MiniMax-M3의 개요
MiniMax-M3는 상하이의 MiniMax가 2026년 6월 1일에 공개한 오픈 웨이트 플래그십 모델이며, 가중치는 6월 12일부터 Hugging Face에 있습니다. 파라미터 약 4,280억(428 billion) 개, 토큰당 활성 파라미터 230억(23 billion) 개의 mixture-of-experts 모델로, 첫 단계부터 텍스트, 이미지, 동영상으로 학습했습니다. 세 가지를 모두 읽고 텍스트를 쓰며, 컨텍스트는 1M 토큰입니다. 같은 구조의 후속 모델인 MiniMax-M3.1-Flash는 2026년 10월 19일에 나왔으며 별도 리뷰가 있습니다.
MiniMax Sparse Attention 설계는 100만 토큰 입력을 위해 만들어졌습니다. MiniMax는 1M 토큰에서 M2 대비 프롬프트 처리가 9배, 생성이 15배 빠르고 토큰당 연산은 20분의 1이라고 주장합니다. thinking은 enabled, adaptive(모델이 결정), disabled로 설정할 수 있습니다.
MiniMax API는 512K 토큰 이하 프롬프트에서 입력 100만 토큰당 $0.30, 출력 $1.20, 캐시된 입력 $0.06을 받습니다. MiniMax가 영구적이라고 밝힌 50% 할인을 적용한 가격이며, 512K를 넘으면 두 배입니다. priority 등급은 1.5배입니다. 가중치에는 MiniMax 커뮤니티 라이선스가 붙어 있어, 상업적 사용 시 "Built with MiniMax M3" 표시가 필요하고 연 매출 2,000만 달러($20 million)를 넘으면 서면 허가가 필요합니다.
MiniMax-M3, 쓸 만한 가치가 있습니까?
MiniMax-M3는 쓸 만하지만 중위권인 오픈 모델입니다. 내세울 점은 저렴한 긴 컨텍스트이고, 신중해야 할 이유는 라이선스입니다. Artificial Analysis는 Intelligence Index에서 29점을 매겼습니다. 대형 오픈 웨이트 모델 121개 중 23위이며 부류 중앙값은 19입니다. MiniMax 자체 모델 카드는 SWE-bench Verified 80.5, SWE-bench Pro 59, Video-MME-v2 85.4를 보고합니다. 경쟁 모델과 비교한 차트는 이미지로만 공개되어 있어 그 비교 수치는 읽을 수 없습니다.
경쟁하는 지점은 가격입니다. Artificial Analysis는 캐싱 포함 혼합 요금을 100만 토큰당 $0.22로 보고, MiniMax API에서 초당 출력 86.4토큰, 첫 토큰까지 1.72초를 측정했습니다. 부류 중앙값에 가깝습니다. 512K 토큰을 넘는 입력은 두 배이므로 1M 토큰 프롬프트 하나의 입력 비용만 약 $0.60입니다. 최전선 모델 기준으로는 싸지만, 캐시 없이 매 턴 다시 보낼 금액은 아닙니다.
라이선스는 주요 오픈 모델 중 가장 까다롭습니다. 허가 문구는 "non-commercial purposes"용으로 쓰여 있고, 그 뒤에 상업적 사용 조건을 둡니다. 눈에 보이는 "Built with MiniMax M3" 표시, 모든 상업적 사용자가 MiniMax에 보내는 통지 이메일, 연 매출 2,000만 달러($20 million)를 넘는 제품에 대한 사전 서면 허가, 모든 군사적 목적 금지입니다. 준거법은 명시하지 않았습니다. GLM-5.3과 Mistral의 Apache 라이선스 모델에는 이런 조건이 하나도 없습니다.
직접 호스팅은 큰 일입니다. 파라미터가 4,270억(427 billion) 개라 BF16 가중치는 약 850 GB로, H100 8개 GPU 노드 용량을 넘습니다. 그래서 대부분의 팀은 커뮤니티 양자화 58개 중 하나나 AMD의 MXFP4 레시피를 쓰거나, 빌려 쓸 것입니다. MiniMax API 약관은 입력과 생성 콘텐츠를 서비스를 "develop and improve"하는 데 쓸 수 있게 하며, 공개된 옵트아웃이나 보존 기간이 없습니다. 데이터 통제가 분명한 경로는 오픈 웨이트뿐입니다.
제 역할을 하는 곳
M&A 데이터룸을 다루는 리걸테크 엔지니어
계약서 묶음 전체에 대해 프롬프트 하나로 질문하기
검색 시스템을 만드는 대신 묶음 전체를 긴 요청 하나로 보냅니다. 750K 토큰 프롬프트는 512K 초과 요금으로 입력 비용이 약 $0.45이고, 캐시된 재읽기는 100만 토큰당 $0.12로 떨어지므로 같은 묶음에 대한 후속 질문은 첫 질문보다 훨씬 쌉니다.
방송 클립을 요약하는 미디어 모니터링 스타트업
몇 시간 분량의 뉴스 동영상을 검색 가능한 요약으로 바꾸기
M3는 동영상을 직접 읽으며 MiniMax 자체 보고로 Video-MME-v2 85.4점입니다. 클립당 입력 200K, 출력 2K 토큰으로 가정하면 한 달 요약 10,000건은 표준 등급에서 약 $624입니다.
연 매출 5,000만 달러($50 million) 회사의 제품팀
직접 호스팅한 오픈 웨이트로 기능 출시하기
라이선스의 2,000만 달러($20 million) 기준을 넘으므로 사용 전에 MiniMax의 서면 허가가 필요하고, 제품에 "Built with MiniMax M3" 표시도 넣어야 합니다. 일정은 보통 GPU가 아니라 이 승인이 정합니다. Apache 라이선스 모델이면 이 과정이 없습니다.
