MiniMax M3 vs Hunyuan 4 : lequel est le meilleur pour le codage et les agents ?

MiniMax M3 vs Hunyuan 4 : verdict rapide

Si vous savez déjà quel compromis compte, vous pouvez consulter les pages actives de l'API MiniMax M3 et de l'API Hy4 Preview. Sinon, les différences ci-dessous sont celles qui changeront une véritable décision d'implémentation.

MiniMax M3 vs Hunyuan 4 : différences clés

D'abord, le nom. « Hunyuan 4 » et « Hunyuan4 » sont des termes de recherche courants pour le modèle que Tencent appelle officiellement Hy4 Preview. Les requêtes API doivent utiliser l'identifiant exact du modèle du fournisseur plutôt que le nom de recherche informel.

Les détails d'architecture proviennent de la fiche de modèle MiniMax M3 et de la fiche de modèle Tencent Hy4 Preview. Ils expliquent comment les modèles sont construits, pas lequel terminera correctement votre ticket. Un plus grand nombre de paramètres n'est pas un score de qualité d'API, et une limite de contexte de 1M ne garantit pas une récupération fiable à toutes les positions dans une invite de 1M de jetons.

Il existe aussi un détail propre à la route que d'autres comparaisons peuvent manquer. MiniMax décrit M3 comme nativement multimodal avec entrée d'images et de vidéos, mais la route GPT Proto actuelle liste les entrées texte, image et document. Hy4 Preview accepte actuellement du texte et renvoie du texte. Pour un acheteur d'API, la route que vous pouvez réellement appeler compte plus qu'une modalité affichée dans une annonce générale de modèle.

Architecture et raisonnement : qu'est-ce qui change en pratique ?

MiniMax M3 privilégie le contrôle et le contexte multimodal

M3 active environ 23B de ses quelque 428B paramètres pour chaque jeton. Son changement déterminant est MiniMax Sparse Attention, ou MSA, qui sélectionne les blocs clé-valeur pertinents plutôt que d'appliquer une attention complète à chaque jeton. MiniMax rapporte qu'avec un contexte de 1M de jetons, MSA réduit le calcul par jeton à environ un vingtième de son approche de génération précédente, avec un préremplissage plus de 9× plus rapide et un décodage 15× plus rapide. Ce sont des mesures du fournisseur, pas un test de vitesse de l'API Hy4, mais elles expliquent pourquoi MiniMax a conçu M3 autour de longues sessions plutôt que du simple chat court. Le rapport de lancement de M3 fournit la méthodologie et les mises en garde.

L'avantage pratique est la flexibilité. M3 prend en charge les modes de réflexion activé, adaptatif et désactivé. Un agent de codage peut consacrer plus de raisonnement à un changement architectural, passer au raisonnement adaptatif pour un travail mixte, ou éviter une longue trace de raisonnement pour le formatage et l'extraction. Ce contrôle ne fait pas disparaître les mauvaises invites. Il facilite toutefois l'alignement de l'effort du modèle avec la valeur de la tâche.

L'entrée d'images de M3 est tout aussi concrète. Un développeur peut envoyer une capture d'écran, un état d'erreur rendu ou une référence de design avec les exigences écrites. Cela réduit l'écart entre « la page est incorrecte » et un modèle qui voit ce qui ne va pas.

Hy4 Preview met plus de capacité derrière le raisonnement textuel

Hy4 possède un backbone de 770B paramètres avec 49B paramètres actifs par jeton. Sa conception à 78 couches contient 256 experts routés et un expert partagé dans chaque couche MoE, avec huit experts routés sélectionnés par jeton. Tencent ajoute également une couche native de prédiction multi-jetons pour le décodage spéculatif. Gated DSA et IndexCache visent à rendre son contexte de 1M plus pratique à servir.

Hy4 utilise par défaut un raisonnement élevé et propose un mode no_think pour les réponses directes. Cela ressemble au commutateur de raisonnement de M3, mais l'avertissement lié à la phase de sortie est différent. Tencent déclare ouvertement que l'aperçu peut passer plus de temps que nécessaire à raisonner sur des tâches complexes et peut sur-vérifier son propre travail. Pour un débogage difficile, une autre passe de vérification peut aider. Pour une courte tâche d'extraction répétée 50 000 fois, elle peut simplement ajouter de la latence et des jetons.

