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MiniMax M3.1 Flash 发布——基准测试、速度和 API 价格
MiniMax 于 10 月 19 日发布 M3.1 Flash:每 1M token 0.15/0.60 美元,每秒 200+ token,智能体基准测试表现强劲。已确认的内容及其对比。

MiniMax 于 2026 年 10 月 19 日发布了 M3.1 Flash——一款为智能体和编程打造的快速、低成本模型。API 价格为每百万输入 token 0.15 美元、每百万输出 token 0.60 美元,缓存输入为 0.015 美元。MiniMax 还确认,处理了超过 200 万亿 token 的匿名模型 Space Bunny 是 M3.1 Flash 的早期版本。
MiniMax 公布了什么#
- 智能体和编程优先。 MiniMax 称 M3.1 Flash 在智能体任务、编程、计算机使用和网络安全方面实现了代际跃升。
- 比前代更便宜、更快。 按 MiniMax 的数据,智能体任务成本比上一代模型低约 70%,推理速度接近三倍。输出速度达到每秒 200+ token,中位数超过 170。
- 在哪里运行。 该模型可在 MiniMax API、M Plan 订阅和 MiniMax Code 桌面应用中使用。权重稍后发布——MiniMax 在 X 上的帖子提到 10 月 23 日。
- 还有更多。 已宣布 Pro 版本,但未公布日期。
MiniMax 报告的基准测试#
这些是开发者自己的结果,并非独立测试:
向右滚动表格 →
| 基准测试 | 检查内容 | M3.1 Flash |
|---|---|---|
| DeepSWE v1.1 | 真实软件任务:功能、修复、测试 | 73.7% |
| OSWorld V2 | 跨应用操作计算机 | 61.7 |
| Agents' Last Exam (ALE) | 真实专业任务 | 29.6 |
| BankerToolBench | 多步规划和链式工具调用 | 76.2 |
| CyberGym | 发现并验证漏洞 | 82% |
MiniMax 称 M3.1 Flash 在 OSWorld V2 和 ALE 上在中国模型中排名第一。在独立排行榜收录它之前,请把这些当作声明,并在你自己的任务上测试该模型。
与早期 MiniMax 模型的价格对比#
向右滚动表格 →
| 模型及位置 | 输入 | 缓存输入 | 输出 |
|---|---|---|---|
| M3.1 Flash,MiniMax API | $0.15 | $0.015 | $0.60 |
| M3,MiniMax 在 OpenRouter 上的自有端点 | $0.30 | $0.06 | $1.20 |
| M2.7,MiniMax 在 OpenRouter 上的自有端点 | $0.30 | $0.06 | $1.20 |
| M2.7,CheapTokens | $0.05 | — | $0.15 |
每 1M token 的价格:MiniMax 的数据于 2026 年 10 月 20 日核对,CheapTokens 的为当前价格。CheapTokens 没有单独的缓存输入价格。
按 token 计算,M3.1 Flash 的成本是 M3 的一半。70% 这个数字关乎整个智能体任务:MiniMax 声称新模型完成任务所需的 token 也更少。第二部分值得在你自己的工作负载上验证。
如果你构建智能体,这意味着什么#
长时间的智能体会话会在每一步重新发送相同的历史记录,因此缓存输入价格与标价同样重要。按每百万 0.015 美元计算,缓存良好的 M3.1 Flash 会话成本可能远低于其 0.15 美元标价所暗示的水平。
速度也很重要。按每秒 170–200 token,一个 30 步的编程会话等待模型的时间更少。
切换前有两个注意事项。基准测试来自 MiniMax,权重发布后会有独立检查。而且目前只有 MiniMax 提供该模型,你依赖单一提供商。
CheapTokens 适合在哪里#
在 CheapTokens 上,你可以运行 MiniMax-M2.7——一个更早、独立的 MiniMax 模型,具有 200K 上下文和每次回答最多 8,192 个输出 token。上述 M3.1 Flash 结果是 MiniMax 为新模型提供的数据,不适用于 M2.7,因此请在你自己的任务上评判它。
在 M2.7 已经能胜任的场景——工具调用智能体循环、多步自动化、总结适合 200K 的长历史记录——它每 1M 输入 token 花费 $0.05,每 1M 输出 token 花费 $0.15,且没有高峰时段。该 API 与 OpenAI 兼容,一个预付费余额还能在某个步骤需要不同模型时覆盖 DeepSeek 和 GLM。以下是按当前价格,每个模型上运行一个 30 步智能体任务(1.05M 输入和 15K 输出 token)的成本,旁边是 OpenRouter 的参考价格:
| 模型 | 输入 $/1M | 输出 $/1M | 费用 | 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 |
总计 1,050,000 个输入 token 和 15,000 个输出 token。每 100 万 token 的价格为当前价格,会随我们的资费一同变动;OpenRouter 列显示相同工作负载的参考价格。
比较你自己的工作量会花费多少:
当前价格:
| 模型 | 上下文 | 输入 $/1M | 输出 $/1M | OpenRouter 输入 | OpenRouter 输出 |
|---|---|---|---|---|---|
| GLM-5.3-Flash reasoning 暂时不可用 | 390K | $0.027 | $0.08 | $0.048 | $0.20 |
| DeepSeek-V4-Flash 暂时不可用 | 380K | $0.0221 | $0.10 | $0.016 | $0.64 |
| MiniMax-M2.7 暂时不可用 | 200K | $0.05 | $0.15 | $0.30 | $1.20 |
价格以每 100 万 token 的美元金额计算。OpenRouter 数据仅供参考,可能会有变动。



