀dà àfiyèsí laini, nínú àwòṣe Àdàpọ̀ Àwọn Amòye àdàpọ̀ onípárámítà 456B ní àpapọ̀ pẹ̀lú 45.9B tí ó ń ṣiṣẹ́ fún token kọ̀ọ̀kan. Ọ̀wọ́ náà jáde ní méjì: MiniMax-Text-01 àti MiniMax-VL-01, àwòṣe ìríran náà. VL-01 lo àkójọ ViT-MLP-LLM tí ó ti wọ́pọ̀ báyìí, ṣùgbọ́n pẹ̀lú Vision Transformer onípárámítà mílíọ̀nù 303 tí a kọ́ láti ìbẹ̀rẹ̀ lórí àwọn àwòrán-àkọlé mílíọ̀nù 694 dípò olùsọ̀rọ̀ tí a yá, lẹ́yìn náà tí a bá ṣe é mu tí a sì tún un ṣe papọ̀ kọjá pàìpù oníṣẹ̀ọ̀nà-púpọ̀ tí ó ń ṣàkóso token bílíọ̀nù 512.

Kúlẹ̀kúlẹ̀ yẹn ṣe pàtàkì fún àpilẹ̀kọ tí o ń kà. Ìríran nínú ìlà ìran yìí kì í ṣe àfikún tí a lẹ̀ mọ́ àwòṣe ọ̀rọ̀ ní àkókò ìkẹyìn láti fi àmì sí àpótí. MiniMax ti ń kọ́ ilé-ìṣọ́ ojú tirẹ̀ láti ìtújáde ṣíṣí àkọ́kọ́ rẹ̀, èyí ni ìdí tí ìmọ̀ àkọsílẹ̀, ìmọ̀ UI àti àwòrán ojú-ìwé, àti kíka àwòrán-ìlà fi ti jẹ́ agbára tí ó dúró fún ìdílé náà dípò ohun tí a rò lẹ́yìn ìgbà.

MiniMax-M1 — àfiyèsí àdàpọ̀ fún ìrònú gígùn

MiniMax-M1 (arXiv 2506.13585) ni àwọn òǹkọ̀wé rẹ̀ ṣàpèjúwe gẹ́gẹ́ bí àwòṣe ìrònú àfiyèsí-àdàpọ̀ ìwúwo-ṣíṣí àkọ́kọ́ ní ìwọ̀n ńlá. Ó pa ara MoE 456B / 45.9B mọ́ ó sì da irú àfiyèsí méjèèjì pọ̀: bulọ́ọ̀kì transformer àfiyèsí-softmax tí ó wọ́pọ̀ lẹ́yìn bulọ́ọ̀kì Lightning Attention méje kọ̀ọ̀kan. A díwọ̀n èrè náà nínú ìṣírò dípò ipò lórí àtòjọ — MiniMax ròyìn pé ní gígùn ìṣẹ̀dá token 100K, M1 lo nǹkan bí 25% FLOPs ti DeepSeek R1, nígbà tí ó ń gba kọ́ńtẹ́kìsì token mílíọ̀nù kan ní ìbílẹ̀.

