MiniMax M3.1 Flash彰显中国AI价格战无止境

AI输出成本能有多低？中国：能！

MiniMax发布了新的推理模型M3.1 Flash，在人工智能分析指数上得分42分。这比它的前身M3高出13分，而每项任务的成本不到一半。该模型与GLM-5.3-Flash持平，超过Gemini 3.8 Flash (41)，但落后于Deepseek V4.1 Flash 1017 (45)。

复杂推理 saw 最大的改进。在“人类的最后考试”中，M3.1 Flash达到48%，超过Deepseek和GLM。它还在测试71个复杂问题的研究级物理推理的CritPt基准上得分22%，领先于GLM-5.3-Flash (15%)和Gemini 3.8 Flash (18%)，仅落后于Deepseek (24%)。在AA-Omniscience测试中的事实准确性上，M3.1 Flash正确回答了56%的问题，远高于GLM-5.3-Flash (28%)和Deepseek (43%)。

该模型使用的输出token远少于竞争对手，将每项任务的成本降至约0.22美元。MiniMax表示，它的运行速度比M3快三倍。一个弱点是其93%的幻觉率，因为模型尝试回答每个测试问题，而不是在不确定时拒绝，根据人工智能分析。

与M3相比，MiniMax-M3.1-Flash在人工智能分析指数上的得分从29跃升至42，同时大幅降低了每项任务的成本。 | 图片：AA

该模型最多处理一百万个token的上下文，并接受文本和图像。API定价为每百万输入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计划于10月23日以开源权重发布该模型。API已上线于platform.minimax.io，MiniMax还提供了一个名为MiniMax Code的桌面应用程序。

在DeepSWE v1.1上，MiniMax-M3.1-Flash得分高达73.7%，每项任务成本低于0.30美元。 | 图片：MiniMax

Deepseek和MiniMax在中国最新的价格战中分庭抗礼

与最近发布的Deepseek V4.1 Flash 1017逐项比较，两个模型都没有全面获胜。Deepseek在人工智能分析指数上以45分领先于MiniMax的42分，并在CritPt基准上以24%的微弱优势领先于22%。

MiniMax在其他测试中领先。它在“人类的最后考试”中得分48%，而Deepseek为43%。在AA-Omniscience测试中的事实准确性上，MiniMax正确回答了56%的问题，而Deepseek为43%。MiniMax每项任务的成本略低于Deepseek的0.26美元，因为它的基准输出token需求约为1.89亿，而Deepseek为2.24亿。

两个模型都将进行开源权重发布。 Deepseek已经登陆Hugging Face，MiniMax将于10月23日跟进。

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