La conclusion est simple : M3 vous offre une surface d'entrée plus large et des choix de raisonnement plus fins ; Hy4 vise plus de capacité sur le travail textuel difficile. Aucune des deux conceptions n'élimine le besoin de mesurer l'achèvement des tâches, la latence et l'utilisation des jetons dans votre propre boucle d'agent.

MiniMax M3 vs Hunyuan 4 pour le codage

Hy4 a le profil de benchmark public le plus solide sur les tests qui apparaissent dans les deux fiches de modèle.

Sources : la fiche de modèle MiniMax M3 et la fiche de modèle Tencent Hy4 Preview. Les deux groupes rapportent leurs propres résultats d'évaluation.

La première lecture honnête est qu'Hy4 mène sur les trois. La seconde, tout aussi importante, est qu'il ne s'agit pas de résultats comparatifs contrôlés en face-à-face.

MiniMax indique que son résultat SWE-bench Pro a été produit sur une infrastructure interne avec Claude Code comme échafaudage. Terminal-Bench 2.1 a utilisé un autre échafaudage et un bac à sable avec ses propres paramètres de calcul, de délai d'expiration et de jetons de sortie. Tencent publie les scores de Hy4 dans sa fiche de modèle, mais les deux fournisseurs n'ont pas exécuté conjointement les deux modèles selon un protocole unique. Un échafaudage peut décider quels fichiers entrent dans le contexte, quelles commandes un modèle peut exécuter, comment fonctionnent les nouvelles tentatives et quand une tâche s'arrête. Changez l'échafaudage et vous ne mesurez plus seulement le modèle.

Mon jugement : Hy4 est le meilleur candidat si votre processus de sélection commence par les benchmarks publics de codage, mais pas le gagnant automatique en production. Mettez-le face à M3 sur le même instantané de dépôt, invite système, définitions d'outils, délai d'expiration et tests réussite/échec. Tant qu'il ne gagne pas là, l'écart de benchmark est une raison d'évaluer Hy4 — pas une raison de migrer aveuglément.

M3 reste plus facile à justifier lorsque le débogage visuel, un coût de génération plus faible et une version hors aperçu comptent autant que les scores de codage.

Lequel est meilleur pour les agents IA ?

Les charges de travail des agents rendent le prix et le comportement en cas de défaillance plus importants qu'ils n'en ont l'air dans un simple chat. Une requête utilisateur peut déclencher une planification, une recherche dans le dépôt, des appels d'outils, une récupération d'erreur, un nouveau plan, d'autres appels d'outils et une réponse finale. Un modèle qui génère 20 % de texte en plus par étape peut amplifier cette différence dans toute la boucle.

MiniMax a publié des études de cas internes sur M3 exceptionnellement longues. Dans l'une, le modèle a travaillé près de 12 heures sur une tâche de reproduction d'article, réalisant 18 commits et produisant 23 figures. Dans une autre, il a passé environ 24 heures à optimiser des kernels CUDA via 1 959 appels d'outils et 147 soumissions ; MiniMax a rapporté une accélération de 9,4× du kernel résultant. Ce sont des signes utiles que M3 a été conçu pour un travail soutenu. Ce restent toutefois des cas menés par le fournisseur, pas une preuve indépendante que chaque agent M3 restera fiable pendant 24 heures.

Le dossier d'Hy4 repose davantage sur ses résultats de benchmark et l'évaluation d'ingénierie interne de Tencent. Tencent rapporte que 163 experts internes ont examiné 203 tâches d'ingénierie, donnant à Hy4 une note moyenne de 2,99 sur 4. Cette évaluation le plaçait légèrement au-dessus de GLM-5.3 et Kimi K3, mais elle n'incluait pas M3. La fiche de modèle Tencent positionne également Hy4 autour de la planification, du débogage, de la vérification, du développement de jeux, du travail de bureau et de la recherche.

Pour un agent de production sensible aux coûts, je commencerais par M3. Son tarif de sortie plus bas limite le coût des longues boucles de raisonnement et de nouvelles tentatives, et la réflexion adaptative donne à l'application un autre contrôle. Pour une tâche logicielle difficile en texte uniquement, où l'achèvement compte plus que la dépense en jetons, Hy4 mérite un essai. Surveillez de près le volume de jetons générés et les vérifications répétées.

Le framework d'agent reste responsable des permissions, de l'exécution des outils, des délais d'expiration, des nouvelles tentatives et des tests d'acceptation. L'accès à un modèle orienté agent ne transforme pas la passerelle API elle-même en système multi-agents autonome.