MiniMax-M2 — ìyípadà sí ìṣiṣẹ́ kékeré

MiniMax-M2 lọ sí ọ̀nà mìíràn lórí ìwọ̀n ó sì gba àfiyèsí fún un: olùsọ̀rọ̀-jáde onípele 62 pẹ̀lú párámítà 229.9B ní àpapọ̀ ṣùgbọ́n ~9.8B nìkan tí ó ń ṣiṣẹ́ fún token kọ̀ọ̀kan, tí ń lo amòye kékeré 256 fún ìpele MoE kọ̀ọ̀kan pẹ̀lú ìdarí sigmoid sí mẹ́jọ nínú wọn, ipò RoPE àti QK-RMSNorm fún ìdúróṣinṣin ìdálẹ́kọ̀ọ́. Ó jẹ́ àwòṣe ìkọ̀wé-kóòdù aṣojú ní gbangba — àtúnṣe fáìlì-púpọ̀, ìyípo sá-tún-ṣe, àtúnṣe tí ìdánwò fọwọ́sí — ó sì dá ìṣètò ìrònú tí a dàpọ̀ sílẹ̀, níbi tí a ń ru ìrònú láàrin àwọn ìyípo ìpe-ohun-èlò dípò kí a jù ú nù lẹ́yìn ìyípo kọ̀ọ̀kan. M2 ni àwòṣe tí ó fi orúkọ MiniMax múlẹ̀ fún pípèsè ìhùwàsí aṣojú tí ó sún mọ́ iwájú ní ìdá kékeré ti ìnáwó fún-token, nípa pípa ìṣiṣẹ́ mọ́ ní kékeré nìkan.

MiniMax-M3 — ìpìlẹ̀ tí ó wà lábẹ́ ẹnu-ọ̀nà yìí

A tẹ MiniMax-M3 jáde ní June 1, 2026, pẹ̀lú ìwúwo lórí Hugging Face kété lẹ́yìn náà àti ìròyìn ìmọ̀-ẹ̀rọ ní arXiv 2606.13392. Ó jẹ́ àwòṣe Àdàpọ̀ Àwọn Amòye onípárámítà 428B pẹ̀lú nǹkan bí 23B tí ó ń ṣiṣẹ́ fún token kọ̀ọ̀kan, kọ́ńtẹ́kìsì token mílíọ̀nù kan tí a kọ sílẹ̀, àti àwòrán àti fídíò wọlé ti ìbílẹ̀ — MiniMax ń ṣàpèjúwe rẹ̀ gẹ́gẹ́ bí èyí tí a kọ́ ní ìbùsọ̀ àdàpọ̀ "láti ìgbésẹ̀ àkọ́kọ́ gan-an," dípò tí a kọ́ ní ọ̀rọ̀ ṣáájú tí a sì mú bá ìbùsọ̀-púpọ̀ mu lẹ́yìn náà. Lórí nọ́mbà tí MiniMax fúnra rẹ̀ tẹ̀ jáde ó gbá 80.5% lórí SWE-bench Verified àti 59.0% lórí SWE-bench Pro. Àwọn wọ̀nyẹn jẹ́ nọ́mbà tí olùtajà ròyìn lórí àmì ìdíwọ̀n ìkọ̀wé-kóòdù, èyí sì ni ọ̀nà gan-an tí o gbọ́dọ̀ fi wọ́n wọ̀n; a ń tọ́ka sí wọn nítorí pé wọ́n jẹ́ ìsọ̀rọ̀ tí ilé-ìwádìí náà tẹ̀ jáde, kì í ṣe nítorí pé a ti tún wọn ṣe lọ́tọ̀.

03MiniMax Sparse Attention: ìdí tí àwòṣe ìríran fi lè pọ́n bẹ́ẹ̀

Iṣẹ́-ẹ̀rọ tí ó fani-lọ́kàn-mọ́ra nínú M3 ni MiniMax Sparse Attention (MSA), òun sì ni ìdí tààrà tí àwòṣe oníbùsọ̀-púpọ̀ tí ó tóbi bẹ́ẹ̀ fi lè jókòó ní iye ilẹ̀ wa. Àwọn àwòrán ń gba token púpọ̀. Ojú-ewé díẹ̀ tí ó ní ìpéye gíga lè fi ẹgbẹẹgbẹ̀rún token sínú ìtọ́ni kí o tó kọ ìtọ́ni kan ṣoṣo. Lábẹ́ àfiyèsí gbogbogbò, ìnáwó yẹn ń kóra jọ ní ìlọ́po-méjì, àwòṣe tí ó ń ka ojú-ewé ogún kò sì gbówó lórí ní ìlọ́po méjì ti èyí tí ó ka mẹ́wàá — ó burú ju ìlọ́po méjì lọ.

