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MiniMax-M3 对比 DeepSeek V4 Pro

MiniMax-M3 和 DeepSeek V4 Pro:价格、上下文、最大输出和支持的操作。

怎么选

智能体需要在很长的输入上做规划,靠 MiniMax Sparse Attention 让长上下文可用,选 MiniMax M3。数学、STEM 和知识密集的问题,需要 JSON 输出,并且希望常规调用能关闭思考,选 DeepSeek V4 Pro。两者在这套配置里都是支持工具调用的开放权重文本模型,所以取舍是长输入的智能体规划,还是可选的推理深度加结构化输出。

价格对比

MiniMax-M3DeepSeek V4 Pro
模型厂商MiniMaxDeepSeek
可用状态可用可用
上下文窗口1M1M
最大输出512K384K
官方价格
输入$0.30每 1M token输出$1.20每 1M token
输入$0.66每 1M token输出$1.98每 1M token
TokenLab 价格——
模型表现正在收集数据
30 天成功率
96.3%
能力
提示词缓存工具调用
JSON 模式提示词缓存工具调用

什么时候选 MiniMax-M3

  • 你的智能体读取很长的输入,比如大型代码库或文档集,并要在其上做规划。
  • 你想要一个围绕任务分解、工具调用和多步推理构建的模型。
  • 你在对比 M 系列和 V4 的开放权重版本,再决定自托管哪个。

什么时候选 DeepSeek V4 Pro

  • 你需要代码能直接解析的 JSON 响应。
  • 你的任务是数学、STEM 或调试问题,适合使用最高强度的思考模式。
  • 你希望同一个模型简单提示词不思考就回答,困难的才思考。

差异在哪

方面MiniMax-M3DeepSeek V4 Pro
长输入与上一代 M 相比,MiniMax Sparse Attention 降低了超长输入下每个 token 的计算量。V4 这一代为百万 token 级上下文,更重的 V4 Pro 针对深度而非速度调优。
思考控制推理是模型的一部分,在长输入上做长推理会让请求比高速的 M2.x 模型更慢。有思考和非思考两种模式,思考模式下有 low、high 和 max 强度。
智能体设计面向自主任务分解、工具调用和多步推理。面向智能体编码,原生支持 Responses API,可用于 Codex 风格的智能体。
结构化输出支持工具调用,但没有列出经过 schema 校验的 JSON 输出。支持 JSON 输出和工具调用。
知识与推理MiniMax 的重点是编码、智能体工作和长上下文任务。DeepSeek 称其世界知识仅次于 Gemini 3.1 Pro,并把它定位于数学和 STEM。

摘要

  • MiniMax-M3: 输入 $0.30 / 输出 $1.20 每 1M token; DeepSeek V4 Pro: 输入 $0.66 / 输出 $1.98 每 1M token. 价格因计费单位、规格和用量而异。请在模型的详细定价中对比相同条件下的费率;单一费率不代表总价。
  • MiniMax-M3 支持的输出 token 是另一模型的 1.4 倍
MiniMax-M3
MiniMax
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DeepSeek V4 Pro
DeepSeek V4
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FAQ

长上下文智能体选 MiniMax M3 还是 DeepSeek V4 Pro?

MiniMax M3 围绕超长输入上的低成本计算和智能体规划设计,长上下文智能体可以先从它开始。任务是难而不是长的时候,DeepSeek V4 Pro 的推理深度更多。

MiniMax M3 能返回结构化 JSON 吗?

它的能力列表里没有经过 schema 校验的 JSON 输出。如果你的代码依赖可解析的 JSON,这一步选 DeepSeek V4 Pro 更稳妥。

两个都接受图像吗?

在这里两者都按文本模型使用。需要图像输入时,选列出视觉支持的模型,这两个留给文本和工具类工作。

两个都是开放权重吗?

是。MiniMax 称 M3 为开放权重,DeepSeek V4 Pro 也有开放权重,所以如果托管用法不够用了,以后都可以自托管。先查看各自的许可证。

MiniMax-M3 和 DeepSeek V4 Pro 哪个更便宜?

MiniMax-M3: 输入 $0.30 / 输出 $1.20 每 1M token; DeepSeek V4 Pro: 输入 $0.66 / 输出 $1.98 每 1M token. 价格因计费单位、规格和用量而异。请在模型的详细定价中对比相同条件下的费率;单一费率不代表总价。

MiniMax-M3 和 DeepSeek V4 Pro 的主要区别是什么?

DeepSeek V4 Pro:JSON 模式

资料来源

审阅于 2026年10月2日