--- title: "MiniMax（ミニマックス）とは？M3.1 Flashまでのモデル一覧・料金・M Planと商用ライセンス" url: "https://www.issoh.co.jp/tech/details/10575/" published: 2026-01-13 updated: 2026-10-23 categories: ["LLM・RAG"] publisher: "株式会社一創" --- # MiniMax（ミニマックス）とは？M3.1 Flashまでのモデル一覧・料金・M Planと商用ライセンス MiniMax（ミニマックス）は、中国・上海に本社を置くAI企業です。言語モデルのMシリーズ、動画生成のHailuoとH3、音声合成のSpeech、音楽生成のMusicを自社で開発し、2026年1月に香港証券取引所へ上場しました。言語モデルの最新版は**2026年10月19日公開のMiniMax-M3.1-Flash**で、2025年10月に注目を集めたMiniMax-M2の系統はAPIでの提供を終えつつあります。 本記事は2026年10月23日時点の公式ドキュメント、香港証券取引所の開示資料、Hugging Faceの配布物をもとに、会社の実像、モデルの世代と仕様、API料金と定額のM Plan、世代ごとに条件が変わる商用ライセンス、Claude Codeから呼ぶ設定、業務で使う前の確認点までをまとめます。 ## まとめ：MiniMaxの要点 - **どこの国の会社か**：上海に本社を置く中国のAI企業で、銘柄コードは0100です。海外向けAPIの運営主体はシンガポール法人で、プライバシーポリシーに記載された個人データの保管先は米国のデータセンターです。 - **最新モデル**：MiniMax-M3.1-Flash（2026年10月19日公開・コンテキスト100万トークン・思考の深さを5段階で指定）。上位版のMiniMax-M3も提供中です。M2.5とM2.7は既存の従量課金ユーザーに限り2026年11月18日まで呼べます。 - **料金**：M3.1 Flashは入力100万トークンあたり0.15ドル・出力0.60ドルで、M3の標準料金（入力51.2万トークン以下で0.30ドル・1.20ドル）の半額です。定額のM Planは月22ドル（Go）からで、旧Token Planは新規販売を終えました。 - **商用利用**：M2はほぼMITのまま使えますが、M2.7は事前の書面許可が必要で、M3は表示と通知（年間収益2,000万ドル超の製品は事前許可）が条件です。M3.1 Flashの重みとライセンスは10月23日時点で未公開です。 - **使い方**：Anthropic互換とOpenAI互換のエンドポイントがあり、Claude CodeやAnthropic SDKはベースURLとモデル名の差し替えで使えます。ツール呼び出しでは思考ブロックを履歴から消さないことが公式の必須事項です。 ## MiniMaxの会社概要：上海のAI企業と香港上場 香港上場時の[目論見書](https://www1.hkexnews.hk/listedco/listconews/sehk/2025/1231/2025123100025.pdf)によると、持株会社のMiniMax Group Inc.は2021年6月30日にケイマン諸島で設立され、目論見書は研究開発の開始を2022年1月としています。本社は上海市徐匯区です。創業者の閆俊傑（Yan Junjie）氏はSenseTime出身で、目論見書の時点では会長・CEO・CTOを兼務しています。アリババやテンセントが出資しており、中国で基盤モデルを開発する新興企業群「AI六小虎」の1社に数えられます。2026年1月9日に香港証券取引所へ上場しました。中間報告によると、公開価格は1株165香港ドルでした。 ### 製品の変遷：Talkie・Hailuo AIからMiniMax Codeまで 消費者向けで先に伸びたのは、仮想キャラクターと会話するアプリです。海外向けのTalkie、中国向けの星野（Xingye）がこの系統です。目論見書の沿革では、Talkieが2023年6月、星野が2023年9月、動画生成のHailuo AI（海螺AI）と動画モデルHailuo-01が2024年8月に提供を始めています。2026年7月31日には、重みを公開した動画モデルH3を出しました。言語モデルは2025年10月のM2から、エージェントとコーディング向けに絞った系列になりました。 | 製品系列 | 分野 | 2026年の主な版 | | ------------ | --------- | --------------------------- | | Mシリーズ | テキスト（LLM） | M3（6月1日）、M3.1 Flash（10月19日） | | Hailuo／H3 | 動画生成 | H3（7月31日） | | Speech | 音声合成 | Speech-2.8（1月23日） | | Music | 音楽生成 | Music-3.0（7月16日） | | MiniMax Code | エージェントアプリ | デスクトップ・Web・スマホ・CLI | | Talkie／星野 | キャラクター会話 | スマホアプリ | Hailuo AIはMiniMax社の動画ブランドで、言語モデルのMシリーズとは別の製品系列です。ただしAPIは同じ開発者プラットフォーム（platform.minimax.io）から契約します。H3の必要VRAMや商用条件は[MiniMax-H3とは｜必要スペック（VRAM・RAM）と量子化版の選び方、LoRA・商用ライセンスの条件](/tech/details/16096/)で扱っており、本記事ではテキストのMシリーズを中心に説明します。 ### 2026年1〜6月期の業績：売上1億1,657万ドル・純損失3億5,800万ドル 2026年9月30日に公表された[2026年中間報告](https://www1.hkexnews.hk/listedco/listconews/sehk/2026/0930/2026093002173.pdf)では、1〜6月期の売上高が1億1,657万ドル（前年同期比283.1%増）、純損失が3億5,800万ドル（前年同期は4億219万ドル）でした。株式報酬などを除いた調整後純損失は2億9,303万ドルです。 伸びを支えたのは開発者・企業向けで、オープンプラットフォームとその他のAI企業向けサービスの区分が7,393万ドル（同703.1%増）と売上の63.4%を占めました。報告書は伸びの要因にAPI呼び出し量の増加とToken Planの普及を挙げています。Hailuo AIなど自社アプリの売上は約4,264万ドル（同100.9%増）です。M2系の退役のようにモデルの入れ替えが続いているため、導入時には公式の料金表とモデルの退役告知を確認します。同業の中国AI企業との比較は[中国AIはバブルか？上場ラッシュ・米中の計算資源差・業績で検証【2026年10月】](/tech/details/10784/)にまとめています。 ### ゲーム理論の「ミニマックス法」との違い 「ミニマックス」で検索すると、同じ綴りのミニマックス法（minimax）が上位に出ます。ミニマックス法は、相手が自分にとって最も不利な手を選ぶと仮定し、起こりうる最大の損失を最小にする手を選ぶ意思決定の考え方で、チェスや将棋などの対戦ゲームのAIで探索に使われます。AI企業のMiniMaxとは別の概念なので、社名で調べるときは「MiniMax AI」や「MiniMax M3」と入れると絞り込めます。 ## Mシリーズのモデル一覧：M2からM3.1 Flashまでの公開日と仕様 MiniMaxの言語モデルは、2025年10月のM2で「エージェントとコーディング向けのMoE」という骨格が固まり、M2.1・M2.5・M2.7は同じ規模のまま学習を改良した版です。M3で規模とアーキテクチャが変わり、M3.1 Flashで推論速度を高め、価格を下げた版が加わりました。 | モデル | 公開 | 総／活性パラメータ | コンテキスト | API提供（10月23日時点） | | ------------------ | ----------- | ------------- | --------- | ---------------- | | MiniMax-M2 | 2025年10月27日 | 約2,300億／約100億 | 204,800 | 退役済み | | MiniMax-M2.1 | 2025年12月22日 | 約2,300億（同骨格） | 204,800 | 退役済み | | MiniMax-M2.5 | 2026年2月12日 | 約2,300億（同骨格） | 204,800 | 既存ユーザーのみ11月18日まで | | MiniMax-M2.7 | 2026年3月18日 | 約2,300億（同骨格） | 204,800 | 既存ユーザーのみ11月18日まで | | MiniMax-M3 | 2026年6月1日 | 約4,280億／約230億 | 1,000,000 | 提供中 | | MiniMax-M3.1-Flash | 2026年10月19日 | 非公表 | 1,000,000 | 提供中 | 公開日はMiniMax APIのリリースノート、M2.1〜M2.7の規模はHugging Faceで配布されている重みのパラメータ総数（いずれも約2,287億）で確認した値です。M3.1 Flashのパラメータ数は公式に示されていないため、M3の値を当てはめないでください。 ### M2〜M2.7：同じ骨格の改良版とAPI提供の終了 M2は62層・256エキスパートのうち1トークンあたり8エキスパートを使うMoE（Mixture of Experts）で、重みはFP8で配布されています。