10月19日晚,MiniMax正式发布M3.1 Flash,并揭晓了此前匿名霸榜的“太空兔”(Space Bunny)正是它的早期版本。
上线首日,M3.1 Flash在OpenRouter的免费档就吃掉了3.91万亿Token,环比增长272%,直接冲上日榜第二。这个数字意味着:开发者用真金白银的调用量,在第一时间给出了投票。
价格:输入1元,缓存读取0.1元
M3.1 Flash的定价是这次发布最硬的部分:输入每百万Token 1元、输出4元、缓存读取仅0.1元。与上一代M3相比,输入和输出单价均降低50%以上,缓存读取降幅超过70%。
按美元口径,输入$0.15、输出$0.60、缓存$0.015——恰好是M3的一半。
更关键的是“Agent类任务综合成本压到前代M3的三成”。官方称使用成本降低了70%,而第三方独立评测显示,单任务成本从M3的0.51美元降到0.22美元,实际降幅约57%。
速度与架构:200+ TPS,稀疏注意力
M3.1 Flash采用更激进的稀疏注意力架构,总参数428B、激活约23B,支持100万Token上下文和文本、图像、视频输入。
日常输出速度可达200+ TPS,中位数(P50)稳定在170+ TPS,线上推理速度相比前代提升近3倍。首Token延迟从匿名期的1.95秒降到1.22秒,错误率从1.4%砍到0.7%。
“太空兔”的匿名战绩
在正式亮相之前,M3.1 Flash以“Space Bunny”的身份已经在OpenRouter和OpenCode上跑了三周。
OpenRouter的数据显示,Space Bunny连续10天排名第一,处理了56.7万亿Token,是OpenRouter运行过的所有匿名模型中用量最大的。OpenCode那边,它连续12天排名第一,服务了106万亿Token。两个平台加起来约162.7万亿,MiniMax官方口径则是匿名期间全网处理超过200万亿Token。
一个模型在匿名状态下先跑出200万亿Token的真实调用量,再带着名字和定价登场——这套“先上路、后挂牌”的打法,本身就在说明Flash赛道的竞争已经进入了新阶段。
能力:Agent是主场,编程有强敌
M3.1 Flash的官方基准表覆盖15项评测,重点是Agent和企业工作流。
在Zapier的600个真实企业流程测试Automation-Bench上,它拿到62.2分,高于DeepSeek V4.1 Flash-1017的60.5分。金融工具调用BankerToolBench 76.2分,与Opus 5并列。网络安全CyberGym 82.2分,处在第一梯队。
但编程单项上,DeepSeek更强:DeepSWE v1.1上M3.1 Flash拿到73.7%,而DeepSeek V4.1 Flash-1017是77.0%。一句话概括:M3.1 Flash赢在Agent协同和跨SaaS流程,DeepSeek赢在纯编程。
一个需要留意的细节
Artificial Analysis的独立评测给出了一个值得关注的数字:M3.1 Flash的幻觉率93%,同档最高;事实准确率56%,也是同档最高。这两个数不矛盾——它对几乎每道题都作答,不确定也不弃权。答得多,对的绝对数多,编的也多。
这意味着它在可自动验证的任务(跑测试、抽字段)上性价比极高;在需要判断“材料够不够”的场景(对账、条款核对),需要额外的校验环节。
当Flash档的竞争变成“周更”
M3.1 Flash把价格压到了新低,速度提了近3倍,首日3.91万亿Token的免费调用量说明开发者对“够用且便宜”的渴望是真实的。
但模型市场的价格和版本还在快速轮动。DeepSeek V4.1 Flash-1017在编程上更强,M3.1 Flash在Agent流程上更突出,上一代M3又刚降过价。当你在多个Flash模型之间做选择时,调用层的管理成本会悄悄吃掉一部分省下来的钱。
EasyAPI这类聚合入口把多模型接入和费用明细收在同一层:一个Key接入所有主流模型,按任务类型分配路由,账单按模型和调用方归集。模型在榜单上轮流领跑,但你的调用层不需要跟着每一轮发布重写。
数据来源:
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MiniMax官方发布及定价,新京报贝壳财经、新浪科技、品玩等报道
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OpenRouter日榜及Space Bunny匿名期数据,BAAI智源研究院、Forkast News报道
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Artificial Analysis独立评测数据,VentureBeat引述
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Automation-Bench及DeepSWE对比,阿里云开发者社区、知乎专栏分析
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量子位、钛媒体实测报道
MiniMax发布M3.1 Flash大模型,首日免费档调用量达3.91万亿Token,登OpenRouter日榜第二。输入/输出价格较M3降超50%,缓存读取仅0.1元/百万Token;采用稀疏注意力架构,支持百万上下文与多模态输入,推理速度达200+ TPS。在Agent类任务(Automation-Bench、BankerToolBench)表现领先,编程能力略逊于DeepSeek V4.1 Flash。幻觉率93%但事实准确率56%,适合可验证自动化场景。
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