GitHub[195K]試用 OpenCode

MiniMax-M3

Ranked06across last week'sOpenCode Gousage with4.4%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。

9.2T tokens+445%

2026年6月18日2026年8月12日

+445%
不重複使用者489K
已完成工作階段1,338,119
Token 佔比4.4%
Rank#06

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$0.51
Average tokens / session6.9M
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

959B10%

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

  1. 02deepseek-v4-proDeepSeek2.7T
  2. 03gpt-5.6-lunaOpenAI1.2T
  3. 04mimo-v2.5Xiaomi1T
  4. 05glm-5.2Zhipu499B
  5. minimax-m3MiniMax356B
  6. 07kimi-k2.7-codeMoonshot188B
  7. 08mimo-v2.5-proXiaomi167B
  8. 09kimi-k3Moonshot162B
  9. 10qwen3.7-plusQwen157B
  10. 11kimi-k2.6Moonshot62B

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