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MiniMax M3.1 Flash 正式发布:Space Bunny 揭晓,编程与 Agent 升级

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更新日期 2026.10.20

10 月 19 日,MiniMax 正式发布 M3.1 Flash,并确认匿名模型 Space Bunny 是它的早期版本。模型已上线 MiniMax API、M Plan 和 MiniMax Code;官方公告称权重将稍后开放,Pro 版本也会随后推出。

这次更新的三个重点:

  • 加强跨应用自动化、软件工程与电脑操作能力,保留 1M 上下文和多模态输入。
  • 国内 API 每百万 token 输入 1 元、输出 4 元、缓存读取 0.1 元;官方称 Agent 任务综合成本较前代下降 70%。
  • Preview 旧名称已转向正式版;M2.5、M2.7 的订阅调用与按量付费调用,采用不同迁移安排。

一、自动化任务突出,编程成绩各有高低

M3.1 Flash 支持 100 万 token 上下文,可接收文字、图片和视频,输出文字。代码与界面截图可以一起交给模型处理;生成视频则属于 H3 等独立模型的能力。模型调用文档还提供了可调思考深度,方便在任务质量、等待时间与消耗之间选择。

MiniMax 此次重点强调 Agentic capabilities(智能体能力):模型需要规划步骤、调用工具,在真实软件环境中持续执行。对于开发者,这包括读懂已有代码、修改功能、运行测试;对于办公自动化,则包括跨多个业务系统处理任务。

在 MiniMax 公布的对照表中,M3.1 Flash 的 Automation-Bench v1.0.6 为 62.8,高于 DeepSeek V4.1 Flash 1017 的 60.5。但在软件工程、终端任务和从需求构建代码仓库的测试中,DeepSeek 1017 的分数更高。

基准 M3.1 Flash DeepSeek V4.1 Flash 1017 主要考察内容
Automation-Bench v1.0.6 62.8 60.5 跨业务系统自动化,公开 600 个任务
DeepSWE v1.1 73.7 77.0 长流程软件工程,Pass@1
Terminal Bench 4.0 38.1 42.3 终端环境中的任务执行
NL2Repo-Bench 61.2 68.2 从自然语言需求构建代码仓库
OSWorld 2.0 61.7 — 图形界面与跨应用电脑操作
Agents' Last Exam(ALE) 29.6 — 真实专业工作流,Overall 完整评测集

来源:MiniMax 官方发布对照表。各项采用不同评测框架或结果来源;例如 DeepSWE 使用 mini-SWE-agent,终端测试使用 Codex,NL2Repo 使用 Claude Code。表中“—”表示未提供对应结果。

MiniMax M3.1 Flash 官方完整基准对照表及评测说明

图片来源:MiniMax 官方发布页。完整表含各项框架与测试集说明;其中 HLE 为不使用工具的 2,158 道纯文本题子集。

完整表还列出 BankerToolBench 76.2、CyberGym 82.2,分别涉及复杂金融工具任务和漏洞发现、验证。M3.1 Flash 的优势覆盖多个实际工作场景,但选型仍应落到具体任务:自动化流程、代码修改和电脑操作,不能只用其中一项成绩代替全部能力。

二、独立结果已出现,社区体验要分版本看

Artificial Analysis(AA)已给出 M3.1 Flash 的 Intelligence Index 42 分。这个分数放在其他模型旁边更容易理解:截至 10 月 20 日,以下模型页采用的都是 Intelligence Index v4.3.2,分数越高表示该综合评测中的表现越好。

模型(链接为 AA 原始模型页) AA Intelligence Index
DeepSeek V4.1 Flash 1017(Max) 45
MiniMax M3.1 Flash 42
GLM-5.3-Flash 42
MiniMax M3 29

