hubris
Логотип MiniMax — провайдер модели MiniMax: Hailuo 2.3

MiniMax: Hailuo 2.3

minimax/hailuo-2.3
minimax
Выпущена 20 апреля 2026 г.|14,58 ₽ за секунду

Hailuo 2.3 — это модель для генерации видео от MiniMax. Она принимает текстовые запросы и эталонные изображения в качестве входных данных и генерирует видео, поддерживая рабочие процессы как текст-в-видео, так и изображение-в-видео. Это...

Провайдер для MiniMax: Hailuo 2.3

Hubris маршрутизирует запросы к лучшему доступному провайдеру с автоматическим fallback при сбоях.

minimax
Контекст
токенов
Макс. ответ
Видео
14,58 ₽
за секунду

Модальности

Вход:ТекстИзображенияВыход:Видео

Другие модели от minimax

MiniMax: H3

MiniMax H3 — это легковесная модель для генерации видео с открытым исходным кодом от MiniMax. Она разработана для точного мультимодального редактирования и контролируемой генерации контента, включая редактирование по инструкциям, рендеринг текста и брендов, а также...

контекст·23,20 ₽ за секунду

MiniMax: Speech 2.8 HD

MiniMax Speech 2.8 HD — это модель преобразования текста в речь от MiniMax. Она подходит для приложений, которые генерируют речь из текста и принимает произвольные идентификаторы голоса MiniMax.

контекст·12 636,09 ₽ за 1М символов

MiniMax: Speech 2.8 Turbo

MiniMax Speech 2.8 Turbo — это модель преобразования текста в речь от MiniMax. Она подходит для приложений, которые генерируют голосовое аудио из текста, и принимает произвольные идентификаторы голоса MiniMax.

контекст·7 581,65 ₽ за 1М символов

MiniMax: MiniMax M3

MiniMax-M3 — это мультимодальная базовая модель от MiniMax. Она поддерживает текстовые, графические и видеовходы с текстовым выводом, имеет контекстное окно в 1M токенов и подходит для долгосрочной агентной работы, кодирования и использования инструментов. Модель построена на MiniMax Sparse Attention (MSA), которая заменяет полное внимание выбором KV-блоков для сокращения вычислений на токен при длинном контексте — примерно в 20 раз дешевле по сравнению с предыдущим поколением при 1M токенов, со значительно более быстрым заполнением и декодированием при сохранении качества в большинстве задач. Обученная как нативная мультимодальная модель на перемежающихся данных и настроенная для многоэтапного, производственного сотрудничества с помощью интерактивной пользовательской симуляторной платформы, модель ориентирована на устойчивые, многошаговые задачи, а не на одноэтапное выполнение.

1.0М контекст·от 37,91 ₽/М

MiniMax: MiniMax M3 (batch)

MiniMax-M3 — это мультимодальная базовая модель от MiniMax. Она поддерживает текстовые, графические и видеовходы с текстовым выводом, имеет контекстное окно в 1 миллион токенов и подходит для долгосрочной агентной работы, кодирования и использования инструментов. Модель построена на основе MiniMax Sparse Attention (MSA), которая заменяет полное внимание выбором KV-блоков для сокращения вычислений на токен при длинном контексте — примерно в 20 раз дешевле по сравнению с предыдущим поколением при 1 миллионе токенов, со значительно более быстрым заполнением и декодированием, сохраняя при этом качество в большинстве задач. Обученная как нативная мультимодальная модель на перемежающихся данных и настроенная для многоэтапного, производственного сотрудничества с помощью интерактивной системы симулятора пользователя, модель ориентирована на устойчивые, многошаговые задачи, а не на одноэтапное выполнение.

524К контекст·от 37,91 ₽/М

MiniMax: MiniMax M2.7

MiniMax-M2.7 — это крупная языковая модель нового поколения, разработанная для автономной, реальной продуктивности и непрерывного совершенствования. Созданная для активного участия в собственной эволюции, M2.7 интегрирует передовые агентные возможности посредством многоагентного сотрудничества, позволяя ей планировать, выполнять и уточнять сложные задачи в динамичных средах. Обученная для производительности производственного уровня, M2.7 обрабатывает рабочие процессы, такие как отладка в реальном времени, анализ первопричин, финансовое моделирование и полная генерация документов в Word, Excel и PowerPoint. Она демонстрирует высокие результаты в бенчмарках, включая 56,2% на SWE-Pro и 57,0% на Terminal Bench 2, при этом достигая 1495 ELO на GDPval-AA, устанавливая новый стандарт для многоагентных систем, работающих в реальных цифровых рабочих процессах.

205К контекст·от 37,91 ₽/М