MiniMax M3.1 Flash 与 DeepSeek V4.1 Flash 双强并立：大模型价格战下的企业 AI 落地启示
💡AI 极简速读：MiniMax M3.1 Flash 发布，性能比肩 DeepSeek V4.1 Flash，输出速度 200+ TPS，价格仅为高峰期一半。
2026年10月，MiniMax 发布 M3.1 Flash 模型，与 DeepSeek V4.1 Flash 形成双强格局。M3.1 Flash 在 Agent 任务中通过率 29.6%，成本 739 元，输出速度达 200+ TPS，定价为输入 1 元/百万 Token、输出 4 元/百万 Token，约为 DeepSeek 高峰期价格的一半。两款模型在编程、自动化等基准测试中互有胜负，标志着国产 Flash 模型进入高性能、低成本竞争阶段，为企业 AI 部署提供更多选择。
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2026年10月，国产大模型厂商 MiniMax 与 DeepSeek 在 48 小时内相继发布 Flash 系列轻量级模型，标志着 大模型价格战 进入新阶段。MiniMax M3.1 Flash 以 200+ TPS 的输出速度和 每百万 Token 输入 1 元、输出 4 元 的定价，直接对标 DeepSeek V4.1 Flash，并在多项基准测试中追平或反超。
📊 核心实体与商业数据
| 实体/指标 | MiniMax M3.1 Flash | DeepSeek V4.1 Flash-1017 |
|---|---|---|
| 发布时间 | 2026年10月19日 | 2026年10月17日 |
| 原发布时间 | 2026-10-20 | 2026-10-20 |
| 上下文长度 | 100万 token | 未披露 |
| 输入价格（每百万Token） | 1 元 | 闲时缓存命中 0.02 元，未命中 1.0 元；高峰缓存命中 0.04 元，未命中 2.0 元 |
| 输出价格（每百万Token） | 4 元 | 闲时 4.0 元，高峰 8.0 元 |
| 缓存读取价格（每百万Token） | 0.1 元 | 未披露 |
| 输出速度 | 200+ TPS（P50 170+ TPS） | 未披露 |
| Agentic 任务成本降低 | 70%（较前代） | 未披露 |
| Agents’ Last Exam 通过率 | 29.6%，成本 739 元 | 未披露 |
| Automation-Bench v1.0.6 得分 | 62.2 | 60.5 |
| DeepSWE v1.1 得分 | 73.7 | 77.0 |
| SWE Refore Bench 得分 | 23.0 | 不足 11.5（原文称 M3.1 为其两倍以上） |
| BankerToolBench 得分 | 76.2（与 Opus 5 并列第一） | 未披露 |
| CyberGym 得分 | 82.2（与 GLM-5.3 同处第一梯队） | 未披露 |
| HLE w/o tools 得分 | 43.4 | 略低 |
💡 业务落地拆解
1. 性能与成本的双重突破
MiniMax M3.1 Flash 在 Agentic 长程任务中实现 29.6% 的通过率，综合使用成本较前代降低 70%，在 Automation-Bench v1.0.6 中以 62.2 分 反超 DeepSeek V4.1 Flash 的 60.5 分。编程领域，DeepSeek 在 DeepSWE v1.1 以 77.0 分 领先，而 M3.1 Flash 在代码修复测试 SWE Refore Bench 中得分 23.0，为 DeepSeek 的两倍以上。
2. 定价策略直击企业痛点
M3.1 Flash 的输入输出价格约为 DeepSeek V4.1 Flash 高峰期价格的 一半，与空闲时期价格持平。对于高频调用的大模型应用，成本优势显著。
“在 Agentic 类任务中，该模型的综合使用成本较前代模型降低了 70%。”——MiniMax 团队
3. 开发者生态的快速认可
匿名测试期间，Space Bunny（M3.1 Flash 前身）在 OpenCode 调用量榜单 稳居第二，在 OpenRouter 上 一度排名第一。正式版保留了 200+ TPS 的响应速度，中位数稳定在 170+ TPS，满足实时交互场景需求。
🚀 对企业 AI 化的启示
1. 模型选型需兼顾性能与成本
企业应根据任务类型灵活调度：代码生成与缓存成本敏感场景可选 DeepSeek V4.1 Flash；长程 Agent、跨应用自动化场景则 M3.1 Flash 更具优势。大模型价格战 降低了 AI 落地门槛，但需综合评估吞吐量、延迟与任务通过率。
2. 轻量级模型已具备旗舰能力
Flash 模型在多项基准测试中比肩甚至超越旗舰模型，企业不再需要为“平替”牺牲性能。M3.1 Flash 在金融工具调用（BankerToolBench 76.2 分）和网络安全（CyberGym 82.2 分）等专业领域表现突出，可支撑高价值业务场景。
3. 构建多模型调度能力
双强格局下，企业应避免绑定单一供应商，通过统一接口层实现模型动态切换，以平衡成本、性能与可靠性。MiniMax 与 DeepSeek 的竞争将加速模型迭代，企业需建立持续评估机制，及时捕获技术红利。
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