MiniMax M3.1 Flash发布:Space Bunny真身揭晓,Agent任务速度提3倍、成本降70%

2026-10-20 08:58 4 阅读

标签

来源:https://www.minimax.io/blog/minimax-m31f

MiniMax M3.1 Flash发布:Space Bunny真身揭晓,Agent任务速度提3倍、成本降70%

大模型发布越来越像一场“先交卷、后报名”的考试。10月19日,MiniMax正式发布M3.1 Flash,并顺手认领了一个此前匿名霸榜的“神秘模型”Space Bunny——它在OpenRouter隐身跑了10天、处理了56.7万亿token、一度连续10天登顶。几句判断先说在前面:其一,M3.1 Flash的卖点很务实,不是“更聪明”,而是“更快更便宜”——官方称线上推理近3倍速、Agent类任务综合成本降70%,直指当下最烧钱的多步Agent与编程场景;其二,Space Bunny这场“隐身实测”本身比参数更有看点:用真实流量先验证、再亮名,等于把公测搬到了第三方榜单上;其三,官方基准(DeepSWE 73.7%、OSWorld V2 61.7、CyberGym 82%等)全是厂商自测,且权重要等到10月23日才放,发布时仍是API-only,“开源”是承诺不是既成事实;其四,价格上美元$0.60/M输出、人民币4元/M输出双轨并行,配合缓存读取低至$0.015/M(约0.1元/M),把“便宜”写进了定价表。

Space Bunny现身:先跑数据,后亮名

这场发布最耐人寻味的,不是模型卡上的参数,而是Space Bunny的“现身方式”。按照MiniMax的说法,Space Bunny此前以匿名模型身份在OpenRouter上运行,连续10天位居其模型排行榜第一,累计处理56.7万亿token,是OpenRouter跑过的隐身模型里处理量最高的一只;随后它在10月5日悄然下线,又在10月19日以M3.1 Flash之名回归,OpenRouter还给它开了72小时免费。换句话说,MiniMax等于把“公测”搬到了第三方公开榜单上:先用真实用户的真实流量把模型磨了一遍(OpenRouter称隐身期间首token延迟降了38%、吞吐提了45%、错误率从1.4%降到0.7%),再用真名发布。这种“先交卷后报名”的玩法,比任何发布会都更能说明一件事——2026年发布基础模型,“stealth-to-scale”(隐身放量)正在变成一种标准动作。

「代际飞跃」指什么:Agent、编程、Computer Use、安全

MiniMax给M3.1 Flash贴的标签是“代际飞跃”,但落点很具体:Agentic任务、编程、Computer Use(电脑操作)和网络安全。为什么是这四个?因为当AI开始真正操作软件、写代码、跑企业工作流,一次任务要拆成几十上百步推理加工具调用,速度和花费就成了硬指标。官方给的数字:线上推理速度近3倍、日常输出>200 tok/s、P50稳定>170 tok/s;实现手段是“更激进的稀疏注意力架构”——用稀疏化把长上下文下的计算压下来,保住速度。成本侧,Agent类任务的综合使用成本较前代降70%,这70%不是单纯单价砍半,而是“速度提升+缓存读取降价”的组合拳:缓存输入低至$0.015/M(约0.1元/M),让重复上下文不必反复计费。

基准怎么读:厂商自测,版本与对比池都重要

把官方那张基准表摆出来。M3.1 Flash在软件工程(DeepSWE v1.1 73.7%)、电脑操作(OSWorld V2 61.7)、Agent综合(ALE/Agents’ Last Exam 29.6)、网络安全(CyberGym 82%、BankerToolBench 76.2银行工具调用)等项上给出分数,AutomationBench-AA 72.5%。读法上要清醒:这些全是厂商自测,名次高度依赖“和谁比、比哪个版本”——比如中文媒体另引的Automation-Bench v1.0.6是62.2分(对比池里排第一),和上面那张表的72.5并非同一口径。更关键的是,厂商把“代际飞跃”锚定在Agent/编程/Computer Use这些“能干活”的维度,而非通用聊天平均分,这和它“卖速度、卖便宜”的定位是一致的。至于“国产模型第一”这类表述,是厂商自己的框架,读者按需要在同代同维度里自行对照即可。

图:M3.1 Flash官方基准得分(厂商自测,%)

CyberGym          ████████████████████  82%
BankerToolBench   ███████████████████  76.2%
DeepSWE v1.1      ██████████████████  73.7%
AutomationBench-AA ██████████████████  72.5%
OSWorld V2        ████████████████  61.7%
ALE               ███████  29.6%

说明:图示M3.1 Flash官方公布的若干基准得分(厂商自测),条形长度按百分比映射(约每4%一格)。DeepSWE v1.1为软件工程、OSWorld V2为电脑操作、ALE(Agents’ Last Exam)为Agent综合、CyberGym与BankerToolBench为网络安全/银行工具调用、AutomationBench-AA为企业流程自动化;各分数名次取决于对比版本与对比池,引用须注明厂商自测。