総パラメータに対して計算に使うのは約100億なので、同規模の密なモデルより推論が軽くなります。MoEの仕組みとVRAMの考え方は[MoE（Mixture of Experts）とは？疎活性化とルーターの仕組み・VRAM要件と採用判断を実装者向けに解説](/tech/details/15810/)を参照してください。公式READMEのベンチマークでは、M2のSWE-bench Verifiedが69.4（Claude Sonnet 4.5は77.2）、Web検索エージェントのBrowseCompが44.0でした。 M2.1は多言語のプログラミング、M2.5はツール呼び出しと検索、M2.7は「recursive self-improvement（再帰的な自己改善）」を掲げた改良版です。この系統はAPIから順に外されています。公式の[モデル一覧](https://platform.minimax.io/docs/faq/models)はM2・M2.1を退役済みとし、M2.5・M2.7の各系列（highspeed版を含む）は2026年10月19日に新規ユーザーへの提供を止め、11月18日に退役すると告知しています。退役後のリクエストはエラーになります。 M Plan・Token Planの利用者は扱いが違い、10月19日以降にM2.5・M2.7を指定したリクエストは自動でM3.1 Flashへ転送されます。モデル名を書き換えなくても動き続けますが、中身は別モデルです。従量課金でM2系を使っているシステムは、11月18日までにモデル名をM3.1 FlashかM3へ切り替え、次章以降の挙動差（思考の既定値・temperature）を検証しておく必要があります。重みはHugging Faceに残っているので、自前GPUで動かす道は引き続きあります。 ### MiniMax-M3：100万トークンとMiniMax Sparse Attention M3は約4,280億・活性約230億に大型化し、学習の最初からテキスト・画像・動画を混ぜたネイティブマルチモーダルになりました。長文処理には独自のMiniMax Sparse Attention（MSA）を使い、公式READMEでは100万トークン時にM2比でプリフィル9倍・デコード15倍の高速化、1トークンあたりの計算量1/20とされています。疎なAttentionの一般的な仕組みは[スパースアテンションとは？疎なAttentionの仕組みとNSA・DSAの実装判断を解説](/tech/details/16057/)で解説しています。APIの既定では思考がオフで、推論させるには明示的にオンにします。 ### MiniMax-M3.1-Flash：2026年10月19日公開の高速・低価格版 M3.1 Flashは、匿名の「Space Bunny」として先行提供されていたモデルの正式版です。[公式発表](https://www.minimax.io/blog/minimax-m31f)は、前世代に比べエージェント用途の総コストが70%下がり、出力速度は毎秒200トークン超（中央値170トークン超）に達するとしています。公表値は、実務のソフトウェア開発課題を解くDeepSWE v1.1が73.7%、コンピューター操作のOSWorld V2が61.7、脆弱性の発見・検証を測るCyberGymが82%です。 M3との実務上の違いは3つあります。思考を止められない（オフを指定すると400エラー）、思考の深さをeffortでlow・medium・high・xhigh・maxの5段階から選べる（省略時はmax）、優先処理のservice\_tierに対応しない、の3点です。9月下旬からToken Plan向けに試験提供されていたM3.1-Flash-Previewは廃止され、旧名のリクエストもM3.1 Flashが処理します。重みは「後日公開」と発表されていますが、10月23日時点でHugging Faceの公式組織（MiniMaxAI）には掲載されていません。 ## 世代ごとに変わる商用ライセンス：M2・M2.7・M3の条件の違い MiniMaxの重みは公開されていますが、ライセンスは世代ごとに書き換わっています。社内資料に「MiniMaxはMITだから商用可」と一行で書くと、M2.7以降では誤りになります。各リポジトリのLICENSEを読み比べると次のとおりです。 | モデル | ライセンス | 商用利用の条件 | | ---------- | ------------------------- | ----------------------------------- | | M2 | MIT＋追加条項 | MAU1億超か年間経常収益3,000万ドル超でUIに表示 | | M2.1 | MIT＋追加条項 | 商用製品ではUIに「MiniMax M2.1」表示 | | M2.5 | MiniMax Model License | 商用可。