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「太空兔」摘面具了：MiniMax M3.1 Flash 今天发布，速度×3、成本降 70%、10 月 23 日开放权重

匿名 200T Token 盲测登顶的神秘模型现身：输入 1 元 / 百万 Token，国产 Flash 模型的性价比线被重新划定

原作者: AI Price Memory
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适用模型: MiniMax M3.1 Flash
「太空兔」终于摘下面具：MiniMax 今天正式发布 M3.1 Flash——速度接近 3 倍、Agent 任务成本降 70%、价格杀到输入每百万 Token 1 元人民币，10 月 23 日开放权重。

结论：先说重点

  • 今天发布：MiniMax M3.1 Flash 正式上线，已可通过 MiniMax API、M Plan 订阅、MiniMax Code 桌面端使用，定位是新一代 Flash 级别 Agentic 编程模型。
  • 「太空兔」就是它：此前以匿名身份在各大榜单登顶、累计处理超过 200 万亿 Token 的神秘模型 Space Bunny，是 M3.1 Flash 的早期版本——榜单首位是靠真实跑量拿的。
  • 速度翻倍级提升：线上推理速度接近 3 倍，日常场景输出 200+ TPS（每秒 Token），P50 稳定 170+ TPS，Agent 长任务跑起来明显更顺。
  • 价格打到 1 元时代：输入 1 元 / 百万 Token，输出 4 元 / 百万 Token，缓存读取 0.1 元 / 百万 Token；Agent 类任务综合成本比前代降低 70%。
  • 权重即将开放：MiniMax 已确认稍后开放模型权重（据 PC Watch 报道为 10 月 23 日），追求智能上限的 Pro 版本也将在随后到来。

MiniMax M3.1 Flash 官方发布图

「太空兔」摘下面具：匿名榜单之王是谁

过去几周，AI 榜单上出现了一个神秘身影：代号 Space Bunny（太空兔） 的匿名模型。它不公布身份、不开新闻发布会，却默默处理了超过 200 万亿 Token 的请求，在多个世界级排行榜上冲到第一——这相当于让全网用户在不知情的情况下，给它做了一次超大规模的盲测。

今天，MiniMax 在官方博客揭晓答案：Space Bunny 就是 M3.1 Flash 的早期版本。

这种玩法现在已经是新模型发布的标准动作：先以匿名身份上榜，用真实用户流量验证实力，等到榜单第一了再官宣。但 200T Token 这个量级值得注意——它不是一次小规模内测，而是接近公测体量的真实使用。对于开发者来说，这意味着 M3.1 Flash 的"首发日"，其实已经经历了数月的生产环境验证。

跑分拆解：它到底强在哪里

官方公布了一组相当完整的评测。值得注意的是，这次的榜单刻意避开了纯文本考试，全部围绕 Agent 任务、编程、电脑操作、网络安全 四个实战方向：

评测M3.1 Flash 成绩对照
Automation-Bench v1.0.6（复杂业务自动化）62.2%，7 个模型中第 1DeepSeek-V4.1-Flash-1017：60.5%；Claude Opus 5：50.3%
DeepSWE v1.1（复杂软件工程）73.7%DeepSeek-V4.1-Flash-1017：77.0%（第 1）
OSWorld V2（电脑操作）61.7，国产第 1—
Agents' Last Exam（真实电脑任务）29.6，国产第 1—
BankerToolBench（金融多步骤任务）76.2—
CyberGym（漏洞发现与验证）82%—
BabyVision（看图推理，工具模式）91.0%Claude Opus 5：94.1%

读这份榜单要抓住两点：

第一，M3.1 Flash 的强项是"动手"：跨 SaaS 系统的真实业务流程、长链路工具调用、电脑操作、代码审计和漏洞修补。Automation-Bench 测的是销售、营销、运营、客服、财务、HR 的真实企业工作流，能在这项拿第一，说明它对"AI 替人干活"这类场景做了专门优化。

第二，纯代码生成的极限它还没摸到顶：DeepSWE v1.1 上 73.7%，低于 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 77.0%；BabyVision 看图推理也落后 Claude Opus 5 三个百分点。也就是说，如果你用它写算法竞赛题、做极致推理，它不是最强的；但如果你用它跑 Agent、做自动化、让它操作电脑——这是它的主场。

MiniMax M3.1 Flash 评测对比图

价格：每百万 Token 输入 1 元，意味着什么

这是本篇最值得开发者算的一笔账。官方定价（统一费率）：

计费项价格（人民币）价格（美元）
输入1 元 / 百万 Token$0.15 / 百万 Token
输出4 元 / 百万 Token$0.60 / 百万 Token
缓存读取0.1 元 / 百万 Token$0.015 / 百万 Token

对比它自己的前代：M3 的按量价格是输入 $0.30、输出 $1.20——M3.1 Flash 直接砍半。而官方宣称的"Agent 任务综合成本降低 70%"，账面价格只降了一半，多出来的 30% 来自哪里？答案在输出侧：新模型针对 DeepSeek Harness、腾讯 CodeBuddy 等 Agent 开发框架做了优化，同样的任务输出更少、跑得更快。省 Token + 省单价，两头一挤，综合成本才降了 70%。

