MiniMax щойно випустила M3.1 Flash: агентна MoE-модель на 428 млрд параметрів за $0,15/млн вхідних токенів
MiniMax щойно випустила MiniMax M3.1 Flash у своєму API за ціною $0,15 за 1 млн вхідних токенів. MiniMax також підтвердила, що Space Bunny була попередньою збіркою M3.1 Flash. Ця прихована модель обробила понад 200 трлн токенів. Для розробників повідомлення полягає в тому, що модель забезпечує агентні показники, близькі до передових, за ціною рівня Flash. Ваги моделі мають з’явитися наприкінці жовтня 2026 року.
Коротко
- Розмір: 428 млрд загальних параметрів, близько 23 млрд активних (MoE); контекст на 1 000 000 токенів
- Працює на: MiniMax API, M Plan і MiniMax Code уже сьогодні. Апаратні вимоги для самостійного розгортання не розкрито; ваги з’являться 23 жовтня
- Продуктивність: близька до передової в агентній офісній роботі, середні результати у складному програмуванні; усі дані наведено MiniMax
- Найкращий результат: Automation-Bench v1.0.6 — 62,2, найвищий показник у таблиці MiniMax
- Найгірший результат: Terminal Bench 4.0 — 38,1 проти 51,8 у Opus 5
Що таке MiniMax M3.1 Flash?
MiniMax M3.1 Flash — мультимодальна модель суміші експертів від MiniMax. Вона орієнтована на програмування, агентну офісну роботу та візуальне міркування. На сторінці продукту MiniMax зазначено 428 млрд загальних параметрів і близько 23 млрд активних. Також згадуються розріджена увага та вбудований візуальний енкодер.
Модель приймає текстові, графічні та відеовхідні дані й повертає текст. Розмір контексту становить 1 000 000 токенів. Ці показники параметрів відповідають MiniMax M3, яка має близько 428 млрд загальних і близько 23 млрд активних параметрів. MiniMax не опублікувала технічного звіту про те, що саме змінилося у варіанті Flash.
Як працює міркування в M3.1 Flash?
Міркування завжди ввімкнене, і його неможливо вимкнути. Розробники можуть обрати один із 5 рівнів інтенсивності: Low, Medium, High, Xhigh і Max. MiniMax рекомендує Max як стандартний варіант.
Тут важлива міграція. Запити з thinking.type=disabled або effort=none повертають помилку. Результати міркування надходять в окремому полі reasoning_content, яке може бути відсутнім. Інтеграції, що аналізують вбудовані теги <think> з M3, потребують оновлення.
Як M3.1 Flash показує себе в тестах?
Усі наведені нижче результати повідомлені MiniMax. Незалежного відтворення ще немає.
У наборі CoWork M3.1 Flash лідирує в Automation-Bench v1.0.6 із результатом 62,2. Opus 5 набирає 50,3, а GPT-5.6 Sol — 45,8. На BankerToolBench модель зрівнюється з Opus 5 із результатом 76,2. Вона також очолює LOCA-Bench 256K із результатом 60,3. Agents’ Last Exam дає результат 29,6.
Результати програмування неоднозначні. DeepSWE v1.1 набирає 73,7, лише трохи випереджаючи GPT-5.6 Sol із 73,0. DeepSeek-V4.1-Flash-1017 показує вищий результат — 77,0. Terminal Bench 4.0 є найслабшим результатом — 38,1. SWE Refactor Bench дає 23,0 проти 31,0 у Opus 5.
У завданнях із візуальними даними BabyVision з інструментами досягає 91,0, а CharXiv RQ — 82,5. HLE без інструментів набирає 43,4.
Вибіркові перевірки підтверджують ці дані. У картці моделі Kimi K3 вказано 67,5 для DeepSWE і 85,7 для BabyVision, що відповідає таблиці MiniMax. Є одна невідповідність: на графіку вартості MiniMax для Automation-Bench максимальний рівень інтенсивності показує 62,8, тоді як у таблиці зазначено 62,2.
Скільки коштує M3.1 Flash за одне завдання?
MiniMax оцінює цінність за вартістю одного завдання, а не одного токена. На її графіку Automation-Bench усі 5 рівнів інтенсивності коштують менше ніж $0,05 за завдання. Результати коливаються від 52,8 за низької інтенсивності до 62,8 за максимальної. Повний запуск Agents’ Last Exam зі 152 завданнями коштував близько $111 за результату 29,6. У DeepSWE DeepSeek V4.1 Flash-1017 за максимальної інтенсивності показує одночасно вищий результат і нижчу вартість.