MSA ń yí ìrísí ìlà yẹn padà. Ó jẹ́ ètò block-sparse tí a kọ́ lórí ẹ̀yìn Grouped Query Attention, tí a pín sí ẹ̀ka méjì:

• Ẹ̀ka Àtọ́ka fúyẹ́ kan tí ń fún àwọn bulọ́ọ̀kì key-value ní àmì — àmì max-pooling kọjá àwọn token nínú bulọ́ọ̀kì kọ̀ọ̀kan — tí ó sì ń yan top-k fún ipò query kọ̀ọ̀kan àti fún ẹgbẹ́ GQA kọ̀ọ̀kan, tí ó ń fi bulọ́ọ̀kì agbègbè tí ó ní query náà nínú kún un nígbà gbogbo fún ìdúróṣinṣin ìdálẹ́kọ̀ọ́.
• Ẹ̀ka Àkọ́kọ́ tí ń sá àfiyèsí softmax gbogbogbò lórí àwọn bulọ́ọ̀kì tí àtọ́ka náà yàn nìkan.

Ìṣètò nínú ìwé MSA ni k = bulọ́ọ̀kì 16 ti token 128, èyí tí ń fún query kọ̀ọ̀kan ní ìsúná tí ó dúró ti token 2,048 tí a ń fiyèsí. Tí ó dúró, ìyẹn ni pé kì í dàgbà pẹ̀lú gígùn ọ̀wọ̀ọ̀wọ̀. Ìyẹn ni gbogbo ẹ̀tàn náà: bí kọ́ńtẹ́kìsì ṣe ń dàgbà, ìnáwó àfiyèsí ti ìpìlẹ̀ ìfiwéra tí ó nípọn ń gòkè lọ nígbà tí ìnáwó ẹ̀ka-àkọ́kọ́ MSA ń dúró ṣánṣán, torí náà àfiyèsí ń dàgbà ní ìlà dípò ní ìlọ́po-méjì.

Àwọn nọ́mbà láti inú ìròyìn MiniMax Sparse Attention (arXiv 2606.13392): ìdínkù 28.4× nínú FLOPs àfiyèsí fún-token lòdì sí GQA tí a ṣètò bákan náà ní kọ́ńtẹ́kìsì 1M, àti ìyára aago-ògiri 14.2× prefill / 7.6× decode tí a díwọ̀n lórí ohun-èlò H800 nínú ìkẹ́kọ̀ọ́ onípárámítà 109B ti ìwé náà. MiniMax ròyìn lọ́tọ̀ ìyára 9× prefill àti 15× decode fún M3 lòdì sí M2 ní kọ́ńtẹ́kìsì 1M. Gbogbo wọn jẹ́ èyí tí ilé-ìwádìí ròyìn.

Ìwé náà tún ṣe àyẹ̀wò tí ó ṣe pàtàkì fún àpilẹ̀kọ ìríran: lórí MoE 109B tí ó jẹ́ oníbùsọ̀-púpọ̀ ní ìbílẹ̀, MSA gbé iṣẹ́ tí ó bá ìpìlẹ̀ ìfiwéra àfiyèsí-kíkún mu ró kọjá àwọn àmì ìdíwọ̀n àwòrán pẹ̀lú AI2D, ChartQA àti MMMU, àti kọjá àwọn àmì ìdíwọ̀n fídíò pẹ̀lú EgoSchema, LongVideoBench àti VideoMME — pẹ̀lú àwọn ẹ̀dà tí ó túká nígbà mìíràn ń sunwọ̀n sí i lórí àwọn iṣẹ́ fídíò kọ́ńtẹ́kìsì gígùn. Ìtúká níhìn-ín kì í ṣe owó orí dídára tí o ń san fún ìyára; lórí ìwọlé gígùn ó dàbí ẹni pé ó fẹ́rẹ̀ẹ́ jẹ́ ọ̀fẹ́.