Noticeファイル等の条件と禁止用途を順守 | | M2.7 | Non-Commercial License | 事前の書面許可と「Built with MiniMax M2.7」表示 | | M3 | MiniMax Community License | 指定表示＋通知。年間収益2,000万ドル超の製品は事前許可 | | M3.1 Flash | 未公開 | 重みの公開時に確認 | 原文は[M2](https://github.com/MiniMax-AI/MiniMax-M2/blob/main/LICENSE)・[M2.1](https://github.com/MiniMax-AI/MiniMax-M2.1/blob/main/LICENSE)・[M2.5](https://github.com/MiniMax-AI/MiniMax-M2.5/blob/main/LICENSE-MODEL)・[M2.7](https://github.com/MiniMax-AI/MiniMax-M2.7/blob/main/LICENSE)・[M3](https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-M3/blob/main/LICENSE)の各LICENSEで確認できます。M2.5はHugging Faceのメタデータが「modified-mit」のままですが、GitHubのLICENSE-MODELは独自のMiniMax Model License（準拠法シンガポール）です。M3の「2,000万ドル」の主語は会社全体の年商ではなく、M3を使う対象の製品・サービスの年間収益です。 M2.7とM3のライセンスが定める「Commercial Use」には、有料サービスへの組み込みだけでなく、商用目的でAPIとして提供すること、ファインチューニングした派生モデルを商用で動かすことも含まれます。M2.7のライセンスが無償で認めているのは、個人利用（自前ホストでのコーディングやアプリ開発を含む）と、非営利団体・学術機関による非商用の研究・教育です。 判断を分けるのは「重みを自分で動かすか」です。MiniMaxのAPIを呼ぶだけなら、モデルのライセンスではなくAPIの利用規約が適用されます。重みを自社GPUで動かして商用サービスにするなら、M2またはM2.5が条件の最も軽い選択肢で、M3を使うなら表示と通知の手続きを前提に設計します。M3.1 Flashを自社ホスト前提で選ぶのは、ライセンス本文が出るまで待つべきです。 ## MiniMax APIの料金とM Plan 料金の払い方は2通りです。先に残高をチャージして使った分を引く従量課金（Pay as You Go）と、個人の対話的な利用を想定した定額のM Planです。公式FAQは本番システムには従量課金を勧めています。 ### 従量課金：M3.1 FlashとM3の単価 公式の[料金表](https://platform.minimax.io/docs/pricing/overview)（2026年10月23日確認）に載っている言語モデルはM3.1 FlashとM3の2つだけです。M3は「Permanent 50% off」として定価の半額が表示価格になっています。 | モデル（100万トークンあたり） | 入力 | 出力 | キャッシュ読み取り | | -------------------- | ------ | ------ | --------- | | M3.1 Flash | 0.15ドル | 0.60ドル | 0.015ドル | | M3（入力51.2万以下） | 0.30ドル | 1.20ドル | 0.06ドル | | M3（入力51.2万超） | 0.60ドル | 2.40ドル | 0.12ドル | | M3（priority・51.2万以下） | 0.45ドル | 1.80ドル | 0.09ドル | M3の標準料金・入力51.2万トークン以下と比べると、M3.1 Flashは入力・出力とも半額で、キャッシュ読み取りは4分の1です。長いシステムプロンプトやリポジトリを繰り返し送る用途では、キャッシュ命中率が高いほど読み取り単価の差が効きます。月額は未キャッシュ入力・キャッシュ読み取り・出力の各トークン量で比較します。M3は入力が51.2万トークンを超えると単価が2倍になり、service\_tierをpriorityにすると標準の1.5倍で優先処理されます。M3.1 Flashは入力長による段階がなく、priorityも指定できません。 ### M Plan（旧Token Plan）の月額と利用枠 定額プランは2026年10月にToken PlanからM Planへ切り替わり、Token Planは新規購入を終了しました。