Як розгорнути MiniMax M3.1 Flash?
Модель доступна на platform.minimax.io під назвою MiniMax-M3.1-Flash. MiniMax підтримує доступ, сумісний з Anthropic і OpenAI, зокрема Chat Completions і Responses. Модель також доступна через M Plan і десктопний застосунок MiniMax Code.
Ціна фіксована: $0,15 за вхідні та $0,60 за вихідні дані на 1 млн токенів. Читання кешу коштує $0,015 за 1 млн. Доплати за довгий контекст немає. MiniMax M3 коштує $0,30/$1,20 для обсягу вхідних даних до 512K токенів, а понад цей обсяг ціна подвоюється. За токен Flash коштує вдвічі менше за стандартний тариф M3. MiniMax заявляє, що вартість становить третину вартості M3, але не пояснила методику розрахунку.
Щодо швидкості, на сторінці продукту MiniMax зазначено близько 150 токенів на секунду. В анонсі заявлено швидкість у 3 рази вищу, ніж у M3. Ваги з’являться 23 жовтня; ліцензію ще не розкрито. Для порівняння, збірка M3 у форматі MXFP8 займає близько 440 ГБ.
Як M3.1 Flash порівнюється з DeepSeek, Kimi та GLM?
| Характеристика | MiniMax M3.1 Flash | DeepSeek V4.1 Flash | Kimi K3 | GLM-5.3 |
|---|---|---|---|---|
| Загальні / активні параметри | 428B / ~23B (MiniMax) | 552B / 8B prefill, 16B decode (картка NVIDIA) | 2.8T / 104B (HF) | ~744B / ~40B, спільна база GLM-5 |
| Контекст | 1M | 1M (документація DeepSeek) | 1,048,576 | 1,048,576 (Cloudflare) |
| Вхідні дані | Текст, зображення, відео | Текст, зображення | Текст, зображення | Текст |
| Ваги / ліцензія | Очікуються 23 жовтня; ліцензію не розкрито | Відкриті, MIT | Відкриті, Kimi K3 License | Відкриті ваги |
| Ціна API на вході / виході (1M) | $0,15 / $0,60 фіксовано | $0,30 / $1,20 у піковий час; удвічі дешевше поза піковим часом | $3,00 / $15,00 | $1,40 / $4,40 |
| Обладнання для самостійного розгортання | Не розкрито | Не розкрито | Ваги MXFP4; vLLM, SGLang | Не розкрито |
| 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 (з інструментами)* | 91,0 | 89,6 | 85,7 | Не повідомляється |
*Результати з порівняльної таблиці MiniMax. Результати Kimi K3 у DeepSWE та BabyVision відповідають даним її власної картки.
Які є обмеження?
Усі результати тестів повідомлені постачальниками, а вибір тестового середовища впливає на показники. Дані Automation-Bench не можна безпосередньо порівнювати між різними джерелами. У картці Kimi K3 вказано 30,8 на загальнодоступній підмножині з 600 завдань, тоді як MiniMax наводить 46,7.
Opus 5 випереджає модель на 13,7 бала в Terminal Bench 4.0 і на 14,1 бала в NL2Repo-Bench. Постійно ввімкнене міркування також встановлює мінімальний рівень витрат токенів і затримки для простих запитів. Деталі самостійного розгортання залишатимуться невідомими до 23 жовтня.
Ключові висновки
- MoE-модель із 428 млрд параметрів, близько 23 млрд активних і контекстом на 1 млн токенів.
- $0,15/$0,60 за 1 млн токенів — половина тарифу M3 за токен.
- Лідирує в Automation-Bench v1.0.6 із результатом 62,2 за даними MiniMax.
- Поступається Opus 5 на 13,7 бала в Terminal Bench 4.0.
- Ваги з’являться 23 жовтня; міркування неможливо вимкнути.
Ознайомтеся з анонсом, сторінкою продукту та документацією API. Уся подяка належить досліднику цього проєкту. Також підписуйтеся на нас у Twitter і не забудьте приєднатися до нашого 150k+ ML SubReddit та підписатися на нашу розсилку. Стривайте! Ви є в Telegram? тепер ви також можете приєднатися до нас у Telegram.
Перекладено автоматично з англійської. Оригінал статті — за посиланням нижче.