MiniMax M3 vs Hunyuan 4 pour le codage frontend

« Codage frontend » cache deux métiers différents. Le premier commence par les pixels : reproduire cette capture d'écran, diagnostiquer cette mise en page mobile cassée ou mettre à jour un composant pour correspondre à une référence de design. Le second commence par le texte : implémenter cette spécification de composant, corriger ces tests en échec ou refactoriser ce dépôt.

Pour le premier travail, M3 est mieux adapté. La route M3 de GPT Proto accepte les entrées d'images, tandis que Hy4 Preview est texte-à-texte. Donner la capture d'écran au modèle supprime une étape de traduction dans laquelle un humain doit décrire verbalement les problèmes d'espacement, de hiérarchie, d'alignement, de rognage ou de couleur.

Pour le travail de spécification textuelle vers code, Hy4 peut avoir le plafond plus élevé. Tencent rapporte spécifiquement des améliorations dans l'implémentation frontend, le goût visuel et la qualité des interactions. C'est une affirmation du fournisseur, elle doit donc devenir une hypothèse de test : donnez aux deux modèles les mêmes exigences, outils de navigateur, limite de temps et vérifications automatisées.

Un test frontend communautaire d'Hy4 illustre pourquoi les critères d'acceptation comptent. Dans une discussion FlappyBench, l'auteur a préféré l'interface et le gameplay distinctifs d'Hy4. Des commentateurs ont contesté la conclusion parce que l'invite complète n'était pas fournie, et certains ont préféré un résultat concurrent pour correspondre plus étroitement à la difficulté du jeu original. Le fil n'a pas testé M3. Sa valeur ici est méthodologique : les captures d'écran attrayantes, la conformité à l'invite, le comportement de gameplay, la réactivité et le code maintenable sont des critères différents.

Le verdict pratique est donc plus étroit que « le modèle A fait de plus beaux sites web ». Choisissez M3 pour l'itération guidée par captures d'écran. Testez Hy4 pour un travail de dépôt bien spécifié où vous pouvez noter séparément la fonctionnalité et la qualité du code.

Tarification de MiniMax M3 vs Hunyuan 4

Les tarifs GPT Proto actifs favorisent M3 sur l'entrée et la sortie normales, tandis qu'Hy4 a la lecture de cache moins chère.

Sources : tarification GPT Proto active pour MiniMax M3 et Hy4 Preview, vérifiée le 10 septembre 2026.

Le prix par million de jetons est abstrait, alors considérez une tâche de dépôt avec 100 000 jetons d'entrée et 10 000 jetons générés :

Ces estimations multiplient les tarifs par jeton affichés ; elles excluent les nouvelles tentatives, les écritures de cache non indiquées sur la page Hy4, l'exécution d'outils et toute étape d'agent supplémentaire. Le coût réel dépend donc de la quantité que chaque modèle génère avant de terminer la tâche.

M3 est le choix rentable pour le codage ordinaire et les agents à forte production de sortie. Le prix de lecture du cache d'Hy4 est attractif lorsqu'un grand préfixe stable est réutilisé de façon répétée, mais son prix de sortie est de 2,376 $ par million de jetons contre 0,96 $ pour M3. Dans les deux exemples ci-dessus, M3 coûte encore moins cher.

Il y a un piège de tarification à éviter. L'API directe de MiniMax utilise une tarification selon la longueur du contexte et le niveau de service, y compris un niveau standard réduit. Cela rend fragile une simple affirmation « GPT Proto est X % moins cher que l'officiel ». Pour cette comparaison, l'approche la plus propre consiste à comparer les deux routes GPT Proto actives en dollars absolus et à les revérifier avant publication.

Vitesse, contexte et préparation à la production

Il n'y a pas assez de données publiques comparables pour désigner un gagnant en vitesse. Les chiffres MSA de MiniMax comparent son implémentation d'attention creuse avec des approches antérieures. Les affirmations d'architecture et d'inférence de Tencent utilisent sa propre pile. Aucune des deux n'est un test API dans la même région mesurant le temps jusqu'au premier jeton, la vitesse de sortie ou le temps d'achèvement pour M3 et Hy4 sous une charge équivalente.