按页面展示的整数分数,M3.1 Flash 比 M3 高 13 分,与 GLM-5.3-Flash 同分,比 DeepSeek 1017(Max)低 3 分。这是综合指数的分差,不代表正确率或能力提升的百分比,也不能直接推断某个编程任务的胜负。AA 的测试组合与 MiniMax 发布表不同,两者分数不能直接互换。

AA 模型页还给出了 125.5 token/秒的输出速度;不同测试条件下的速度不宜直接与厂商公布值对比。

社区已经积累了一批作品和使用记录,其中不少来自正式发布前的 Preview 或 Space Bunny。

小游戏和交互页面有正向反馈。 V2EX 用户 22too 在 9 月 29 日的帖子中,分享了用 M3.1-Flash-Preview 制作的塔防、重力与化学实验、初中生物图解等页面。他表示多数需求可以通过简短描述推进,部分场景仍需截图反馈 bug。这是作者的作品分享,适合参考原型制作体验,不能据此保证一句话完成任意项目。

复杂任务需要给思考和答案都留出预算。 JP Caparas 在 9 月 27 日的个人 Preview 评测中,通过 OpenCode 接入模型,观察到小范围分页修复较快,但复杂异步缓存任务曾耗尽 16,384 token 的输出预算,没有交付代码。这是早期版本在特定预算下的自报结果,不能据此断言正式版仍有相同问题。

发布当天也出现了具体失败反馈:Reddit 用户 AppealSame4367自报,模型改坏了其 3D 游戏中的路径,两轮后仍未修复。帖子没有完整框架、思考强度和模型版本记录,只能作为单例。Linux DO 用户 Shiroby 的反馈则侧重 CLI 与 MCP 集成体验,不能全部归为模型本身的能力问题。

这些记录支持先试小范围修改、保留测试与回滚点。正式版的真实项目完成率,还需要在自己的代码库、工具和验收标准下判断。

三、输入 1 元、输出 4 元,总成本还看思考与缓存

MiniMax 国内定价页与 DeepSeek 官方定价页给出的价格如下,单位均为元 / 百万 token。DeepSeek V4.1 Flash 当前对应 1017 版本。

模型与服务档位 未缓存输入 输出 缓存读取
M3.1 Flash 1.00 4.00 0.10
M3 标准服务,单次输入不超过 512K 2.10 8.40 0.42
M3 标准服务,单次输入超过 512K 4.20 16.80 0.84
DeepSeek V4.1 Flash,空闲时段 1.00 4.00 0.02
DeepSeek V4.1 Flash,高峰时段 2.00 8.00 0.04

M3 仅列当前标准服务价格。DeepSeek 高峰时段为北京时间周一至周五的 9:00–12:00、14:00–18:00,不含中国法定节假日;其余时间,包括周末和法定节假日全天,均为空闲时段。

M3.1 Flash 比 M3 两档标准价都低;与 DeepSeek 空闲价相比,未缓存输入和输出持平,缓存读取价格为其 5 倍。 与 DeepSeek 高峰价相比,M3.1 Flash 的未缓存输入和输出便宜一半,但缓存读取仍更贵。高缓存命中率的 Agent 工作流,需要把缓存价格一起算进去。

官方所说的 Agent 任务综合成本下降 70%,包含任务执行中的实际消耗,不能直接理解为每一项 token 单价都降低 70%。

MiniMax M3.1 Flash 国内 API 价格

图片来源:MiniMax 官方发布页。人民币官方标价,单位为元 / 百万 token。

缓存会明显影响账单。假设一组调用累计输入 1 亿 token,其中 96% 命中缓存,即 9600 万命中、400 万未命中;输出量为输入的 0.3%,即 30 万 token。按每百万 token 的单价计算,模型 token 费用为:

96 × 0.1 + 4 × 1 + 0.3 × 4 = 14.80 元。

同样的输入与输出,如果没有缓存命中,费用为 101.20 元。这是假设算例,输出量按含思考在内的计费 token 统计;实际需以缓存命中情况和计费用量为准,工具等额外费用未计入。

