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  1. Minimax

minimax-m3-1-flash-模型介绍

MiniMax M3.1 Flash 模型介绍#

一句话定位:MiniMax 在 2026-10-19 发布的新一代高速 Flash——就是匿名三周霸榜 OpenRouter / OpenCode 的「太空兔 Space Bunny」本尊。428B MoE 激活约 23B、1M 上下文、原生多模态、思考深度可调;推理速度近 3 倍、日常输出 200+ TPS,Agentic 任务综合成本只有前代三成。官方每百万 tokens 输入 1 元、输出 4 元、缓存读取 0.1 元——企业业务、电脑操作、网络安全是它的主场。
整理日期:2026-10-22 | 资料来源见文末
项目信息
厂商MiniMax(稀宇科技,上海徐汇;港股 0100.HK)
模型 IDMiniMax-M3.1-Flash
发布时间2026-10-19 晚(匿名前身 Space Bunny 自 09-23 上线)
架构428B 总参 MoE,约 23B 激活;MiniMax Sparse Attention(MSA)稀疏注意力
上下文1M tokens
模态原生多模态(文本 + 图像,视觉编码器原生;官方产品页另称支持视频输入)
推理档位5 档思考深度(Low → Max)
速度日常输出 200+ TPS,P50 稳定 170+ TPS;首 token 延迟 1.95s → 1.22s
官方定价每百万 tokens:输入 1 元 / 输出 4 元 / 缓存读取 0.1 元(国际站 $0.15 / $0.60 / $0.015)
对比 M3输入、输出单价降 50%+,缓存读取降 70%+;Agentic 综合成本为前代三成
权重2026-10-23 开源(媒体口径;官方博客称稍后放出)
珂艾网关上架✅ 已上架 MiniMax-M3.1-Flash,3 个分组,最低约 $0.056 / $0.225 每百万 tokens(输入/输出)

一、官方上线介绍:太空兔落地,M 系列换挡提速#

1.1 一个好故事:匿名三周的「太空兔」正式认领#

2026-09-23,一个叫 Space Bunny(太空兔) 的匿名模型悄悄上架 OpenRouter——没有 benchmark、没有模型卡、没有参数量,甚至没有权重,免费开放。结果三周内它霸占了 OpenRouter 和 OpenCode 的 Token 调用量榜首,X 上到处是它「一句话生成的 3D 世界」:火箭发射、体素花园、GPU 流体、机械蜜蜂。
10 月 19 日晚,MiniMax 用一支「胡萝卜火箭升空」的视频认领了它——Space Bunny 就是 M3.1 Flash 的早期版本。匿名期它累计处理超过 200 万亿 tokens;据媒体引述,OpenRouter 上连续 10 天第一(单平台 56.7 万亿 tokens)、OpenCode 上连续 12 天第一(106 万亿 tokens),周榜以 38.7 万亿 tokens 登顶,比第二名 DeepSeek V4.1 Flash 高出 13 万亿。
这段匿名史的含金量在于:它的热度不是靠发布会和榜单刷出来的,是全球开发者拿真实工作量投出来的。

1.2 规格:428B 总参,只激活 23B#

维度详情
参数428B 总参 MoE,约 23B 激活
注意力MiniMax Sparse Attention(MSA):KV 块选择替代全注意力,1M 上下文下每 token 计算量约为前代的 1/20
上下文1M tokens
模态原生多模态 + 原生视觉编码器(文本 + 图像;官方产品页称亦接受视频输入)
思考深度**5 档(Low → Max)**可调

1.3 速度与价格:近 3 倍提速,成本砍七成#

官方口径的三个硬数字:
速度:线上推理提速近 3 倍;日常输出 200+ TPS,中位数 P50 稳定 170+ TPS;首 token 延迟从 1.95 秒降到 1.22 秒;错误率从 1.4% 砍到 0.7%(媒体引述)。
成本:Agentic 任务综合使用成本是前代的三成(降低 70%)。
价格(每百万 tokens):
输入输出缓存读取
M3.1 Flash(国内)1 元4 元0.1 元
M3.1 Flash(国际站)$0.15$0.60$0.015
对比 M3降 50%+降 50%+降 70%+
⚠️ 与 M3 的对比口径:媒体注明是对比「M3 输入 ≤ 512K tokens」档位的价格。
生态入口:MiniMax API、M Plan 订阅、MiniMax Code(桌面端);权重 10-23 开源(媒体口径);追求更高智能上限的 Pro 版预告「不久后推出」。

1.4 官方基准:15 项测试的全表#

官方放出的对比表横跨 CoWork(企业协同)、Coding、网络安全、通用四组,媒体逐项拆解如下(均为厂商自报):
类别基准M3.1 Flash位置(官方表内)
企业协同Automation-Bench v1.0.662.2表内第一(Flash-1017 为 60.5)
企业协同BankerToolBench76.2平 Opus 5(76.2),高于 Flash-1017(73.7)
企业协同LOCA-Bench 256K60.3表内第一
企业协同CoWork GDP.pdf AA20.8中游
编程DeepSWE v1.173.7低于 Flash-1017(77.0),高于 GPT-5.6 Sol(73.0)
编程NL2Repo-Bench61.2低于 Flash-1017(68.2)、Opus 5(75.3)
编程Terminal Bench 4.038.1弱项(Flash-1017 42.3、Opus 5 51.8)
编程SWE Refactor Bench23.0弱项(Opus 5 31.0)
编程Post Train Bench v1.139.3中上
网络安全CyberGym82.2%仅低于 GLM-5.3(84.5)
电脑操作OSWorld V261.7国产模型第一
电脑操作Agents' Last Exam29.6国产模型第一
通用HLE(w/o tools)43.4与 Kimi K3(43.5)相当,低于 Opus 5(55.6)
视觉BabyVision(w/tools)91.0低于 Flash-1017(92.5)、Opus 5(94.1)
视觉CharXiv RQ82.5表内第一(图表理解)
官方自己对定位的总结:Agent 与工具使用是强项,纯推理与长代码重构仍落后顶级模型。网络安全一项,内部安全专家评测称其在代码审计、漏洞修补、渗透测试、恶意代码分析与逆向工程中均表现出色。

二、实测与媒体评价#

2.1 光子星球:换题重测,防「背题」#

最有方法论的一份实测(光子星球 / 网易、ZAKER 同步刊发)。出圈案例在 X 上挂了一个月,原 Prompt 重测测到的可能是记忆不是能力——所以他们把社区案例全部换题:火箭发射→火山熔岩入海、体素花园→江南水乡、GPU 流体→粒子星系、机械蜜蜂→机械怀表,只保留社区翻车案例(赛车游戏)不动。
结论:前端 Coding 进步明显,部分设计与优化能力已经可以媲美 Opus 5;新增的自我验收能力在「许愿式编程」上带来惊喜。火山熔岩入海的首版成品即可运行——镜头从海面低机位推进、越过熔岩河、拉远收全景,三段式运镜全做到,蒸汽随海风倾斜、火星抛物线熄灭。

2.2 Plotly 数据分析测试:匿名期与正式版双测#

匿名期(9 月):43 题答对 38(88%),与当时最强开源模型持平,单次全跑成本仅 $0.82,中位 36 秒/题;
正式版(10 月复测):41/43(95%),与 Claude Opus 5.5、Gemini 4 Argon、GPT-6 Sol 并列榜首——该榜上中国实验室的最高分(KOCP 引述)。

2.3 Artificial Analysis 独立数据:+13 分,但有一处落差#

指标AA 实测
Intelligence Index42.7(M3 为 29,+13)
HLE48.0%
AA-LCR79.7%
SciCode53.4%
每题平均成本$0.22(M3 为 $0.51)
同价位坐标(KOCP 引述 AA):GLM-5.3 Flash 42 分/$0.28、DeepSeek V4.1 Flash-1017 45 分/$0.26、Gemini 3.8 Flash 41 分/$1.24。
🔴 必须一起说的落差:AA 实测 Terminal-Bench 4.0 只有 25.8%,而官方自报 38.1%——harness 选择可以解释这种差距,但也再次说明厂商数字要谨慎对待(worldprogramming 原话)。

2.4 与 DeepSeek V4.1 Flash-1017 的定位互补(媒体共识)#

两家在 10-17、10-19 连发两款国产 Flash,媒体口径高度一致:DeepSeek 软件工程更占优(DeepSWE 77.0 vs 73.7、NL2Repo 68.2 vs 61.2、TB 4.0 42.3 vs 38.1),M3.1 Flash 更擅长企业跨系统业务流程、网络安全与电脑操作(BankerToolBench 76.2 vs 73.7、Automation-Bench 62.2 vs 60.5、OSWorld 61.7、CyberGym 82.2)——「企业和开发者可按实际需求挑选」。Flash 模型正在从「聊天问答」走向「复杂任务主力」。

2.5 行业背景一句#

MiniMax(0100.HK)2026 年 1 月 9 日港股上市(首日 +109%),H1 收入 1.17 亿美元(+283%)、B 端收入 +703% 占比 63.4%。发布后次日(10-22)随恒生科技指数调整盘中跌破发行价——大盘环境使然,与模型本身无关(澎湃)。