价格与可得性:双轨计价,权重10月23日才放

价格上M3.1 Flash走了“美元+人民币”双轨:美元计价输入$0.15/M、输出$0.60/M、缓存输入$0.015/M;人民币计价输入1元/M、输出4元/M、缓存读取0.1元/M。从单价看,相比上代M3,输入/输出单价都降了50%以上、缓存读取降超70%——但真正让Agent场景“综合成本降70%”的,是速度提升摊薄了步数、加上缓存让重复上下文不重复计费。

计价口径 输入 输出 缓存输入
美元 $0.15/M $0.60/M $0.015/M
人民币 1元/M 4元/M 0.1元/M

可得性方面,模型已上线MiniMax API、M Plan、MiniMax Code,并在Cline平台day0免费上线;OpenRouter限时免费72小时。最该划重点的是:权重计划2026年10月23日发布,也就是说发布当天它仍是API-only、未开放权重——“开放权重”是几天后的承诺,不是发布即开源,想本地部署复跑的人得再等几天。

诚实边界

几句话把口径摆正。其一,基准(DeepSWE 73.7%、AutomationBench-AA 72.5%、OSWorld V2 61.7、ALE 29.6、CyberGym 82%、BankerToolBench 76.2)全是厂商自测/官方公布,名次依赖对比版本与对比池,引用务必标“厂商自测”。其二,“代际飞跃”、速度近3倍、Agent场景综合成本降70%均为厂商口径;那70%来自“速度提升+缓存降价”的组合,不是单纯单价腰斩。其三,权重计划10月23日发布,发布当天未开放权重,“开放权重”是承诺(数日后到手)而非发布即开源;想本地复跑验证“代际飞跃”,得等权重落地。其四,Space Bunny的56.7万亿token是OpenRouter披露的运行量(其跑过的隐身模型里最高),不是训练量,且个别英文媒体转述为“200万亿”,口径需看清。其五,价格美元/人民币两套并行,Agent场景降本与具体用量结构(步数、缓存命中率)强相关,不能只看单价。其六,本文只做技术发布观察与口径澄清,不给任何一方选型或采购建议,是否采用由读者自行判断。

这意味着什么:基础模型的发布,正在变成“先看跑分榜,再认名字”

把M3.1 Flash放回今年的模型发布节奏里看。过去发布靠一场直播、一份技术报告;现在MiniMax这类玩家更乐意先把模型匿名扔进OpenRouter这种公开榜单,让真实流量替它背书,等数据漂亮了再正式冠名。Space Bunny的56.7万亿token,本质上是一份“真实用户用脚投票”的履历,比任何自测基准都更难造假。对行业来说,这释放了两个信号:一是“快且便宜”正在取代“绝对聪明”成为Flash类模型的卖点,尤其在Agent、编程、电脑操作这些“按步计费”的场景;二是“隐身放量”会逼着其他厂商也把模型尽早扔到公开榜单接受检验,第三方榜单的话语权随之上升。但提醒一句,M3.1 Flash的“代际飞跃”目前仍建立在厂商自测与未开放权重之上——真正能不能站住,要等10月23日权重放出后,开源社区和独立基准的复现。

相关 AI 工具

蚂蚁百灵 Ant Ling 蚂蚁百灵 Ant Ling 蚂蚁集团自研大模型驱动的 AI 对话平台"百试·百灵":Ling Studio 一站式探索与使用 Ling 系列模型,含 1T 参数 Ling-1T 与原生混合推理 Ling-3.0-Flash TuriX 超级智能体 TuriX 超级智能体 TuriX 超级智能体自称"全球首个通用 Agent + CUA(Computer Use Agent)"的安全可控 AI 助手:让 AI 像人一样看屏幕、识别按钮、输入文字,跨应用操作电脑完成任务,无需专用 API,支持聊天、办公、编码三大模块 SciSpace SciSpace AI 驱动的学术文献搜索与阅读工具 INCLUSION AI INCLUSION AI 由蚂蚁集团支持、面向全球的开放 AGI 研究与协作平台(Open by Default):发布并开源多模态生成模型(如 Ming-Omni-TTS 精准控制的语音/音乐/声音统一生成、Ming-flash-omni 稀疏统一多模态架构),参与 vLLM/SGLang 等推理框架生态,聚焦 Agentic AI 趋势,为学习者与构建者提供可持续、负责任的智能选项。 Agent.Space Agent.Space AI Agent 云端工作台 + 模型订阅:在云端常驻运行 Codex/Claude Code/OpenCode 等编码代理,多端同步会话/文件/团队上下文,并以单一 API Key 打通多协议与多模型(GPT/Claude/Grok/Kimi/DeepSeek 等)。 Gradio Gradio Gradio 是开源的 Python 库,用几行代码即可为机器学习/AI 模型快速构建交互式 Web 演示界面,内置 40+ 组件(图像/音频/视频/3D/Chatbot 等),无需前端经验,支持一键部署到 Hugging Face Spaces 或自托管,并可生成公网分享链接。
查看全部 AI 工具 →

相关提示词