Ìdí tí ó fi yẹ kí o bìkítà gẹ́gẹ́ bí oníbàárà: ìnáwó pípèsè ni ó ń pinnu iye àtòjọ. Ìpìlẹ̀ kan tí ìnáwó àfiyèsí rẹ̀ dáwọ́ dídàgbà dúró jẹ́ ìpìlẹ̀ tí o lè ní agbára láti darí sí ọ̀kẹ́ márùn-ún àwòrán. Ìyẹn ni ètò tí ó wà lẹ́yìn "àwòṣe ìríran aláìní ìhámọ́ tí ó pọ́n jù" — kì í ṣe iye ìpolówó, ìhun-ìkọ́ ni.

04Kí ni 3BIT-REAP túmọ̀ sí, àti ibi tí ó ti ń ná ọ

Àwòṣe onípárámítà bílíọ̀nù 428 kò bá ibikíbi tí ó rọrùn mu ní ìpéye kíkún. Ìkọ́ MiniMax-M3 wa ń ru àfikún 3BIT-REAP, èyí tí ń ṣàpèjúwe iṣẹ́ ọ̀tọ̀ méjì tí a lò ní ọ̀wọ̀ọ̀wọ̀ pàtó kan.

REAP: pa àwọn amòye rẹ́ kí o tó fúnpọ̀ wọn

REAP — Router-weighted Expert Activation Pruning — jẹ́ ọ̀nà ìfúnpọ̀ MoE ìbọn-kan láti Cerebras àti Yunifásítì Calgary, tí a tẹ̀ jáde gẹ́gẹ́ bí arXiv 2510.13999 tí a sì gbà ní ICLR 2026. Àríyànjiyàn rẹ̀ ni pé fún àwọn iṣẹ́ ìṣẹ̀dá, gígé àwọn amòye ń borí dídà wọ́n pọ̀: dídàpọ̀ ń ba ìṣàkóso kékeré ti olùdarí náà jẹ́ ó sì ń dá àṣìṣe kan sílẹ̀ tí o kò lè gbà padà láé. Torí náà REAP ń fún amòye kọ̀ọ̀kan ní àmì pẹ̀lú ìwọ̀n ìjáfáfá tí ń da iye ẹnu-ọ̀nà olùdarí (bí ó ṣe ń yàn án lọ́pọ̀ ìgbà tó àti lágbára tó) àti ìwọ̀n ìṣiṣẹ́ amòye (iye tí ìtújáde rẹ̀ ń dá kún un ní tòótọ́) pọ̀, lẹ́yìn náà ó ń pa àwọn amòye tí kò já mọ́ nǹkan kan rẹ́ pátápátá.

Àwọn òǹkọ̀wé ròyìn yíyọ títí dé 50% amòye kúrò nínú àwọn àwòṣe tí ó tóbi tó párámítà trílíọ̀nù kan nígbà tí wọ́n ń pa dídára ìpìlẹ̀ mọ́ lápapọ̀ — lórí Qwen3-480B-Coder-FP8 ní gígé 50%, a pa 97.6% ti agbára ìkọ̀wé-kóòdù aláìṣe-aṣojú ìpìlẹ̀ àti 96.7% lórí SWE-Bench aṣojú mọ́. Àwọn wọ̀nyẹn ni nọ́mbà ìwé náà lórí àwọn àwòṣe ìwé náà, kì í ṣe tiwa lórí MiniMax-M3; a ń tọ́ka sí wọn kí o lè ṣe ìdájọ́ ọ̀nà náà, kì í ṣe láti dábàá ìwọ̀n tí ó dọ́gba níhìn-ín.

Ìwúwo 3-bit, èkejì

Lẹ́yìn náà a ń tọ́jú àwọn ìwúwo tí ó yè ní bit mẹ́ta. Ọ̀wọ̀ọ̀wọ̀ náà jẹ́ ti ìmọ̀ọ́mọ̀ òun sì ni kókó àdàpọ̀ náà: gé ní àkọ́kọ́, dínwọ̀n ní èkejì. Kò sí ìtumọ̀ nínú lílo bit mẹ́ta iyebíye rẹ fún ìwúwo kọ̀ọ̀kan láti ṣàkọsílẹ̀ àwọn amòye tí o fẹ́ pa rẹ́ ní kíkún. Gé ìrù tí ó túká, lẹ́yìn náà jẹ́ kí ìsúná tí ó kù lọ pátápátá sí àwọn amòye tí ń tanná ní tòótọ́.