三、核心优势#

1.
匿名三周的真实流量背书:Space Bunny 靠免费开放 + 真实使用量霸榜 OpenRouter / OpenCode 三周、处理超 200 万亿 tokens——这比任何发布会都硬。
2.
速度档的代际提升:近 3 倍提速、200+ TPS、首 token 1.22 秒,长流程 Agent 任务的时间成本直接摊薄。
3.
成本结构激进:官方 1 元 / 4 元 / 缓存 0.1 元,Agentic 综合成本是前代三成;珂艾最低约 $0.056 / $0.225 每百万 tokens。
4.
企业协同场景的表内第一:Automation-Bench 62.2、BankerToolBench 76.2(平 Opus 5)、LOCA-Bench 256K 60.3——销售、财务、HR 等跨 SaaS 业务流程是主场。
5.
电脑操作双项国产第一:OSWorld V2 61.7、Agents' Last Exam 29.6。
6.
网络安全强项:CyberGym 82.2%,代码审计 / 渗透测试 / 逆向工程获内部安全专家好评。
7.
1M 上下文 + 原生多模态 + 5 档思考深度:长文档、识图、按任务调档都在一个模型里。
8.
架构效率:MSA 稀疏注意力把 1M 上下文的每 token 计算量降到前代约 1/20;428B 总参只激活 23B。
9.
权重开源 + Pro 版在路上:10-23 开源(媒体口径),MiniMax Code / M Plan 生态齐备。

四、适合用在哪#

企业跨系统业务流程:销售、营销、运营、客服、财务、HR 的多步规划、跨文件核对、金融合规、链式工具调用(官方点名场景)。
电脑操作 / Agent 执行:真实环境交互、长序列任务执行——「从理解任务到动手交付结果」。
网络安全工程:代码审计、漏洞发现与验证、渗透测试、恶意代码分析。
前端 Coding / 一页式交付:换题实测里设计与优化能力媲美 Opus 5,「许愿式编程」体验好。
数据分析类任务:Plotly 榜 95%(41/43)的实测水平。
高频调用的速度敏感场景:200+ TPS + 首 token 1.22 秒 + 低价。
⚠️ 不是最佳选择:纯推理天花板、超长代码库深度重构(TB 4.0 / SWE Refactor 是弱项)。

五、劣势与注意事项#

1.
🔴 全部跑分都是厂商自报,且已出现实测落差:AA 实测 TB 4.0 = 25.8% vs 官方 38.1%;worldprogramming 原话「harness 选择可以解释这种差距,但要谨慎对待厂商数字」。上线前用自己的任务小样本测一轮。
2.
⚠️ 规划与长代码重构是弱项:TB 4.0 38.1(表内倒数)、SWE Refactor 23.0(Opus 5 为 31.0)、NL2Repo 61.2(低于 DeepSeek 1017 的 68.2)——复杂软件工程深度任务别单押它。
3.
⚠️ 权重 10-23 开源为媒体口径:官方博客只说「稍后放出」,开源协议与具体形态以官方公告为准。
4.
⚠️ Pro 版「不久后推出」:追求智能上限的用户可能想再等等;Flash 档的定位是效率与成本,不是能力天花板。
5.
⚠️ 官方表内 DeepSWE 73.7 低于 DeepSeek 1017 的 77.0:软件工程主战场它不是第一,选型看任务。
6.
⚠️ HLE 43.4 居中:纯知识/推理问题与 Opus 5(55.6)仍有差距。
7.
⚠️ 与 M3 的降价对比口径:官方对比的是 M3「输入 ≤ 512K tokens」档,长上下文场景的对比会不同。
8.
⚠️ 上下文 1M 有效长度未有第三方长测:400k+ 后的表现参考同档模型经验,建议限上下文使用。

