Minimax·minimax/minimax-m3·12/13 측정 · 평균 80.5
MiniMax M3
2026-06-01 출시. 1M 컨텍스트 멀티모달(text/image/video→text). native reasoning(OR effort=medium 자동 주입).
vs Field
강·약 카테고리
이 모델 점수 − 다른 모델 평균. 측정된 카테고리만 비교.
↑ 강점
- 92.2문서 출력36모델 중 4위·평균 대비 +16.2
- 91.2마케팅·콘텐츠37모델 중 3위·평균 대비 +12.9
- 87.8코드·개발36모델 중 4위·평균 대비 +12.4
↓ 상대적 약점
- 68.2인사·노무37모델 중 23위·평균 대비 -2.0
- 97.4문서·시각자료 이해21모델 중 13위·평균 대비 +3.5
- 67.2생활 법률·형사36모델 중 16위·평균 대비 +4.6
External · Artificial Analysis
AA 외부 벤치
2026-06-29추론·지능 축의 외부 지표 — AXyBench(한국 실무 지식 축)와 다른 것을 잽니다. 같은 차트에 섞지 않고 나란히만 둡니다.
AA의 Intelligence Index·GPQA는 모델의 추론·지능을 잽니다. AXyBench는 그 모델이 한국 실무를 실제로 아는지를 잽니다. 둘은 다른 축이라, 아래 지수가 높다고 위의 한국 실무 점수가 높지는 않습니다 — 그 간극이 AXyBench를 따로 두는 이유입니다.
종합 지수 · 학술 벤치 — 0~100 스케일
출력 속도
85.18tok/s
TTFT
1.81s
블렌디드 가격
0.525$/1M (3:1)
원본 variant — MiniMax-M3 (MiniMax) · slug minimax-m3 · release 2026-06-01. 출처 artificialanalysis.ai (GET /api/v2/data/llms/models).
문항별 답변 · 채점
12/13 측정 · 문항당 1회이 모델이 카테고리별 문항에 한 답변과 채점 근거. 문항을 펼치면 답변 원문·채점 근거·교차 검증·핵심 인용을 봅니다.
P1주식 투자80.2
카테고리 전체 비교 →문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
P2부동산74.8
카테고리 전체 비교 →문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
P3금융·가계·자산관리67.6
카테고리 전체 비교 →문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
P4차사고·자동차 분쟁76.4
카테고리 전체 비교 →문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
P5생활 법률·형사67.2
카테고리 전체 비교 →문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
B1세무·회계76.8
카테고리 전체 비교 →문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
B2법무86.0
카테고리 전체 비교 →문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
B3인사·노무68.2
카테고리 전체 비교 →문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
B4마케팅·콘텐츠91.2
카테고리 전체 비교 →문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
T1코드·개발87.8
카테고리 전체 비교 →문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
T2문서 출력92.2
카테고리 전체 비교 →문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
VL문서·시각자료 이해97.4
카테고리 전체 비교 →문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg