MiniMax 发布 M3.1 Flash：428B MoE 模型，输入 $0.15/1M tokens
MiniMax 在 API 上线 MiniMax M3.1 Flash，428B 总参数、约 23B 激活的 MoE 多模态模型，上下文 100 万 tokens，定价 $0.15 输入 / $0.60 输出每 1M tokens，为 M3 标准价的一半。
MarkTechPost· Asif Razzaq·2026-10-19 20:37· 43 分钟前AI 评分68
MiniMax 刚刚发布 M3.1 Flash：428B MoE 智能体模型，输入价格 $0.15/百万 tokens
AI 导读
MiniMax 发布 M3.1 Flash，428B 总参数、约 23B 激活的 MoE 多模态模型，上下文 100 万 tokens，定价 $0.15/$0.60 每 1M tokens，为 M3 的一半。
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MiniMax 刚刚在其 API 上发布了 MiniMax M3.1 Flash，定价为 每 100 万输入 tokens $0.15。MiniMax 还确认 Space Bunny 是 M3.1 Flash 的早期构建版本。该隐身模型处理了超过 200T tokens。对开发者而言，这意味着以 Flash 级别的成本获得接近前沿的智能体评分。模型权重预计于 2026 年 10 月下旬发布。
TL;DR
- 规模：428B 总参数，约 23B 激活（MoE）；1,000,000 tokens 上下文
- 运行于：今日起可在 MiniMax API、M Plan 和 MiniMax Code 上使用。自托管硬件未披露；权重将于 10 月 23 日发布
- 性能：在智能体办公工作上接近前沿，在硬核编程上处于中游，均为 MiniMax 自报数据
- 最佳：Automation-Bench v1.0.6 得分 62.2，为 MiniMax 表格中的最高分
- 最差：Terminal Bench 4.0 得分 38.1，而 Opus 5 为 51.8
MiniMax M3.1 Flash 是什么？
MiniMax M3.1 Flash 是 MiniMax 推出的一款多模态混合专家模型。它面向编程、智能体办公工作和视觉推理。MiniMax 的产品页面列出 428B 总参数和约 23B 激活参数。页面还提到稀疏注意力和原生视觉编码器。
该模型接受文本、图像和视频输入，返回文本。上下文窗口为 1,000,000 tokens。这些参数总量与 MiniMax M3 一致，后者约为 428B 总参数和约 23B 激活参数。MiniMax 尚未发布关于 Flash 变体有何变化的技术报告。
M3.1 Flash 的推理如何工作？
推理始终开启，无法禁用。开发者可从 5 个努力级别中选择：Low、Medium、High、Xhigh 和 Max。MiniMax 建议将 Max 作为默认值。
迁移在此很重要。发送 thinking.type=disabled 或 effort=none 的请求会返回错误。推理结果出现在单独的 reasoning_content 字段中，该字段可能缺失。从 M3 解析内联 <think> 标签的集成需要更新。
M3.1 Flash 在基准测试中表现如何？
以下所有分数均为 MiniMax 自报。目前尚无独立复现。
在 CoWork 测试集上，M3.1 Flash 以 Automation-Bench v1.0.6 得分 62.2 领先。Opus 5 得分为 50.3，GPT-5.6 Sol 为 45.8。它在 BankerToolBench 上以 76.2 与 Opus 5 持平。它还在 LOCA-Bench 256K 上以 60.3 居首。Agents’ Last Exam 得分为 29.6。
编程结果参差不齐。DeepSWE v1.1 得分为 73.7，略高于 GPT-5.6 Sol 的 73.0。DeepSeek-V4.1-Flash-1017 得分更高，为 77.0。Terminal Bench 4.0 是最弱的结果，为 38.1。SWE Refactor Bench 为 23.0，而 Opus 5 为 31.0。
在视觉方面，使用工具的 BabyVision 达到 91.0，CharXiv RQ 达到 82.5。不使用工具的 HLE 得分为 43.4。
抽查结果站得住脚。Kimi K3 模型卡报告 DeepSWE 为 67.5、BabyVision 为 85.7，与 MiniMax 的表格一致。一处不一致：MiniMax 的成本图表将 Automation-Bench 最大努力标为 62.8，而其表格写的是 62.2。
