MiniMax M3.1 Flash 发布,成本降七成

2026 年 10 月 19 日晚,MiniMax 正式发布 M3.1 Flash,同时认领了此前在匿名状态下出现的模型「太空兔」——它是这个版本的早期形态。官方给出的两组数字最实在:线上推理速度提升近 3 倍,使用成本降低 70%。对正在跑智能体任务的人来说,第二组数字比第一组更有意义。

把价格表先摆出来

定价按每百万 token 计,三个数字:

  1. 输入 1 元
  2. 输出 4 元
  3. 缓存读取 0.1 元

对比上一代 M3,输入输出单价降 50% 以上,缓存读取降超 70%。缓存读取降到 0.1 元,改变的是长会话账单。

缓存定价是这轮降价里最容易被低估的一项。智能体任务的特点是把同一段上下文反复送给模型——系统提示、工具定义、历史轨迹。这部分内容命中缓存后按 0.1 元计价,相当于把重复读的成本压到了新读的十分之一。长会话的账单结构会因此变样,而不只是总额变小。

MiniMax 新模型上线与降价的报道

图 1:输入输出单价较上一代降 50% 以上,缓存读取降超 70%

速度、稀疏注意力与五个基准

推理侧换成了更激进的稀疏注意力,效果直接体现在输出速度上:日常场景 200 TPS 以上,中位数稳定在 170 TPS 以上。Agentic 任务的综合成本约为前代的 30%——这个数字比单 token 单价更能说明它在智能体场景里的位置。

基准给了五项:

  1. DeepSWE v1.1:73.7%
  2. OSWorld V2:61.7 分
  3. Agents' Last Exam:29.6 分
  4. CyberGym:82%
  5. BankerTool Bench:76.2 分

官方称 OSWorld 与 Agents' Last Exam 两项为国产模型第一。五项考的都是把事做完,不是答题。

这个基准选择本身就是信号。DeepSWE 考编码任务闭环,OSWorld 考电脑操作,Agents' Last Exam 考长链条任务,CyberGym 考安全攻防,BankerTool Bench 考金融工具调用——五项集中指向同一类能力:能不能在真实界面里连续操作。上一代的数据可以对照 MiniMax M2.7 开源 那一轮看。

分数需要留一句说明:以上均为官方公布,目前没有第三方独立复现。这不是第一次,也不会是最后一次,判断标准只能是等复现、或者自己跑。

MiniMax 官网的模型展示页面

图 2:日常场景输出速度稳定在 170 TPS 以上

太空兔:处理超 200T token 后被认领

「太空兔」此前以匿名身份出现在模型榜单上,MiniMax 在发布时才承认它是 M3.1 Flash 的早期版本。官方披露的时间点是处理超 200T token 之后。

匿名试水在国产模型里已经成了惯例:先不带品牌上榜,用分数说话,等口碑起来再认领。匿名期的意义在于让评测先于营销发生。

这种做法有它的道理,代价是信息不对称。匿名期里用户能拿到的只有榜单分数,缺的是三样东西:

  1. 文档:上下文长度、工具调用格式、已知缺陷
  2. 定价:按 token 还是按次,缓存怎么算
  3. 服务承诺:限流阈值、可用性、版本何时下线

能验证的是分数,不能验证的是这些分数在真实业务里能不能用。

另一个细节是官方预告:追求更高智能上限的 Pro 版本将不久后推出。M3.1 Flash 的定位因此很清楚——它不是这一代的旗舰,是旗舰之前的性价比版本。

两天之隔,竞争焦点换了

这次发布距 DeepSeek 升级只有两天,先把时间线摆出来:

  1. 10 月 17 日,DeepSeek 升级 V4.1-Flash-1017
  2. 10 月 19 日,MiniMax 发布 M3.1 Flash

中间只隔两天。这不像是巧合,更像在同一条赛道上互相确认位置,DeepSeek 那次升级的取舍可以看 DeepSeek 双模式更新。

更值得注意的不是时间,是评测项的构成。两家的新版本都在强调智能体任务与电脑操作,而不是通用问答、知识问答、文本生成。竞争焦点已经从谁更聪明转向谁能把事办完。

这个转向对成本结构的影响很直接。通用能力靠参数堆,智能体能力靠循环次数堆;循环次数多了,token 消耗自然上去。所以这一轮降价不是促销,是能力方向变化之后的必然配套——不降价,智能体场景就跑不起来。

同一个方向上,MiniMax 在音乐生成那条线上也有更新,MiniMax 音乐模型实测 里有更细的听感对比。原始数据可以看 定价与速度对比 和 发布详情。

个人观点

70% 的降幅听起来很大,但真正决定能不能用的是缓存那 0.1 元。

智能体的成本结构和聊天完全不同。聊天是一次性的,问一句答一句;智能体是循环的,每一步都要把上下文重读一遍。在这个结构里,输入单价降一半的效果,远不如缓存命中后价格降九成的效果。看智能体的模型成本,先看缓存价,再看输出价。

官方口径这件事,验证的成本其实很低:拿自己最常跑的三类任务各测二十次,把通过率和实际账单一起记下来,比看榜单有用。

最后是时间线给的提示。两天一次迭代,选型的人不必跟着每次发布改方案,但有三个动作该按季度做:

  1. 用固定的一组任务重算一次单任务成本
  2. 把缓存命中率单独拉出来看,它决定长会话的账
  3. 新版本的基准只信自己能复现的那部分

同样一个任务,半年前和现在的价钱已经不是一个数量级。

更新时间:2026-10-20