六、推荐总结#

推荐给谁
你的情况建议
企业跨 SaaS 业务流程(销售/财务/HR)✅ 主场,BankerToolBench 平 Opus 5
电脑操作 / Agent 长序列执行✅ OSWorld 61.7、ALE 29.6 国产第一
网络安全工程✅ CyberGym 82.2%,审计/渗透/逆向全面
前端 Coding / 一页式交付 / 数据分析✅ 换题实测媲美 Opus 5,Plotly 95%
高频调用、速度敏感、成本敏感✅ 200+ TPS + 珂艾最低约 $0.056/$0.225
深度软件工程 / 长代码库重构⚠️ 弱项,建议配 DeepSeek 1017 或旗舰模型
追求推理天花板⚠️ 等 Pro 版,或上旗舰模型
只信独立评测⚠️ AA 已有数据(42.7 分)但 TB 4.0 落差大,先自测
结论
M3.1 Flash 是这轮国产 Flash 大战里故事最漂亮的一个:先匿名三周让全球开发者用真实工作量投票(200 万亿 tokens、双平台霸榜),再用「胡萝卜火箭」认领——它证明了自己的可用性,才公布名字。这比任何 benchmark 都有说服力。
能力上,它走的是「企业实务实战」路线:跨 SaaS 业务流程、电脑操作、网络安全三项是国产第一或表内第一,前端 Coding 媒美 Opus 5;代价是纯推理与长代码重构仍落后顶级梯队(TB 4.0、SWE Refactor 是明牌弱项)。加上近 3 倍提速、200+ TPS、官方 1 元/4 元的定价,「又快又省还能打」的执行层这个定位非常清晰。
两个必须保持清醒的点:一是官方 38.1 的 TB 4.0 在 AA 实测只有 25.8——厂商数字的水分警钟再次敲响;二是权重 10-23 开源、Pro 版随后就来,对观望党友好,对当下就要用的人反而是「早买早享受」。
一句话建议:把它当「企业实务 + Agent 执行的高速主力」——业务流程、电脑操作、安全工程、前端交付这些活它是本轮性价比最优解之一;深度软件工程配个 DeepSeek 1017 或旗舰模型做规划层,上生产前用自己的真实任务测一轮。
在珂艾网关怎么调
项目值
模型 IDMiniMax-M3.1-Flash
计费按量(token)
上下文 / 模态1M / 文本 + 图像(原生多模态),支持工具调用
分组与折算单价(每百万 tokens,输入 / 输出)Self-Deployed-1 $0.056 / $0.225 | Self-Deployed-2 $0.094 / $0.375 | Self-Deployed-3 $0.141 / $0.563
缓存命中(每百万 tokens)$0.0056 / $0.0094 / $0.0141(对应三个分组)
建议按任务设思考深度(5 档可调);长流程任务用低档省时省钱;重要任务先小样本测
⚠️ 单价与分组会随站点策略调整,实际以珂艾网关当前价格为准。

七、来源#

官方 / 一方
1.
MiniMax — M3.1 Flash 发布博客(能力、基准、定价、Space Bunny 认领、Pro 预告):https://www.minimax.io/blog/minimax-m31f
2.
MiniMax — M Plan / API / MiniMax Code 入口:https://www.minimax.io/m-plan
媒体与实测
3.
创新徐汇(上海徐汇官方号)— 发布细节与官方 15 项基准全表:http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI3MTIyNjg0Mg==&mid=2247551424&idx=4&sn=d8f5d0c9697ba96b0300a0fb315c7802&chksm=ebca5c75211d8a28f6558e49b86644a3a2831235cd3006f1b8ad4e6f4f5d35eb14851c518dfb#rd
4.
新民晚报 — MiniMax 发布新 Flash 模型(速度/价格/与 DeepSeek 对比):https://paper.xinmin.cn/html/xmwb/2026-10-21/7/250536.html
5.
光子星球(网易/ZAKER 同步)— 「换题重测」实测(火山熔岩、江南水乡、前端 Coding 媒美 Opus 5、自我验收):https://www.163.com/dy/article/L9OMLBRN05561FZK_pdya11y.html
6.
KOCP(中国台湾)— 15 项基准逐项拆解、AA 指数 29→42、CritPt 22%、Plotly 41/43:https://en.kocpc.com.tw/archives/26449
7.
worldprogramming — AA 实测 42.7 分与 TB 4.0 落差(25.8 vs 官方 38.1)、MSA 架构说明:https://www.worldprogramming.org/posts/minimax-m31-flash-is-free-in-kilo-for-a-limited-time-qfxmyx
8.
南方+(今日头条同步)— Space Bunny 匿名期数据、与 DeepSeek 互补定位:https://www.toutiao.com/article/7698663601757831714/
9.
澎湃新闻 — 公司财务与股价背景(0100.HK):https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_34306306
网关
10.
珂艾网关 — 当前在架模型与价格页(实际单价以价格页为准)
说明:本文基准与成本数据多为厂商自报或媒体引述(已逐条标注),独立评测以 Artificial Analysis 为首(TB 4.0 与官方口径存在落差);模型迭代快,最终以官方页面与珂艾网关实时价格页为准。
修改于 2026-11-02 15:20:07
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