Ìkìlọ̀ olóòótọ́ náà

3BIT-REAP ni ìpele tí ó lágbára jù tí a ń fi ránṣẹ́. A ń lò ó lórí àwọn ìpìlẹ̀ tí ó tóbi jù — MiniMax-M3, Kimi-K3, DeepSeek-V4-Pro, GLM-5.2, Nemotron3Ultra — nítorí òun ni ìyàtọ̀ láàrin wíwà àwọn àwòṣe yẹn ní iye tí ó bọ́gbọ́n mu àti àìsí wọn rárá. Níbi tí ìpìlẹ̀ bá kéré tó bẹ́ẹ̀ tí kò nílò rẹ̀, a kì í lò ó: àwọn àwòṣe W8A16 nínú àkójọ náà ń sá ìwúwo 8-bit pẹ̀lú ìṣiṣẹ́ 16-bit, W4A16-AUTOROUND-REAP sì wà ní àárín, tí ń lo yíyí-kà tí AutoRound kọ́ láti gba ìpéye tí ìdínwọ̀n yíyí-kà-sí-èyí-tí-ó-sún-mọ́ ń fi sílẹ̀ padà. Yan ìpele tí ó bá ìfarada rẹ mu. Bí o bá ń yọ àwọn pápá jáde láti inú ìwé owó ẹgbẹ̀rún mẹ́wàá, 3-bit ni ìpàṣípààrọ̀ tí ó tọ́. Bí o bá ń ṣe kíkà ẹ̀rí kan tí ó ní ewu gíga lórí àwòrán kan, ná owó náà lórí Kimi-K3.

05Kí ni "kò sí ìpele ìkọ̀sílẹ̀" túmọ̀ sí nígbà tí ìwọlé jẹ́ àwòrán

Aláìní ìhámọ́ jẹ́ ọ̀rọ̀ tí a ń lò lọ́nà tí kò le, torí náà ìsọ̀rọ̀ péye náà nìyí: kò sí ìpele ìkọ̀sílẹ̀ àti kò sí ìṣẹ́sẹ̀ ìtújáde lórí ẹnu-ọ̀nà yìí. Kò sí olùpín tí ń yẹ àwòrán rẹ wò kí àwòṣe náà tó rí i. Kò sí àwòṣe ìlànà tí ń yẹ àwọn token wò lójú ọ̀nà jáde. Ohun tí àwòṣe náà ṣẹ̀dá ni ohun tí o ń gbà.

Nínú ọ̀rọ̀, ipa ìyẹn ti wọ́pọ̀. Nínú ìríran, ó yàtọ̀ ní irú, nítorí ìhùwàsí ìkọ̀sílẹ̀ lórí àwòrán wọlé ni ibi tí àwọn API oníbùsọ̀-púpọ̀ ti òwò ti ṣọ́ra jù tí wọ́n sì hùwà lásán jù. Àwọn ìkùnà tí ó wọ́pọ̀ dàbí èyí:

