MiniMax M3.1-Flash 发布，推理分升 13 点且成本减半
MiniMax 推出新一代 Flash 推理模型 M3.1-Flash，在 Artificial Analysis 智能指数中得分 42，较前代提升 13 分。该模型在复杂推理任务上表现显著增强，同时通过减少输出 Token 数量将单任务成本降低一半以上，并计划于 10 月 23 日开源权重。
报道正文
Artificial Analysis (@ArtificialAnlys) · 2026-10-19 15
MiniMax-M3.1-Flash 在 Artificial Analysis Intelligence Index（智能指数）上得分 42，比 MiniMax-M3 高出 13 分，且单任务成本不到后者的一半。其得分与 GLM-5.3-Flash 持平，但落后于 DeepSeek V4.1 Flash 1017。
MiniMax-M3.1-Flash 是 @MiniMax_AI 推出的全新 Flash 推理模型，我们在其最大努力（max effort）设置下对其进行了基准测试。该模型在 Artificial Analysis Intelligence Index 上得分为 42，与 GLM-5.3-Flash（max，42）持平，略高于 Gemini 3.8 Flash（high，41），但低于 DeepSeek V4.1 Flash 1017（max，45）。
关键要点： ➤ 复杂推理能力较 M3 显著提升： MiniMax-M3.1-Flash 在 Humanity's Last Exam 上的得分为 48%，领先于 GLM-5.3-Flash（max，40%）和 DeepSeek V4.1 Flash 1017（max，43%），并与 Gemini 3.8 Flash（high，48%）持平。在 CritPt 基准测试中，其得分为 22%，领先于 GLM-5.3-Flash（15%）和 Gemini 3.8 Flash（18%），仅略低于 DeepSeek V4.1 Flash 1017（24%）。相比之下，MiniMax-M3 在这两项测试中的得分分别为 39% 和 4%。
➤ 输出 Token 更少，单任务成本更低： MiniMax-M3.1-Flash 运行 Intelligence Index 共使用了约 1.89 亿个输出 Token，远少于 GLM-5.3-Flash（max，约 3.24 亿）、DeepSeek V4.1 Flash 1017（max，约 2.24 亿）和 Gemini 3.8 Flash（high，约 3.34 亿）。结合每百万输入/输出 Token 0.60 的定价，其 Intelligence Index 的单任务成本约为 $0.22，而 GLM-5.3-Flash 约为 $0.28，DeepSeek V4.1 Flash 1017 约为 $0.26，Gemini 3.8 Flash 约为 $1.24，且不到 MiniMax-M3 单任务成本（约 $0.51）的一半。
➤ AA-Omniscience 准确率较高，但幻觉率也高： MiniMax-M3.1-Flash 在 AA-Omniscience（衡量事实召回率和幻觉率的基准测试）上的正确回答率为 56%，而 GLM-5.3-Flash（max）为 28%，DeepSeek V4.1 Flash 1017（max）为 43%。由于它几乎尝试回答所有问题，导致其幻觉率达到 93%，最终在 AA-Omniscience 上的综合得分为 16。
主要模型细节：
➤ 上下文窗口： 100 万 Token
➤ 多模态支持： 支持文本和图像输入，文本输出
➤ 定价： 每百万输入/输出 Token 价格为 0.60，缓存输入价格为 $0.015/百万 Token
➤ 可用性： 通过 MiniMax 第一方 API 提供；MiniMax 宣布将于 10 月 23 日发布开放权重版本
➤ 许可协议： 目前为闭源权重，MiniMax 宣布将于 10 月 23 日开放权重发布