[M Planの概要](https://platform.minimax.io/docs/m-plan/intro)と月額オファーの案内によると、通常価格はGoが月22ドル、Exploreが月55ドル、Buildが月132ドルで、年払いは10か月分の料金で12か月使えます。 | プラン | 月額 | 利用枠（Go比） | 動画H3 | | ------- | ----- | -------- | ---- | | Go | 22ドル | 1倍 | 対象外 | | Explore | 55ドル | 3倍 | 対象 | | Build | 132ドル | 7.5倍 | 対象 | 3プランとも言語モデルはM3.1 Flashで、画像・音声生成、Web検索、画像・動画の理解も同じ枠で使えます。枠は5時間ごとと週ごとの2つの窓でリセットされ、言語モデルは両方の窓に残りがあるときだけ動きます。M Plan用のSubscription Keyと従量課金のAPIキーは別物で、ツールに従量課金のキーを入れたまま使うと残高から引かれます。コーディングエージェントを毎日動かす個人ならM Plan、社内システムに組み込むなら従量課金、という分け方になります。 Token Planを契約中の人は、自動更新が有効なら従来の契約を継続するか、残り期間を日割りで充当してM Planへ移るかを選べます。旧プランの自動更新を停止すると再開できず、契約期間の終了時に失効します。移ると元のToken Planには戻れず、旧プランの割引や特典は引き継がれません。 ## MiniMax APIの使い方：Anthropic互換とOpenAI互換 MiniMaxのAPIは、Anthropic Messages APIとOpenAI Chat Completions APIの互換エンドポイントを持っています。公式が推奨するのはAnthropic互換（ベースURLは海外向けhttps://api.minimax.io/anthropic、中国国内向けhttps://api.minimax.cn/anthropic）で、思考ブロックやツール呼び出し中の思考（interleaved thinking）をそのまま扱えます。OpenAI互換（https://api.minimax.io/v1）では思考内容がreasoning\_contentフィールドに分かれて返ります。 ### Claude Codeからの接続設定 Claude Codeの場合、[公式手順](https://platform.minimax.io/docs/m-plan/claude-code)は\~/.claude/settings.jsonのenvに次の値を書く方法です。シェルにANTHROPIC\_AUTH\_TOKENやANTHROPIC\_BASE\_URLが残っているとsettings.jsonより優先されるため、先にunsetしておきます。 ``` { "env": { "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.minimax.io/anthropic", "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "", "CLAUDE_CODE_AUTO_COMPACT_WINDOW": "524288", "CLAUDE_CODE_EFFORT_LEVEL": "max", "ANTHROPIC_MODEL": "MiniMax-M3.1-Flash[1m]", "ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "MiniMax-M3.1-Flash[1m]", "ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "MiniMax-M3.1-Flash[1m]", "ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "MiniMax-M3.1-Flash[1m]" } } ``` モデルは100万トークンを扱えますが、公式手順は自動圧縮のしきい値を524,288トークン（約52.4万、公式表記512K）にしています。MiniMaxがProgramBenchの200課題で比べた結果、1Mと512Kの設定で平均性能に明確な差は見られず、512Kのほうが1課題あたりのトークンが18.5%少なく、推定料金は19.9%低かったためです。巨大なリポジトリの細部を会話全体で保持したい作業だけ100万に上げます。CLAUDE\_CODE\_EFFORT\_LEVELは思考の深さの既定値で、応答の遅さが気になるときはhighやmediumに下げます。複数のLLMを切り替えながら使う構成は[LiteLLMとは？複数LLMを1つのAPIで呼ぶProxyの構築手順とフォールバック・予算設定【2026年10月】](/tech/details/18663/)も参考になります。 ### ツール呼び出しで思考ブロックを残すコード MiniMaxのモデルは、ツール呼び出しの合間にも推論を挟みます。[Anthropic互換APIのリファレンス](https://platform.minimax.io/docs/api-reference/text-anthropic-api)は、複数ターンのツール呼び出しではresponse.contentのリスト（thinking・text・tool\_useの全ブロック）をそのまま履歴に戻すよう求めています。トークン節約のために履歴から思考部分を落とす整形処理がある場合は、MiniMaxへ切り替える前に外します。次のPython例は、anthropicパッケージのインストールと環境変数MINIMAX\_API\_KEYの設定が前提です。 ``` import os import anthropic client = anthropic.Anthropic( base_url="https://api.minimax.io/anthropic", api_key=os.environ["MINIMAX_API_KEY"], ) MODEL = "MiniMax-M3.1-Flash" # 思考の深さ。SDKの版に依存しないようextra_bodyで渡す EFFORT = {"output_config": {"effort": "high"}} tools = [{ "name": "get_weather", "description": "都市の現在の天気を返す", "input_schema": { "type": "object", "properties": {"city": {"type": "string"}}, "required": ["city"], }, }] messages = [{"role": "user", "content": "東京の天気を調べて、傘が要るか答えて"}] resp = client.messages.create( model=MODEL, max_tokens=8192, tools=tools, messages=messages, extra_body=EFFORT ) # thinkingブロックを含むcontentを削らずに履歴へ戻す messages.append({"role": "assistant", "content": resp.content}) results = [] for block in resp.content: if block.type == "tool_use": results.append({ "type": "tool_result", "tool_use_id": block.id, "content": "デモ用の架空データです。東京: 雨、降水確率80%", }) if not results: print([b.text for b in resp.content if b.type == "text"]) raise SystemExit(0) messages.append({"role": "user", "content": results}) final = client.messages.create( model=MODEL, max_tokens=8192, tools=tools, messages=messages, extra_body=EFFORT ) print([b.text for b in final.content if b.type == "text"]) ``` 思考トークンもmax\_tokensの中から消費されます。M3.1 Flashは思考を止められないため、max\_tokensを小さくしすぎると本文を返す前にstop\_reason: “max\_tokens”で止まります。上の例で8192を指定しているのはそのためですが、応答完了を保証する値ではありません。この例はツール結果を1回返すまでの最小例なので、実装時はstop\_reasonを確認し、追加のtool\_useやmax\_tokensによる打ち切りも処理します。 ### thinking・effort・temperatureのモデルごとの差 同じパラメータでも、モデルによって既定値と効き方が違います。M2系から切り替えたときに「M3で推論しなくなった」「M3.1 Flashで400エラーが出る」と感じたら、まず次の表を確認します。 | モデル | thinking指定なし | adaptive | disabled | effort | | ---------------------------- | ------------ | -------- | ---------- | --------- | | M3.1 Flash | 思考あり | 思考あり | 400エラー | 5段階・既定max | | M3 | 思考なし | 思考あり | 思考なし | 非対応 | | M2.5・M2.7（既存従量課金のみ、11月18日退役） | 思考あり | 思考あり | 受理されるが思考あり | 非対応 | temperatureとtop\_pは受け付けても効きません。