• Ìkọ̀sílẹ̀ ìdámọ̀ gbogbogbò — kíkọ̀ láti ṣàpèjúwe ènìyàn nínú fọ́tò rárá, pẹ̀lú àwọn ànímọ́ tí ó hàn kedere tí kò sì léwu, nítorí ìlànà kan kò lè ya àpèjúwe sọ́tọ̀ kúrò lára ìdámọ̀.
• Ìsáré-kúrò nítorí kókó — kíkọ̀ láti ṣàkọsílẹ̀ tàbí ṣe ìsọníṣókí àkọsílẹ̀ nítorí ohun tí àkọsílẹ̀ náà jẹ mọ́, bí ó tilẹ̀ jẹ́ pé ìṣàkọsílẹ̀ jẹ́ iṣẹ́ ẹ̀rọ.
• Ẹ̀rù ìṣègùn àti ti ẹ̀rí — kíkọ̀ láti ṣàpèjúwe àwòrán ìṣègùn, àkọsílẹ̀ ìpalára, tàbí fọ́tò ìjàǹbá tí akọ́ṣẹ́mọṣẹ́ nílò kí a ṣàpèjúwe.
• Àṣìṣe rere lórí ohun-èlò ààbò — kíkọ̀ láti ka àwòrán ojú-ìwé nítorí ó ní ìlà-àṣẹ, ìmúra packet, tàbí olùṣàtúnṣe nínú.
• Ìdínkù ìdákẹ́ — èyí tí ó burú jù: kì í ṣe ìkọ̀sílẹ̀ ṣùgbọ́n àìdáhùn tí a bò, èyí tí ó ń kọjá ìfọwọ́sí schema rẹ tí ó sì ń fi májèlé sí àkójọ dátà rẹ láìsí dídá àṣìṣe kankan sílẹ̀ láé.

Ìṣòro iṣẹ́ pẹ̀lú gbogbo márùn-ún náà kì í ṣe pé wọ́n jẹ́ àìṣèdájọ́ òdodo. Ó jẹ́ pé a kò lè díwọ̀n wọn. Ìdáhùn tí kò tọ́ jẹ́ àmì dátà; o lè fún un ní àmì, o lè mú un nínú ìdíwọ̀n, o sì lè ṣàtúnṣe fún un. Ìkọ̀sílẹ̀ jẹ́ ihò. Ní ìwọ̀n ńlá, ìwọ̀n ìkọ̀sílẹ̀ 3% tí a pín ní àìdọ́gba kọjá àwọn ìwọlé rẹ — tí ó kóra jọ, nípa ìhùmọ̀, lórí àwọn ọ̀ràn tí ó le tí kò sì wọ́pọ̀ gan-an — jẹ́ ìtẹ̀sí ètò nínú àbájáde rẹ tí ìwẹ̀nùmọ́ lẹ́yìn-ìgbà kankan kò lè gbà padà. Yíyọ ìpele ìkọ̀sílẹ̀ kúrò ń yọ orísun dátà tí ó sọnù ní ìdákẹ́, tí ó sì so mọ́ ara wọn kúrò.

Shannon Lab LLC, New Mexico, USA, ni ó ń ṣàkóso Shannon, lábẹ́ Ìlànà Ìlò Onídùúró wa. Aláìní ìhámọ́ túmọ̀ sí pé àwòṣe náà kì í ṣe àpilẹ̀kọ èrò lórí ìwọlé rẹ; kò túmọ̀ sí pé àkántì náà kò ní ìlànà.

06Àkọsílẹ̀ kíkún

Pápá	MiniMax-M3 · 3BIT-REAP
Id àwòṣe	MiniMax-M3-3BIT-REAP
Ìpìlẹ̀	MiniMax-M3 (MiniMax AI)
Fèrèsé kọ́ńtẹ́kìsì	token 262,144
Ìtújáde gíga jù	token 16,384
Àwòrán wọlé	Bẹ́ẹ̀ ni
Fídíò wọlé	A kò fi hàn
Ṣíṣàn	Bẹ́ẹ̀ ni
Ìpe ohun-èlò	Bẹ́ẹ̀ ni
Ìrònú	Bẹ́ẹ̀ ni (reasoning_effort)
Ìtújáde tí a ṣètò	json_schema + response_format
Ìpele ìkọ̀sílẹ̀	Kò sí
Àwọn ẹnu-ọ̀nà	/v1/chat/completions · /v1/messages · /v1/responses
A ń pèsè lórí	Ìdìpọ̀ GPU tiwa Shannon

