MiniMax 发布 M3.1 Flash，基准测试得分更高，任务成本低于 M3

据 QbitAI 报道，MiniMax 发布了 M3.1 Flash，该模型此前曾以 Space Bunny 为匿名名称在 OpenRouter 上接受测试。报道列出的成绩包括 Agents’ Last Exam 上的 29.6%、DeepSWE v1.1 上的 73.7%，以及最高达到 200+ TPS 的输出速度。每百万个 token 的价格为：输入 1 元、输出 4 元、缓存读取 0.1 元；据报道，整体使用成本比 M3 低 70%。

Latent Space 的 AINews 盘点介绍了 DeepSeek V4.1 Flash 1017、MiniMax M3.1 Flash 和 Mercury 3，并指出它们目前尚未被预期会得到广泛应用。盘点称，DeepSeek 的模型拥有 100 万 token 的上下文窗口，在 Artificial Analysis Intelligence Index 上得分为 45，与 GLM-5.3 并列开放权重模型第二名。盘点还包括这些模型发布的基准测试结果、定价、可用性和注意事项。

MiniMax 发布了 M3.1 Flash，这款推理模型在 Artificial Analysis Intelligence Index 上得分为 42，高于 M3 的 29，单项任务成本不到后者的一半。它支持文本和图像，上下文长度最高可达 100 万个 token；API 定价为每百万个输入 token 0.15 美元、每百万个输出 token 0.60 美元。Artificial Analysis 报告称，该模型的幻觉率为 93%，因为面对不确定的问题时，它会作答而不是拒绝回答；计划于 10 月 23 日开放权重。

Artificial Analysis 在最高努力设置下对 MiniMax-M3.1-Flash 进行了基准测试，报告其 Intelligence Index 得分为 42，较 MiniMax-M3 提高 13 分，与 GLM-5.3-Flash 持平，但低于得分 45 的 DeepSeek V4.1 Flash 1017。它每项 Index 任务的成本约为 0.22 美元，而 MiniMax-M3 约为 0.51 美元，使用了约 1.89 亿个输出 token。在 AA-Omniscience 测试中，它答对了 56% 的问题，但几乎尝试回答了所有问题，因此幻觉率达到 93%，总分为 16。