还有一个数字容易被忽略：缓存读取 0.1 元 / 百万 Token，只有标准输入价的十分之一。Agent 任务的特点是反复读同一份代码库、同一批文档，缓存命中率高——这个定价结构就是冲着长上下文 Agent 工作流去的。

横向看，这个价位把它直接放进了"Flash 价格带"的竞争核心区：输入 1 元 / 百万 Token 的国产 Flash 模型已经不少，但能同时在 Automation-Bench 拿第一的，这个价格目前只此一家。

MiniMax M3.1 Flash 定价图

速度：200+ TPS 的真实含义

官方称采用了"更激进的稀疏注意力架构"，日常场景输出速度可达 200+ TPS，P50（中位数）稳定在 170+ TPS。

TPS 对普通聊天感知不强，但对 Agent 是质变：一个需要 50 轮工具调用、输出 20 万 Token 的长任务，在 60 TPS 的模型上要跑近 1 小时，在 200 TPS 下只要 17 分钟。结合上面说的"输出更短"，实际任务耗时可能压缩到原来的四分之一。对跑 Coding Agent、自动化流水线的用户来说，速度提升带来的体验改善，可能比跑分提升更直接。

另外官方提到 100 万 Token 上下文、文本/图像/视频多模态输入、五档可调的推理强度（low/medium/high/xhigh/max）——这些是 Flash 定位下"按需付费算力"的标准配置，开发者可以根据任务难度手动拨档，难任务开 max，简单任务开 low 省钱。

怎么用：API、订阅、桌面端三条路

  • API：已上线 MiniMax API 平台，按量计费，上面表格的价格即 API 价。
  • M Plan：MiniMax 的 Token 订阅计划（官网 m-plan 入口），适合用量稳定的用户。
  • MiniMax Code：桌面端 Coding Agent，直接下载即用，适合不想折腾 API 的开发者。

调用方式与 OpenAI 兼容，大致长这样（模型名以 MiniMax 官方文档为准）：

Python
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.minimax.io/v1",
    api_key="你的 MiniMax API Key",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="MiniMax-M3.1-Flash",  # 以官方文档公布的模型名为准
    messages=[{"role": "user", "content": "用 Python 写一个快速排序，并附带测试用例"}],
    extra_body={"reasoning_effort": "high"},  # 五档推理强度可调
)
print(resp.choices[0].message.content)

权重开放与 Pro 版本：接下来看什么

官方明确了两件事：模型权重稍后开放（据 PC Watch 报道，计划在 10 月 23 日公布权重与许可细节），以及追求智能上限的 Pro 版本随后到来。

权重开放值得单独盯一下：M3 的权重此前采用 MiniMax Community License——非商用免费、年营收 2000 万美元以下只需署名即可商用。如果 M3.1 Flash 沿用同样许可，本地部署和私有化 Agent 方案的成本会再下一个台阶。10 月 23 日见分晓。

给开发者的选购建议：什么时候该用它

如果你正在选 Flash 级别的模型，可以按场景对号入座：

  • 跑 Coding Agent / 自动化流水线：M3.1 Flash 目前是国产选项里"任务成本最低"那一档——输入价 1 元 / 百万 Token 只是账面，真正省钱的是输出更短、缓存更便宜、速度更快，长任务的时间成本和 Token 成本双降。
  • 需要它"动手"而不是"动嘴"：让它操作电脑、跨应用执行任务、做代码审计和漏洞修补，是它跑分最强的地方；OSWorld V2 和 ALE 两项国产第一不是摆设。
  • 纯推理难题、算法竞赛：DeepSWE 上它输给了 DeepSeek-V4.1-Flash-1017，极限代码能力不是它的主场，这类任务可以继续用更强的推理模型，或者等 Pro 版本。
  • 本地部署 / 私有化：先别急，10 月 23 日权重开放后再看许可条件。如果沿用 M3 的 Community License（非商用免费、小团队署名即可商用），私有化 Agent 的成本会再降一档。

一句话：它是为"干活"而不是为"考试"生的模型——你的工作流里 Agent 越多，它越划算。

一句话总结

M3.1 Flash 不是一次"参数更大"的升级，而是一次"同样的活，更快、更便宜"的升级：匿名 200T Token 的盲测证明了实力，1 元 / 百万 Token 的输入价重新定义了国产 Flash 模型的性价比线——接下来就看 10 月 23 日的权重开放和 Pro 版本，能不能把这条线再往前推一把。

来源

  • MiniMax 官方博客（中文）：https://www.minimax.cn/blog/minimax-m31f
  • MiniMax 官方博客（英文）：https://www.minimax.io/blog/minimax-m31f
  • 新浪科技 / 网易智能：「MiniMax发布M3.1 Flash：推理速度提升近3倍，Agent任务成本降低70%」：https://finance.sina.cn/stock/jdts/2026-10-19/detail-inivumae0907046.d.html
  • PC Watch（日文）：「あの覆面AIの正体は「MiniMax M3.1 Flash」10月23日にオープンウェイト公開」：https://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/2149440.html
  • Frontier Now：「MiniMax M3.1-Flash: 1M context, subscription」：https://frontiernow.dev/en/news/minimax-m3-1-flash/