将相同的计费 token 用量代入各档位单价,费用如下:

模型与计费档位 这组用量的 token 费用
M3.1 Flash 14.80 元
M3 标准服务,单次输入不超过 512K 51.24 元
M3 标准服务,单次输入超过 512K 102.48 元
DeepSeek V4.1 Flash,空闲时段 7.12 元
DeepSeek V4.1 Flash,高峰时段 14.24 元

这里的 1 亿 token 是多次调用的累计输入,分别假设所有请求都按对应长度档位或时段计费。固定用量下,M3.1 Flash 比 M3 更省,与 DeepSeek 高峰费用接近,而 DeepSeek 空闲费用更低;同一真实任务在不同模型上的 token 消耗和缓存命中率仍可能不同。

MiniMax 同时公布了 Automation-Bench 的分数与单任务成本曲线:M3.1 Flash 从 low 到 max 的成绩由 52.8% 提升至 62.8%,思考强度提高也增加了消耗。

MiniMax M3.1 Flash 在 Automation-Bench 中不同思考强度的成绩与成本

图片来源:MiniMax 官方发布页。官方评测采用 Automation-Bench v1.0.6 与 Claude Code;横轴为单任务平均成本、对数刻度。图中 DeepSeek 1017 使用厂商图注所列的高峰报价,其中缓存单价与当前人民币价表不同,不能直接用于估算当前各时段的账单。

速度方面,官方公告称输出中位数(P50)达到 170+ token/秒,日常场景可达 200+ token/秒。这是厂商披露的线上输出速度;任务还包含思考、工具运行、检查和返修,输出快不等于整个项目按同样比例更快交付。

四、旧模型名保留,实际调用可能已经改变

已经使用 MiniMax 的用户,需要区分订阅调用与按量付费调用。官方迁移公告和 M Plan 模型说明列出了以下安排:

用户或模型名称 当前安排
MiniMax-M3.1-Flash-Preview 旧名称请求由 MiniMax-M3.1-Flash 提供服务
M Plan、Token Plan 调用 M2.5 / M2.7 系列 10 月 19 日起统一路由至 M3.1 Flash,原模型名作为兼容入口保留
按量付费 API 的 M2.5 / M2.7 存量用户 可继续调用至 11 月 18 日正式下线,需提前迁移
希望新接入 M2.5 / M2.7 的用户 10 月 19 日起不再开放旧模型调用

官方称上述订阅路由不影响原有套餐用量权益。不过,模型名不变,实际服务的模型已经变化,已有提示词、思考设置和关键任务仍值得重新跑一次验收。

旧 Token Plan 用户也不必仅为使用新模型就立即升级套餐。 老用户安排说明,已购 Token Plan 后续仍可使用最新模型;主动升级 M Plan 后无法切回,历史优惠和额外权益将不再保留。继续保留旧订阅则有自动续费、购买渠道等条件,操作前应核对自己适用的条款。

五、从现有任务开始试,先核对模型和思考强度

新配置可使用正式模型名 MiniMax-M3.1-Flash。根据官方调用文档,思考强度有 low、medium、high、xhigh、max 五档,默认 max,思考不能关闭。简单修改可以比较较低档位的耗时与结果,复杂任务再提高强度,同时给最终答案留足输出预算。

已有订阅可以直接在 MiniMax Code 中试用,或通过订阅 Key 接入熟悉的工具;M Plan 用量说明指出,这些入口消耗同一份额度,订阅 Key 与按量付费 Key 需要区分。

希望先试几道题,也可以查看 OpenRouter 的 free 型号。Vercel AI Gateway 的公告称限时免费至 10 月 22 日,但需要由 MiniMax 承接请求,不能把其他路由一概视为免费。

M3.1 Flash 值得加入日常代码修改、带截图的前端任务和跨应用自动化的候选列表。已有稳定工作流,可以先拿几项真实任务比较完成质量、总耗时和总消耗,再决定是否调整主力模型。

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