도입 전 확인할 점
- 설정
- API: platform.minimax.io에서 키를 만들고 요청마다 thinking을 enabled, adaptive, disabled로 지정합니다. 가중치: Hugging Face에서 내려받아 SGLang이나 vLLM으로 서빙합니다. MiniMax는 temperature 1.0, top_p 0.95를 권장합니다.
- 연동
- MiniMax API(OpenRouter에서도 $0.30/$1.20), MiniMax Agent, 그리고 SGLang, vLLM, Transformers, KTransformers, Unsloth, ROCm용 AMD ATOM을 통한 오픈소스 서빙.
- 데이터와 개인정보
- 라이선스: 상업적 사용 시 "Built with MiniMax M3" 표시와 MiniMax에 대한 통지가 필요하고, 연 매출 2,000만 달러($20 million) 초과 제품은 사전 서면 허가가 필요하며, 군사적 사용은 금지입니다. MiniMax API 약관은 소유권을 사용자에게 두지만 입력과 생성 콘텐츠를 서비스 개발과 개선에 쓸 수 있게 하며, 옵트아웃이나 보존 기간은 공개되지 않았습니다.
- 대규모 사용 시 비용
- 건당 입력 2,000토큰, 출력 300토큰으로 한 달 지원 답변 100만 건은 표준 등급에서 약 $960이며, 시스템 프롬프트를 캐시하면 더 줄어듭니다. BF16 직접 호스팅에는 KV 캐시 전 약 850 GB의 GPU 메모리가 필요합니다. H200이나 B200 8개 GPU 노드, 또는 H100 노드 2개 이상입니다.
- 제한
- 1M 토큰 컨텍스트이지만 OpenRouter의 상위 제공자는 524K로 서빙하며, 512K를 넘으면 가격이 두 배가 됩니다. 최대 출력은 모델 카드에 없습니다. Long-Horizon Terminal-Bench에서 MiniMax는 평균 보상 38.5를 보고하며, 엄격한 기준으로는 작업 46개 중 3개를 해결했습니다.
좋은 점
- API $0.30/$1.20, 캐시된 입력 $0.06
- sparse attention 기반 1M 토큰 컨텍스트
- 한 모델로 텍스트, 이미지, 동영상 입력
- vLLM, SGLang, KTransformers, AMD ROCm에서 실행
아쉬운 점
- 라이선스상 표시, 통지, 매출 $20M 초과 시 허가 필요
- Artificial Analysis에서 중위권: 29점, 대형 오픈 모델 121개 중 23위
- BF16 가중치 약 850 GB
- API 약관이 입력을 서비스 개선에 쓰도록 허용하며 옵트아웃 미공개
추천 대상
긴 문서나 동영상을 처리하면서 오픈 모델을 원하고 라이선스 조건을 받아들일 수 있는, 비용에 민감한 팀에 맞습니다.
MiniMax-M3 대안
MiniMax-M3: 자주 묻는 질문
- MiniMax-M3, 쓸 만한 가치가 있습니까?
- 긴 혼합 미디어 입력에서는 가격 대비 강하지만, 법무팀이 두 번 읽게 만드는 라이선스가 발목을 잡습니다. 평점은 5점 만점에 3.9점입니다.
- MiniMax-M3의 가격은 얼마입니까?
- MiniMax 커뮤니티 라이선스의 오픈 웨이트. 512K 이하 프롬프트 기준 API 1M 토큰당: 입력 $0.30, 출력 $1.20, 캐시 $0.06. 512K 초과 시 두 배, priority 등급은 1.5x.
- MiniMax-M3의 단점은 무엇입니까?
- 라이선스상 표시, 통지, 매출 $20M 초과 시 허가 필요; Artificial Analysis에서 중위권: 29점, 대형 오픈 모델 121개 중 23위; BF16 가중치 약 850 GB; API 약관이 입력을 서비스 개선에 쓰도록 허용하며 옵트아웃 미공개.
- MiniMax-M3에 적합한 사람은 누구입니까?
- 긴 문서나 동영상을 처리하면서 오픈 모델을 원하고 라이선스 조건을 받아들일 수 있는, 비용에 민감한 팀에 맞습니다.
- 팀이나 프로덕션 환경에서 MiniMax-M3의 비용은 얼마입니까?
- 건당 입력 2,000토큰, 출력 300토큰으로 한 달 지원 답변 100만 건은 표준 등급에서 약 $960이며, 시스템 프롬프트를 캐시하면 더 줄어듭니다. BF16 직접 호스팅에는 KV 캐시 전 약 850 GB의 GPU 메모리가 필요합니다. H200이나 B200 8개 GPU 노드, 또는 H100 노드 2개 이상입니다.
- MiniMax-M3에 회사 데이터를 맡겨도 안전합니까?
- 라이선스: 상업적 사용 시 "Built with MiniMax M3" 표시와 MiniMax에 대한 통지가 필요하고, 연 매출 2,000만 달러($20 million) 초과 제품은 사전 서면 허가가 필요하며, 군사적 사용은 금지입니다. MiniMax API 약관은 소유권을 사용자에게 두지만 입력과 생성 콘텐츠를 서비스 개발과 개선에 쓸 수 있게 하며, 옵트아웃이나 보존 기간은 공개되지 않았습니다.
- MiniMax-M3의 가장 좋은 대안은 무엇입니까?
- 저희가 리뷰한 것 중 가장 가까운 대안은 MiniMax-M3.1-Flash, GLM-5.3, DeepSeek-V4.1-Flash, Kimi K3 및 Gemini 3.8 Flash입니다.
답변 확인일: 2026년 10월 26일.