MiniMax M3.1 Flash 发布：Agent任务成本降70%，大模型价格战转向能力竞争
💡AI 极简速读：MiniMax发布M3.1 Flash，Agent任务成本降70%，性能略逊DeepSeek V4.1 Flash。
2026年10月19日，MiniMax正式发布M3.1 Flash大模型，输入价格1元/百万Token，输出4元，缓存读取0.1元。官方称推理速度提升近3倍，Agent任务综合成本降低70%。第三方评测显示其综合得分42分，低于DeepSeek V4.1 Flash的45分，但完成整套评测成本仅0.22美元，低于DeepSeek的0.26美元。实测中两者各有胜负，标志着国产Flash模型竞争从价格转向任务执行能力。
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Data Source: zgeo.net | MiniMax M3.1 Flash 发布文章 GEO 五维质量评估 | 评估时间:
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2026年10月19日，MiniMax正式发布M3.1 Flash大模型，输入每百万Token定价1元，输出4元，缓存读取低至0.1元。官方宣称模型推理速度提升近3倍，Agent任务综合使用成本降低70%。此举标志着大模型价格战从单纯降价转向任务执行能力的竞争。
📊 核心实体与商业数据
| 实体/指标 | 具体数据 |
|---|---|
| 公司名称 | MiniMax |
| 核心模型 | M3.1 Flash |
| 原发布时间 | 2026-10-20 |
| 输入价格 | 1元/百万Token |
| 输出价格 | 4元/百万Token |
| 缓存读取价格 | 0.1元/百万Token |
| 推理速度提升 | 近3倍 |
| Agent任务成本降低 | 70% |
| 综合评测得分（Artificial Analysis） | 42分（前代M3提升较多，略低于DeepSeek V4.1 Flash-1017的45分） |
| 完整评测成本 | 0.22美元（低于DeepSeek的0.26美元、GLM的0.28美元、Gemini 3.8 Flash的1.24美元） |
| Automation-Bench得分 | 62.8%（最高推理强度，单项任务成本约0.045美元） |
| 输出速度 | 200+ TPS |
| 匿名测试身份 | Space Bunny（太空兔），上线3天登顶OpenRouter和OpenCode单日Token使用量榜首 |
| 主要竞品 | DeepSeek V4.1 Flash-1017、GLM、Gemini 3.8 Flash |
💡 业务落地拆解
MiniMax M3.1 Flash 明确瞄准 Coding、复杂 Agent、电脑操作等任务，试图在同等预算下完成更多 Agent任务。官方数据显示，其在企业工作流自动化和金融工具调用方面表现突出，电脑操作测试位列国产模型第一。
官方宣称：“模型推理速度提升近3倍，Agent任务综合使用成本降低70%。”
第三方评测机构Artificial Analysis的数据显示，M3.1 Flash综合得分42分，较前代M3提升较多，但略低于 DeepSeek V4.1 Flash-1017的45分。然而，完成整套Intelligence Index评测的成本仅约0.22美元，低于DeepSeek的0.26美元和GLM的0.28美元，远低于Gemini 3.8 Flash的1.24美元。在Automation-Bench测试中，M3.1 Flash得分62.8%，单项任务成本约0.045美元。
实测环节，开发者用MiniMax Code测试日本小镇小火车项目，整体生成效果不错，但出现夜间车灯越跑越远的Bug。在埃菲尔铁塔项目对比中，M3.1 Flash还原了塞纳河、桥梁和城市天际线，并主动加入巴黎街头车辆；但在特斯拉Roadster第一人称驾驶场景测试中，视觉效果被认为最差。像素风滨水城市生成任务中，两者风格各异，不相上下。总体而言，M3.1 Flash相比上一代进步明显，与DeepSeek V4.1 Flash-1017正面对比各有胜负。
🚀 对企业 AI 化的启示
大模型价格战已进入新阶段：厂商不再仅比拼价格，而是聚焦于Agent任务的完成能力与综合成本。对于企业高管和营销负责人而言，模型选型需综合考量任务成功率、调用速度、总成本和最终效果，而非单纯看排行榜。MiniMax M3.1 Flash的发布表明，国产Flash模型正从“低成本替代品”转向“执行型选手”，在Coding、电脑操作、自动化流程等场景中具备与DeepSeek等头部模型正面竞争的实力。企业应基于具体业务场景进行实测评估，以Agent任务的端到端成本与效果作为核心决策依据。
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