Balitang AIUpdate
Lumabas na ang MiniMax M3.1 Flash — benchmarks, bilis at presyo sa API
Inilabas ng MiniMax ang M3.1 Flash noong Oktubre 19: $0.15/$0.60 kada 1M token, 200+ token kada segundo at malalakas na agent benchmark. Ano ang kumpirmado at paano ito ihahambing.

Sa pahinang ito
Inilabas ng MiniMax ang M3.1 Flash noong Oktubre 19, 2026 — isang mabilis at murang modelo na ginawa para sa mga agent at coding. Ang presyo sa API ay $0.15 kada milyong input token at $0.60 kada milyong output token, at ang cached input ay nagkakahalaga ng $0.015. Kinumpirma rin ng MiniMax na ang Space Bunny, ang anonymous na modelo na nagproseso ng mahigit 200 trilyong token, ay isang maagang bersyon ng M3.1 Flash.
Ano ang inanunsyo ng MiniMax#
- Agents at coding muna. Tinatawag ng MiniMax ang M3.1 Flash na isang generational step up sa agentic tasks, coding, computer use at cybersecurity.
- Mas mura at mas mabilis kaysa sa nauna. Ayon sa mga numero ng MiniMax, ang agentic tasks ay mga 70% na mas mura kaysa sa naunang modelo, at ang inference ay halos tatlong beses na mas mabilis. Umaabot ang output speed sa 200+ token kada segundo, na may median na mahigit 170.
- Saan ito tumatakbo. Available ang modelo sa MiniMax API, sa M Plan subscription at sa MiniMax Code desktop app. Ang weights ay darating mamaya — binanggit ng post ng MiniMax sa X ang Oktubre 23.
- Marami pang darating. May inanunsyong Pro version, walang petsa.
Mga benchmark ayon sa iniulat ng MiniMax#
Ito ang sariling resulta ng developer, hindi independiyenteng pagsubok:
I-scroll ang table pakanan →
| Benchmark | Ano ang sinusuri nito | M3.1 Flash |
|---|---|---|
| DeepSWE v1.1 | Totoong software tasks: features, fixes, tests | 73.7% |
| OSWorld V2 | Pagpapatakbo ng computer sa iba't ibang application | 61.7 |
| Agents' Last Exam (ALE) | Totoong propesyonal na gawain | 29.6 |
| BankerToolBench | Multi-step planning at chained tool calls | 76.2 |
| CyberGym | Paghahanap at pagpapatunay ng mga vulnerability | 82% |
Sinasabi ng MiniMax na ang M3.1 Flash ang nangunguna sa mga Chinese model sa OSWorld V2 at ALE. Hangga't hindi ito naidadagdag sa mga independiyenteng leaderboard, ituring ang mga ito bilang mga claim at subukan ang modelo sa sarili mong mga gawain.
Presyo kumpara sa mga naunang MiniMax model#
I-scroll ang table pakanan →
| Modelo at saan | Input | Cached input | Output |
|---|---|---|---|
| M3.1 Flash, MiniMax API | $0.15 | $0.015 | $0.60 |
| M3, sariling endpoint ng MiniMax sa OpenRouter | $0.30 | $0.06 | $1.20 |
| M2.7, sariling endpoint ng MiniMax sa OpenRouter | $0.30 | $0.06 | $1.20 |
| M2.7, CheapTokens | $0.05 | — | $0.15 |
Mga presyo kada 1M token: ang sa MiniMax ay sinuri noong Oktubre 20, 2026, ang sa CheapTokens ay kasalukuyan. Walang hiwalay na cached-input na presyo ang CheapTokens.
Kada token, kalahati ang halaga ng M3.1 Flash kumpara sa M3. Ang 70% na bilang ay tungkol sa buong agent tasks: sinasabi ng MiniMax na kailangan din ng bagong modelo ng mas kaunting token para tapusin ang mga ito. Ang pangalawang bahagi ay sulit suriin sa sarili mong workload.
Ano ang ibig sabihin kung gumagawa ka ng agents#
Ang mahabang agent session ay nagpapadala muli ng parehong history sa bawat hakbang, kaya kasinghalaga ng headline price ang cached-input na presyo. Sa $0.015 kada milyon, ang isang session ng M3.1 Flash na maayos ang cache ay maaaring maging mas mura kaysa sa ipinapahiwatig ng $0.15 na list price nito.
Mahalaga rin ang bilis. Sa 170–200 token kada segundo, ang isang 30-step na coding session ay mas kaunting oras ang ginugugol sa paghihintay sa modelo.
Dalawang caveat bago magpalit. Ang mga benchmark ay galing sa MiniMax, at susunod ang mga independiyenteng pagsusuri kapag nailabas na ang weights. At dahil MiniMax lang ang nagse-serve ng modelo sa ngayon, umaasa ka sa isang provider.
Saan bagay ang CheapTokens#
Sa CheapTokens, maaari mong patakbuhin ang MiniMax-M2.7 — isang nauna at hiwalay na MiniMax model na may 200K context at hanggang 8,192 output token kada sagot. Ang mga resulta ng M3.1 Flash sa itaas ay mga bilang ng MiniMax para sa bagong modelo at hindi nag-aapply sa M2.7, kaya hatulan ito sa sarili mong mga gawain.
Kung saan nagagawa na ng M2.7 ang trabaho — tool-calling agent loops, multi-step automation, pag-summarize ng mahabang history na kasya sa 200K — nagkakahalaga ito ng $0.05 kada 1M input token at $0.15 kada 1M output token, na walang peak hours. OpenAI-compatible ang API, at ang isang prepaid balance ay sumasakop din sa DeepSeek at GLM kapag kailangan ng ibang modelo ang isang hakbang. Narito ang isang 30-step na agent task (1.05M input at 15K output token) sa bawat modelo sa kasalukuyang presyo, katabi ng reference prices ng OpenRouter:
| Modelo | Input $/1M | Output $/1M | Gastos | OpenRouter |
|---|---|---|---|---|
| GLM-5.3-Flash | $0.027 | $0.08 | $0.0296 | $0.0534 |
| DeepSeek-V4-Flash | $0.0221 | $0.10 | $0.0247 | $0.0264 |
| MiniMax-M2.7 | $0.05 | $0.15 | $0.0548 | $0.333 |
1,050,000 input at 15,000 output na token sa kabuuan. Ang mga presyo kada 1M token ay kasalukuyan at nagbabago kasabay ng aming mga taripa; ang column ng OpenRouter ay nagpapakita ng reference na presyo para sa parehong workload.
Ihambing kung magkano ang magagastos ng sarili mong workload:
Kasalukuyang presyo:
| Modelo | Context | Input $/1M | Output $/1M | OpenRouter in | OpenRouter out |
|---|---|---|---|---|---|
| GLM-5.3-Flash reasoning pansamantalang hindi magagamit | 390K | $0.027 | $0.08 | $0.048 | $0.20 |
| DeepSeek-V4-Flash pansamantalang hindi magagamit | 380K | $0.0221 | $0.10 | $0.016 | $0.64 |
| MiniMax-M2.7 pansamantalang hindi magagamit | 200K | $0.05 | $0.15 | $0.30 | $1.20 |
Mga presyo sa USD bawat 1M token. Ang mga figure ng OpenRouter ay ipinapakita para sa paghahambing at maaaring magbago.