L'étiquette de contexte 1M nécessite la même retenue. Elle vous indique la fenêtre nominale, pas si le modèle récupérera un petit fait décisif enfoui près du milieu d'une invite géante de dépôt. Pour le travail à long contexte, évaluez l'exactitude des réponses à plusieurs positions du document et comparez-la à un flux de travail basé sur la récupération. Enfoncer un dépôt entier dans une seule requête peut être pratique, mais cela peut aussi augmenter la latence et distraire le modèle avec des fichiers non pertinents.

Le statut de sortie fournit un signal de production plus clair. M3 est une version complète. Hy4 est un aperçu précoce dont sa propre fiche de modèle documente un raisonnement inutile et une sur-vérification. Cela ne rend pas Hy4 inadapté à la production ; cela rend la charge de test plus élevée.

Pour une route de production par défaut aujourd'hui, je choisirais M3. Pour Hy4, commencez par du trafic fantôme ou un ensemble d'évaluation limité, puis promouvez-le uniquement si le succès des tâches compense son coût supplémentaire en jetons et son comportement d'aperçu.

Licence et auto-hébergement

Hy4 est le choix le plus clair pour les équipes qui tiennent à une licence permissive établie. Tencent publie ses poids sous Apache 2.0. MiniMax distribue M3 sous la MiniMax Community License, donc les équipes prévoyant une redistribution ou un auto-hébergement commercial doivent lire ces conditions plutôt que supposer que toutes les versions « à poids ouverts » accordent les mêmes droits.

Le compromis est l'infrastructure. Le déploiement FP8 de référence de Tencent utilise le parallélisme tensoriel sur huit GPU plus des paramètres spécifiques au modèle pour l'attention creuse, le décodage spéculatif, l'analyse du raisonnement et les appels d'outils. Apache 2.0 supprime un type de friction ; cela ne rend pas le service d'un backbone de 770B bon marché.

Pour la plupart des développeurs d'API, la différence de licence comptera moins que la qualité, la latence et le coût. Pour une entreprise qui doit exploiter les poids dans son propre environnement, elle peut décider seule de la comparaison : Hy4 a le chemin de licence le plus propre, à condition que l'entreprise puisse prendre en charge la pile de service.

Quel modèle choisir ?

MiniMax M3 remporte cette comparaison pour la plupart des développeurs. Son avantage n'est pas qu'il domine tous les benchmarks — ce n'est pas le cas. L'argument en faveur de M3 est que le prix, l'entrée multimodale, le contrôle du raisonnement et la maturité de la version forment le meilleur ensemble pour le travail API quotidien.

Hy4 Preview n'est pas une copie plus faible. C'est un pari plus spécialisé. Ses résultats publiés en codage et en agents sont plus solides, sa licence Apache 2.0 est plus facile à utiliser et son raisonnement textuel mérite une évaluation sérieuse. Les coûts sont un prix de sortie plus élevé, une entrée texte uniquement, des exigences substantielles d'auto-hébergement et un comportement de phase d'aperçu que Tencent n'a pas caché.

Comment accéder à MiniMax M3 et Hy4 avec une seule clé API

Les deux modèles utilisent le point de terminaison chat-completions compatible OpenAI de GPT Proto. Créez une clé API, stockez-la dans une variable d'environnement et ne changez que l'ID de modèle lorsque vous voulez les comparer.

export GPTPROTO_API_KEY="your-api-key-here"

Appeler MiniMax M3 :

curl --request POST "https://gptproto.com/v1/chat/completions" \
  --header "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --data '{
    "model": "MiniMax-M3",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Review this JavaScript function for async race conditions and return a corrected version."
      }
    ],
    "stream": false
  }'

Exécutez la même tâche avec Hy4 Preview :

curl --request POST "https://gptproto.com/v1/chat/completions" \
  --header "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --data '{
    "model": "hy4-preview",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Review this JavaScript function for async race conditions and return a corrected version."
      }
    ],
    "stream": false
  }'

Utiliser un seul point de terminaison et un seul solde facilite une comparaison contrôlée au niveau de l'application : gardez l'invite, les outils, le délai d'expiration et les vérifications fixes, puis enregistrez le succès des tâches, le total de jetons, la latence et le coût. GPT Proto fournit l'accès aux deux modèles ; votre application ou framework d'agent gère toujours l'orchestration et les permissions d'outils.

Vous pouvez commencer par la page de modèle MiniMax M3, la page de modèle Hy4 Preview, ou parcourir le catalogue complet de modèles GPT Proto.