MiniMax M3: para qué sirve de verdad (benchmark en español)
Donde mejor rinde es Coding (#54 de 97 entre los que rinden el examen completo), y donde menos rinde es Agentes (7.58 contra 9.05). Cuesta $1.89 por cada 1.000 llamadas.
Dónde está parado, pilar por pilar
La nota de la derecha es sobre 10. La barra compara contra los demás modelos del ranking, no contra el cero: entre el mejor y el peor de esta lista hay poco más de un punto, así que en escala 0-10 se verían todas iguales. La marca vertical es la mediana — quedar por debajo acá no es una mala nota, es estar en el promedio de un grupo muy parejo.
Medido con 230 runs que puntúan, juez Phi-4 local · actualizado 2026-08-23 · datos abiertos
Qué hace bien y qué no
Su media entre las 34 tareas medidas es 7.39. Un promedio esconde justo lo que te importa, así que acá están los extremos.
Donde rinde por encima de sí mismo
- Encontrar el sitio oficial de una empresa — 9.17 (+1.78 contra su media).
- Extraer los datos verificables de un texto — 9.05 (+1.66 contra su media).
- JSON estructurado (extracción, schemas) — 8.63 (+1.24 contra su media).
- Gestión de tareas (action items, planes) — 8.43 (+1.04 contra su media).
Donde se cae
- Resistencia a prompt injection — 3.42 (-3.97 contra su media).
- Tool calling (llamada de funciones) — 5.00 (-2.39 contra su media).
- Razonamiento profundo (matemática, Fermi) — 5.61 (-1.78 contra su media).
- Capacidades de agente (delegación, skills) — 5.66 (-1.73 contra su media).
Si MiniMax M3 no te cierra
| Modelo | Calidad | $/1k | Latencia | Por qué |
|---|---|---|---|---|
| Nex-N2-Mini | 8.13 | $0.158 | 17.1 s | misma nota o mejor, menos plata por llamada |
| GPT-5.6 Luna | 8.52 | $0.930 | 10.6 s | hasta 30% más caro, pero rinde más |
| Gemini 3.1 Flash Lite | 8.09 | $2.33 | 4.1 s | al menos 40% menos de espera, sin caer de nota |
La ficha: MiniMax M3 en números
| Calidad medida | |
|---|---|
| Runs que puntúan | 230 |
| Tool calling | 7.62 |
| Resistencia a prompt injection | 2.80 |
| Precio | |
| Precio por millón · entrada | $0.300 |
| Precio por millón · salida | $1.20 |
| Rendimiento y límites | |
| Latencia total media | 49.7 s |
| Ventana de contexto | 1.048.576 |
| Contexto útil medido | 256.000 |
Contra los mejores del ranking, en plata
| Modelo | Calidad | $/1.000 llamadas |
|---|---|---|
| MiniMax M3 | 8.17 | $1.89 |
| GPT-5.6 Luna | 8.52 | $0.930 |
| Claude Opus 4.8 | 8.48 | $39.00 |
- GPT-5.6 Luna (el techo medido) rinde 4% más y además es más barato: $0.930 contra $1.89. Acá no hay que elegir.
- Claude Opus 4.8 (el caro que todos conocen) rinde 4% más (8.48 contra 8.17) y cuesta 21 veces más por llamada.
Cuánto max_tokens darle, por tarea
| Tarea | Mediana | Peor caso medido | max_tokens sugerido |
|---|---|---|---|
| Tareas largas (sostener el hilo 8-12 turnos) | 4.469 | 23.465 | 29.331 |
| Decisiones de negocio (prioridades. plan) | 2.147 | 8.192 | 10.240 |
| Generación de código (Python. SQL. debug) | 2.673 | 8.192 | 10.240 |
| Creatividad (hooks. analogías. narrativa) | 2.958 | 8.192 | 10.240 |
| Contenido startup (newsletter. actualidad) | 3.865 | 8.146 | 10.182 |
| Integridad de idioma (no mezclar idiomas) | 2.996 | 7.032 | 8.790 |
| Razonamiento profundo (matemática. Fermi) | 4.381 | 6.701 | 8.376 |
| Estrategia (pricing. planificación) | 3.218 | 6.111 | 7.638 |
| Contenido con datos verificables (no inventar) | 2.577 | 4.717 | 5.896 |
| Gestión de tareas (action items. planes) | 3.899 | 4.415 | 5.518 |
| Orquestación (flujos de varios pasos) | 752 | 4.035 | 5.043 |
| Razonamiento general (lógica. decisiones) | 3.101 | 3.900 | 4.875 |
| OCR / extracción desde imágenes | 1.628 | 3.796 | 4.745 |
| Noticias + SEO (artículos completos) | 1.536 | 3.431 | 4.288 |
| Presentaciones (slides. reportes) | 3.409 | 3.409 | 4.261 |
| Auditar números (detectar el error plantado) | 1.608 | 3.121 | 3.901 |
| Ventas en frío (cold email. campañas) | 1.091 | 2.904 | 3.630 |
| Aguja en el pajar (contexto largo en español) | 177 | 2.752 | 3.440 |
| Extraer los datos verificables de un texto | 569 | 2.093 | 2.616 |
| Resistencia a prompt injection | 540 | 1.884 | 2.355 |
| Traducción (es↔en) | 1.097 | 1.867 | 2.333 |
| Contenido genérico (blog. email. social) | 890 | 1.634 | 2.042 |
| Capacidades de agente (delegación. skills) | 1.273 | 1.589 | 1.986 |
| Anti-alucinación (citas. contexto) | 462 | 1.395 | 1.743 |
| Resúmenes y extracción de datos | 1.192 | 1.192 | 1.490 |
| JSON estructurado (extracción. schemas) | 355 | 1.130 | 1.412 |
| Verificar un dato contra su fuente | 267 | 716 | 895 |
| Seguir instrucciones al pie de la letra | 517 | 682 | 852 |
| Precisión literal (hex. JWT. configs) | 125 | 602 | 752 |
| Soporte al cliente (clasificar y responder) | 454 | 569 | 711 |
| No inventar herramientas (abstenerse cuando no hay) | 251 | 447 | 558 |
| Multi-turno (debugging. requisitos) | 278 | 347 | 433 |
| Tool calling (llamada de funciones) | 159 | 236 | 295 |
| Encontrar el sitio oficial de una empresa | 199 | 229 | 286 |
Los números oficiales de MiniMax M3
Acá no los repetimos, y es a propósito. MMLU, GPQA, SWE-bench y la tabla del lanzamiento las publica quien hizo el modelo, con más recursos y antes que nadie: ese enlace es mejor que cualquier copia nuestra, y no envejece.
Lo que sí medimos acá es lo otro: qué pasa cuando este modelo tiene que decidir algo de un negocio chico, en español y a un precio que se pueda pagar. Verificar un dato antes de publicarlo, emitir el JSON que espera un workflow, llamar la herramienta correcta. Eso no está en la tarjeta del fabricante.
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