GitHub[150K]試用 OpenCode

MiniMax-M3

Ranked05across last week'sOpenCode Gousage with7.2%of observed2Mvolume.

上下文512K
輸出128K
知識未知
發布2026年6月
輸入Text、Image和Video

趨勢.近期 OpenCode Go token、不重複使用者和市場位置。

10T tokens+100%

2026年5月30日2026年7月24日

+100%
不重複使用者472K
已完成工作階段1,381,518
Token 佔比7.2%
Rank#05

用量. 近期兩個月視窗內的每日 OpenCode Go token 用量。

不重複使用者. 近期兩個月視窗內的每日 OpenCode Go 不重複使用者。

效率. 成本、快取行為和平均 OpenCode Go 工作階段形態。

Total spend$688K
Cost input$0.30 / 1M
Cost output$1.20 / 1M
Average cost / Session$0.50
Average tokens / session7.5M
快取比例94% 輸入 token

地理分布. 按國家/地區統計的 OpenCode Go 模型 token 使用量。

地理分布地圖
#01美國

1T10%

同類模型. 按近期 OpenCode Go token 用量排列的相近模型。

  1. 01deepseek-v4-flashDeepSeek11T
  2. 02deepseek-v4-proDeepSeek3.8T
  3. 03mimo-v2.5Xiaomi944B
  4. 04glm-5.2Zhipu890B
  5. minimax-m3MiniMax687B
  6. 06kimi-k3Moonshot480B
  7. 07kimi-k2.7-codeMoonshot347B
  8. 08mimo-v2.5-proXiaomi276B
  9. 09qwen3.7-plusQwen262B
  10. 10kimi-k2.6Moonshot101B

Compare This Model. Other models to compare with this one.