M3.1 Flash 每项任务成本是多少？
MiniMax 将价值定位为每任务成本，而非每 token 成本。在其 Automation-Bench 图表中，全部 5 个 effort 级别均低于每任务 $0.05。分数从低 effort 的 52.8 到最高 effort 的 62.8。一次完整的 152 任务 Agents’ Last Exam 运行在 29.6 分时花费约 $111。在 DeepSWE 上，DeepSeek V4.1 Flash-1017 在最高 effort 下同时呈现更高分数和更低成本。
如何部署 MiniMax M3.1 Flash？
该模型已作为 MiniMax-M3.1-Flash 上线于 platform.minimax.io。MiniMax 支持 Anthropic 兼容和 OpenAI 兼容访问，包括 Chat Completions 和 Responses。它也可通过 M Plan 和 MiniMax Code 桌面应用使用。
定价为每 1M tokens 输入 $0.15、输出 $0.60 的统一价格。缓存读取每 1M 收费 $0.015。没有长上下文附加费。MiniMax M3 在输入不超过 512K 时收费 $0.30/$1.20，超过后翻倍。按 token 计算，Flash 是 M3 标准费率的一半。MiniMax 声称成本为 M3 的 1/3，但未详细说明计算方式。
在速度方面，MiniMax 的产品页面列出约每秒 150 tokens。公告声称是 M3 速度的 3 倍。权重将于 10 月 23 日发布；许可证尚未披露。作为规模参考，M3 的 MXFP8 构建为 约 440 GB。
M3.1 Flash 与 DeepSeek、Kimi 和 GLM 相比如何？
| 特性 | MiniMax M3.1 Flash | DeepSeek V4.1 Flash | Kimi K3 | GLM-5.3 |
|---|---|---|---|---|
| 总参数 / 激活参数 | 428B / ~23B（MiniMax） | 552B / 8B prefill，16B decode（NVIDIA card） | 2.8T / 104B（HF） | ~744B / ~40B，共享 GLM-5 基座 |
| 上下文 | 1M | 1M（DeepSeek docs） | 1,048,576 | 1,048,576（Cloudflare） |
| 输入 | 文本、图像、视频 | 文本、图像 | 文本、图像 | 文本 |
| 权重 / 许可证 | 10 月 23 日发布；许可证未披露 | 开放，MIT | 开放，Kimi K3 License | 开放权重 |
| API 价格 输入 / 输出（1M） | $0.15 / $0.60 统一 | $0.30 / $1.20 高峰；非高峰半价 | $3.00 / $15.00 | $1.40 / $4.40 |
| 自托管硬件 | 未披露 | 未披露 | MXFP4 权重；vLLM、SGLang | 未披露 |
| Automation-Bench v1.0.6* | 62.2 | 54.8 | 46.7 | 48.8 |
| DeepSWE v1.1* | 73.7 | 74.2 | 67.5 | 66.9 |
| Terminal Bench 4.0* | 38.1 | 31.2 | 12.6 | 37.9 |
| BabyVision（含工具）* | 91.0 | 89.6 | 85.7 | 未报告 |
*分数来自 MiniMax 的对比表。Kimi K3 的 DeepSWE 和 BabyVision 与其自己的卡片一致。
有哪些限制？
所有基准测试均为厂商报告，测试框架的选择会改变结果。Automation-Bench 数字不能跨来源迁移。Kimi K3 的卡片在 600 任务公开子集上报告 30.8，而 MiniMax 列出 46.7。
Opus 5 在 Terminal Bench 4.0 上领先 13.7 分，在 NL2Repo-Bench 上领先 14.1 分。始终开启的推理也为简单调用设定了 token 和延迟下限。自托管细节在 10 月 23 日之前仍未知。
关键要点
- 428B MoE，约 23B 激活参数，1M 上下文。
- 每 1M tokens $0.15/$0.60，是 M3 每 token 费率的一半。
- 在 Automation-Bench v1.0.6 上以 62.2 领先，MiniMax 报告。
- 在 Terminal Bench 4.0 上落后 Opus 5 13.7 分。
- 权重于 10 月 23 日发布；推理无法禁用。
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