Ìlà méjì nínú tábìlì yẹn tọ́ sí ìtẹnumọ́. A kò fi fídíò wọlé hàn. A kọ́ ìpìlẹ̀ M3 orísun lórí fídíò MiniMax sì ń kọ fídíò wọlé sílẹ̀; ẹnu-ọ̀nà wa ń gba àwòrán. Kọ́ lórí àwòrán. Èkejì, fèrèsé token 262,144 jẹ́ tiwa, kì í ṣe nọ́mbà mílíọ̀nù kan orísun náà — ṣètò àwọn iṣẹ́ àkọsílẹ̀ gígùn àti àwòrán-púpọ̀ lòdì sí 262,144 kò sì ní yà ọ́ lẹ́nu láé.

07Pípe API MiniMax aláìní ìhámọ́

Èdè mẹ́ta, àwòṣe kan náà lẹ́yìn gbogbo wọn, ṣíṣàn lórí gbogbo mẹ́tẹ̀ẹ̀ta. Lo èyí tí oníbàárà rẹ ti ń sọ; kò sí ìyàtọ̀ agbára láàrin wọn. Darí URL ìpìlẹ̀ rẹ sí Shannon kí o sì yí id àwòṣe padà.

Ìmọ̀ àwòrán nípasẹ̀ èdè OpenAI

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
  }'

URL https:// tí ó jìnnà àti URL dátà base64 méjèèjì ń ṣiṣẹ́ nínú apá image_url. So àwọn apá àwòrán púpọ̀ mọ́ ìfọ̀rọ̀ránṣẹ́ kan nígbà tí o bá nílò ìfiwéra ojú-ewé-kọjá — o ní token 262,144 láti ná, ní $0.50 fún mílíọ̀nù kan sì ni ná wọn pọ́n.

Ìyọjáde tí a tẹ̀ pẹ̀lú JSON Schema

Ibi tí àwòṣe yìí ti ń jèrè ipò rẹ̀ nínú pàìpù ni àdàpọ̀ ìríran + schema tí ó le + iye ilẹ̀. Kì í ṣe gbogbo àwòṣe nínú àkójọ wa ni ó ní gbogbo mẹ́tẹ̀ẹ̀ta: Laguna-S-2.1 àti inkling kò gba json_schema. MiniMax-M3 ń gbà, èyí tí ó túmọ̀ sí pé o lè rí ohun tí a fọwọ́sí jáde láti inú àwòrán láìsí ìpele ìtúpalẹ̀:

{
  "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
      }
    }
  }
}

Ìsapá ìrònú

Àwòṣe náà ń fi reasoning_effort hàn. Lórí ìpínsọ́wọ̀ àwòrán ní ìwọ̀n ńlá, pa á mọ́ ní kékeré — o ń bèèrè ìbéèrè ojú, àwọn token ìrònú sì jẹ́ token ìtújáde tí o ń san fún. Gbé e sókè fún àwọn ìpè níbi tí àwòrán jẹ́ ẹ̀rí nínú àríyànjiyàn gígùn: kíka àwòrán lòdì sí àkọsílẹ̀, ṣíṣe ìbámu àwòrán-ìlà pẹ̀lú tábìlì, pípinnu bóyá àwòrán ojú-ìwé méjì fi àléébù kan náà hàn.

Ìtọ́kasí párámítà kíkún, ìtumọ̀ àṣìṣe, àti ìṣètò ṣíṣàn fún gbogbo èdè mẹ́tẹ̀ẹ̀ta wà nínú àkọsílẹ̀ API Shannon.

