मिनीमैक्स एम3.1 फ्लैश EmpirioLabs पर उपलब्ध है। यह कोडिंग और एजेंटिक कार्य के लिए मिनीमैक्स का नया फ्लैश मॉडल है, जिसे 19 अक्टूबर, 2026 को जारी किया गया था। यह 1M टोकन संदर्भ में टेक्स्ट, चित्र और वीडियो पढ़ता है, 524,288 आउटपुट टोकन तक लिखता है, हमेशा आपके द्वारा चुनी गई गहराई पर उत्तर देने से पहले कारण बनता है, और आपके कार्यों को कॉल कर सकता है और वेब पर खोज कर सकता है। MiniMax अपने पहले के मॉडलों की तुलना में मजबूत एजेंटिक, कोडिंग और कंप्यूटर-उपयोग परिणामों की रिपोर्ट करता है।
देखिए लॉन्च फिल्म
फिल्म के हर प्रोग्राम को मिनीमैक्स एम3.1 फ्लैश ने एक शॉट में लिखा था और इसे लिखा हुआ दौड़ते हुए दिखाया गया है। स्कोर एसीई-स्टेप ऑन EmpirioLabs द्वारा उत्पन्न किया गया था। इसे YouTube पर देखें।.
मॉडल क्या करता है
पाठ, छवि और वीडियो इनपुट। मानक का उपयोग करके प्रॉम्प्ट के समान अनुरोध में स्क्रीनशॉट, आरेख, फ़ोटो और वीडियो क्लिप भेजें image_url तथा video_url सामग्री ब्लॉक।
समायोज्य तर्क गहराई। मॉडल हमेशा कारण बनता है। तर्क effort कितनी गहराई से सेट करता है: संख्या आदि, मध्यम, उच्च, उच्च, या अधिकतम, के साथ अधिकतम डिफ़ॉल्ट के रूप में। रीजनिंग टेक्स्ट वापस आता है तर्क content।.
उपकरण और वेब खोज। फ़ंक्शन कॉलिंग अपने आप या अंतर्निहित वेब खोज के साथ काम करती है, जिसे आप चालू करते हैं TOKEN. बार-बार प्रॉम्प्ट उपसर्गों को स्वचालित रूप से कैश किया जाता है और कैश्ड इनपुट दर पर बिल किया जाता है।
MiniMax M3.1 फ्लैश को कैसे कॉल करें
OpenAI-संगत चैट पूर्णता समापन समापन बिंदु और सेट का उपयोग करें मॉडल सेवा मेरे minimax-m3-1-flash. यह अनुरोध वेब पर खोज करता है और मध्यम गहराई पर कारण बताता है:
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \ -H "प्राधिकरण: वाहक $EMPIRIOLABS_API_KEY" \ -h "सामग्री-प्रकार: application/json" \ -d '{ "मॉडल": "minimax-m3-1-flash", "reasoning_effort": "मध्यम", "tool_web_search": सच, "संदेश": [ {"भूमिका": "उपयोगकर्ता", "सामग्री": "नवीनतम स्थिर पायथन रिलीज़ में क्या बदल गया? तीन बुलेट पॉइंट। "} ] }'उत्तर उन पृष्ठों की स्रोत सूची के साथ समाप्त होता है जिनका उपयोग मॉडल करता है, और उपयोग tool_usage.web_search उसके द्वारा की गई खोजों की गणना करता है. एक ही मॉडल आईडी मॉडल पृष्ठ पर सूचीबद्ध प्रतिक्रियाओं, संदेशों और मिथुन-संगत एंडपॉइंट पर काम करती है, और "स्ट्रीम": सच।.
एक तर्क प्रयास चुनना
गहराई और आउटपुट टोकन। उच्च स्तर उत्तर देने से पहले अधिक समय तक तर्क करते हैं। हमारे परीक्षणों में समस्याओं के एक ही सेट पर, अधिकतम के तर्क टोकन के बारे में दोगुना उपयोग किया जाता है संख्या आदि, और रीजनिंग टोकन को आउटपुट टोकन के रूप में बिल किया जाता है। उपयोग संख्या आदि या मध्यम त्वरित उत्तरों और नियमित टूल कॉल के लिए, और रखें अधिकतम हार्ड कोडिंग और मल्टी-स्टेप वर्क के लिए।
MiniMax M2.7 से आगे बढ़ रहा है
सेवानिवृत्ति की तारीख। मिनीमैक्स एम2.7 और मिनीमैक्स एम2.7 हाईस्पीड 17 नवंबर, 2026 को सेवानिवृत्त होंगे। मिनीमैक्स एम3.1 फ्लैश उनका उत्तराधिकारी है: मॉडल आईडी को बदलकर minimax-m3-1-flash. यह छवि और वीडियो इनपुट और एक संदर्भ विंडो को पांच गुना बड़ा भी जोड़ता है।
परिचालन नोट्स
- रीजनिंग को बंद नहीं किया जा सकता है।
सक्षमइसका कोई प्रभाव नहीं है, और एकतर्क effortपांच स्तरों के बाहर अनदेखा किया जाता है, इसलिए अनुरोध के कारणअधिकतम. सेटसंख्या आदिसबसे छोटे तर्क के लिए। - खोज परिणामों को इनपुट टोकन के रूप में गिना जाता है। खोज द्वारा लौटाए गए पृष्ठों को मॉडल के इनपुट में जोड़ा जाता है, इसलिए एक खोजा गया अनुरोध 100,000 से अधिक इनपुट टोकन को बिल कर सकता है, और एक अनुरोध कई खोजों को चला सकता है।
- संरचित आउटपुट समर्थित नहीं है।
response_formatअनदेखा कर दिया जाता है। जरूरत पड़ने पर प्रॉम्प्ट में JSON के लिए पूछें। - खोज उत्तर स्रोत सूची के साथ समाप्त होते हैं। सेट
disable_formattingसेवा मेरेसचजब कोई अन्य प्रोग्राम आउटपुट पढ़ता है और अकेले उत्तर की अपेक्षा करता है।
मूल्य निर्धारण
टोकन उपयोग को एक इनपुट दर, एक आउटपुट दर और कैश्ड इनपुट के लिए कम दर पर बिल किया जाता है, जो हर संदर्भ लंबाई पर समान होता है। रीजनिंग टोकन को आउटपुट टोकन के रूप में बिल किया जाता है, और प्रत्येक निष्पादित वेब खोज प्रति-खोज शुल्क जोड़ती है। लाइव देखें मॉडल पेज तथा मूल्य निर्धारण पृष्ठ वर्तमान दरों के लिए।
निर्माण शुरू करें
MiniMax M3.1 फ्लैश में प्रयास करें खेल का मैदानपढ़ना एपीआई दस्तावेज़ीकरण, या अन्य मॉडलों के साथ इसकी तुलना करें मॉडल कैटलॉग।.
प्रकटीकरण: यह लेख एआई सहायता के साथ लिखा गया था और EmpirioLabs AI द्वारा समीक्षा की गई थी।.