M3.1 FlashとM3は常にtemperature 1・top\_p 0.95で動きます。top\_k・stop\_sequences・mcp\_serversも無視されるため、停止語で出力を切る処理や低いtemperatureで出力を固定する処理に頼っている既存コードは、移行前に挙動を確かめます。 ## 自前GPUで動かす条件：M3は約444GB・B200を8基が基準 MiniMaxの[自前ホストの公式ガイド](https://platform.minimax.io/docs/guides/local-deploy-m3)は、M3の基準構成をNVIDIA B200×8基・テンソル並列8としています。配布形式はMXFP8版が約444GB、BF16版が約854GBで、H200ならBF16版を8基で動かす構成がSGLangで検証済みです。ガイドは「活性230億パラメータだからといって、230億分のメモリで済むわけではない」と明記しており、重み全体を読み込むか分散配置する必要があります。 ``` docker run --rm --name minimax-m3 --gpus all \ --shm-size 32g --ipc=host \ -p 127.0.0.1:30000:30000 \ -v ~/.cache/huggingface:/root/.cache/huggingface \ lmsysorg/sglang@sha256:de63ac56df5d7b064451e21147eaab89634a02332d830ca8c01cb8c033b3a78f \ sglang serve --trust-remote-code \ --model-path MiniMaxAI/MiniMax-M3-MXFP8 \ --revision c5454eb03678d8710e54a4e0fc681b9f3b4a3dba \ --reasoning-parser auto --tool-call-parser auto \ --tp 8 --attention-backend fa4 \ --mm-attention-backend flashinfer_cudnn \ --moe-runner-backend deep_gemm \ --chunked-prefill-size 8192 --mem-fraction-static 0.65 \ --host 0.0.0.0 --port 30000 ``` このコマンドは公式ガイドの基準手順（2026年8月26日確認版）で、SGLangの正式リリースではなく開発版イメージをダイジェストで固定しています。ガイド自身が「Experimental」と位置づけ、本番のSLAとして扱わないよう注意しているため、モデルのリビジョンとイメージを固定したまま自社の負荷で検証してから使います。M2.7は高メモリGPU4基・テンソル並列4のPreview手順があり、M2系の重みはvLLMでも動きます。vLLM自体の導入は[vLLMとは？PagedAttentionの仕組み・使い方とOllama・TensorRT-LLMとの違いを実装者目線で解説](/tech/details/15786/)にまとめています。 自前ホストを選ぶべきでないのは、月間のトークン量が少ない場合です。M3.1 Flashの従量単価は出力100万トークンで0.60ドルなので、B200を8基確保する費用に見合うのは、実際の処理量とGPU稼働率でAPI利用費を上回る費用対効果が得られる場合です。データの社外送信禁止やモデル固定の要件がある場合は、費用とは別に自前ホストの必要性を判断します。社内での生成AI活用の進め方から相談したい場合は、[生成AI導入支援](/service/ai/genai/)で要件整理から支援しています。 ## MiniMaxの安全性：業務で使う前に確認する4点 「中国のAIだから危険」「海外APIだから安全」と一括りにせず、契約、データの流れ、係争の3方向から判断します。 - **契約相手とデータの保管先**：海外向けAPIの[プライバシーポリシー](https://platform.minimax.io/protocol/privacy-policy)上の運営主体はシンガポールのNanonoble Pte. Ltd.、個人データの保管先は米国のデータセンターです（2026年10月23日確認）。自社のデータ持ち出し規程が国名で制限している場合は、この記載を根拠資料として法務に確認します。 - **学習への利用**：同ポリシーには、入力された個人データを消費者のプロファイリングやターゲティングのための学習には使わないとあります。業務データ全般の学習利用を否定する文言ではないため、機密情報を送る前に利用規約とあわせて確認します。 - **係争中の事案**：2025年9月16日、ディズニー、ユニバーサル、ワーナー・ブラザース・ディスカバリーの映画部門が、Hailuo AIで自社キャラクターの画像・動画を生成できるとして、カリフォルニア州中部地区連邦地裁にMiniMaxを提訴しました（事件番号2:25-cv-08768、[裁判記録](https://www.courtlistener.com/docket/71357247/disney-enterprises-inc-v-minimax/)）。また[Anthropicは2026年2月23日](https://www.anthropic.com/news/detecting-and-preventing-distillation-attacks)、MiniMaxが不正なアカウントを通じてClaudeと1,300万回超のやり取りを行い、モデルの能力を抜き出そうとしたと公表しています。ここで紹介した内容は、映画会社の訴状とAnthropicの発表に記された主張です。生成した動画や文章を広告・販促に使う場合は、権利侵害の確認を自社で行う前提で運用します。 - **重みを自社で動かす選択肢**：M2・M2.5・M3を自社GPUで動かし、外部APIや検索ツールへの送信を無効にした構成なら、入力データを社内環境にとどめられます。ただしGPU費用に加え、各モデルのライセンス条件の確認が必要です。M2.5・M3では軍事目的などの禁止用途も定められています。 ## MiniMaxに関するよくある質問 ### MiniMaxの読み方は？ 「ミニマックス」と読みます。中国語の社名は「稀宇科技」です。ゲーム理論の探索手法「ミニマックス法」とは別の概念です。 ### MiniMaxはどこの国の企業ですか？ 中国・上海の企業で、2026年1月に香港証券取引所へ上場しています。持株会社はケイマン諸島の法人で、海外向けAPIの運営主体はシンガポール法人です。 ### MiniMaxは無料で使えますか？ エージェントアプリのMiniMax Code（Web版はagent.minimax.io）は、[利用規約](https://agent.minimax.io/doc/en/credit-rules.html)上、登録時に無料クレジットが付与されます。APIは残高をチャージして使う従量課金です。M2・M2.5・M3の重みはHugging Faceから無料でダウンロードできますが、動かすには数百GBのGPUメモリが必要です。 ### MiniMaxの料金はいくらですか？ APIの従量課金は、M3.1 Flashが入力100万トークンあたり0.15ドル・出力0.60ドル、M3が0.30ドル・1.20ドル（入力51.2万トークン以下）です。定額のM PlanはGoが月22ドル、Exploreが月55ドル、Buildが月132ドルです。 ### MiniMax M2はまだ使えますか？ APIではM2とM2.1は退役済みで、M2.5とM2.7も既存の従量課金ユーザーに限り2026年11月18日までです。M Planでは10月19日からM3.1 Flashへ自動転送されています。重みはHugging Faceで引き続き公開されているため、自前GPUでは動かせます。 ### MiniMaxのモデルは商用利用できますか？ APIを呼ぶ形なら利用規約の範囲で商用利用できます。重みを自社で動かす場合は世代ごとに条件が違い、M2.7の商用利用には事前の書面許可と指定表示が、M3には指定表示と通知（年間収益2,000万ドル超の製品・サービスは事前の書面許可）が必要です。 ## 関連記事 - [MiniMax-H3とは｜必要スペック（VRAM・RAM）と量子化版の選び方、LoRA・商用ライセンスの条件](/tech/details/16096/) - [中国AIはバブルか？上場ラッシュ・米中の計算資源差・業績で検証【2026年10月】](/tech/details/10784/) - [GLM（Z.ai）とは？最新GLM-5.3までの世代一覧と料金・使い方](/tech/details/12795/) - [Kimi K3とは？Moonshot AIの2.8兆パラメータMoEの性能・料金・K2系からの進化を実装者向けに解説【2026年7月版】](/tech/details/15288/) - [DeepSeek V4とは？最新V4.1-FlashとV4-Pro-0813の違い、CSA・CSA2の仕組みと料金](/tech/details/12053/) --- 出典: [MiniMax（ミニマックス）とは？M3.1 Flashまでのモデル一覧・料金・M Planと商用ライセンス]()（株式会社一創）