08Ibi tí MiniMax-M3 jẹ́ àṣàyàn tí ó tọ́ — àti ibi tí kò tọ́

Dé ọ̀dọ̀ rẹ̀ nígbà tí

• Iṣẹ́ àwòrán ní ìwọ̀n ńlá. Ìsàmì àkójọ dátà, ìwádìí ìṣàkóso àkóónú, ìsọdọ̀tun àkójọ ọjà, ìṣàyẹ̀wò àwòrán ojú-ìwé, OCR-àti-ìhun ní ìwọ̀n lórí àwọn àkọsílẹ̀ tí a ya. Iye ilẹ̀ náà ni gbogbo àríyànjiyàn náà.
• Àwòrán sínú àkọsílẹ̀ tí a tẹ̀. Ìríran pẹ̀lú json_schema tí ó le pẹ̀lú token tí ó pọ́n jù nínú àkójọ náà jẹ́ àdàpọ̀ tí àwòṣe méjì nìkan níhìn-ín ń fúnni.
• Kọ́ńtẹ́kìsì oníbùsọ̀-púpọ̀ gígùn. Ojú-ewé púpọ̀, tàbí férémù púpọ̀, nínú ìbéèrè kan — a kọ́ ìhun-ìkọ́ tí ó wà nísàlẹ̀ fún ìrísí ìwọlé yìí gan-an.
• Ìwádìí níbi tí àwọn ìkọ̀sílẹ̀ ń ba àpẹẹrẹ jẹ́. Ìkẹ́kọ̀ọ́ èyíkéyìí tí ìdúróṣinṣin rẹ̀ gbára lé kí àwòṣe náà dáhùn gbogbo ohun kan, pẹ̀lú àwọn tí kò tuni lára.
• Ìyípo aṣojú tí ń ka ojú-ìwé. Ìlà ìran M-series jẹ́ ti aṣojú ní gbangba, a sì ní ìpe ohun-èlò.

Dé ọ̀dọ̀ ohun mìíràn nígbà tí

• O nílò àjà ìríran tí ó ga jù tí owó sì wà. Kimi-K3 · 3BIT-REAP jẹ́ 7.7× iye ìwọlé fún ìdí kan; lórí kíkà kan tí ó ní ewu gíga, owó tí ó tọ́ láti ná nìyẹn.
• O nílò ìwúwo tí ó ní ìdúróṣinṣin gíga jù. 3-bit ni ìpele wa tí ó lágbára jù. Àwọn àwòṣe W8A16 ń fi iye pààrọ̀ ìpéye, MiMo-V2.5 · W8A16 sì lè ríran ní $0.50 / $2.00 kan náà bí ìdúróṣinṣin fún ìwúwo bá ni ohun tí o ń mú dára.
• O nílò fídíò. A kì í fi fídíò wọlé hàn lórí ẹnu-ọ̀nà yìí.
• Iṣẹ́ náà jẹ́ ọ̀rọ̀ pátápátá ní iwájú. DeepSeek-V4-Pro-0813 wà fún ìyẹn; o ó máa san fún ilé-ìṣọ́ ojú tí o kò lò láé.

Àwọn nọ́mbà ìhun-ìkọ́, ìdíwọ̀n, àti ìyára fún ìdílé MiniMax jẹ́ èyí tí ilé-ìwádìí MiniMax AI ròyìn; àwọn òǹkọ̀wé REAP ni ó ròyìn àwọn nọ́mbà REAP lórí àwọn àwòṣe tiwọn wọn kì í sì í ṣe ìwọ̀n ìkọ́ yìí. Àwọn iye Shannon, fèrèsé kọ́ńtẹ́kìsì, àti àsíá agbára jẹ́ tiwa a sì ń kà wọ́n láti inú àkójọ àwòṣe wa tààrà.

09Àwọn ìbéèrè tí a sábà ń bèèrè

---

Àwọn orísun: àkọsílẹ̀ àwòṣe MiniMax-M3 · 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. Ilé-ìwádìí ni ó ròyìn àwọn nọ́mbà ìdíwọ̀n àti ìyára MiniMax wọ́n sì jẹ́ ti ìgbà díẹ̀ títí di ìgbà ìfọwọ́sí ọ̀tọ̀. Àwọn iye Shannon àti àsíá agbára wà lọ́wọ́lọ́wọ́ ní September 5, 2026.