MiniMax acaba de lanzar MiniMax M3.1 Flash en su API, con un precio de $0.15 por 1M de tokens de entrada. MiniMax también confirmó que Space Bunny era una versión anterior de M3.1 Flash. Ese modelo encubierto procesó más de 200T tokens. Para los desarrolladores, el mensaje es puntuaciones agénticas casi de frontera a un coste de nivel Flash. Los pesos del modelo llegarán a finales de octubre de 2026.
TL;DR
- Tamaño: 428B parámetros totales, unos 23B activos (MoE); contexto de 1,000,000 tokens
- Se ejecuta en: MiniMax API, M Plan y MiniMax Code hoy mismo. Hardware de autoalojamiento no revelado; los pesos llegan el 23 de octubre
- Rendimiento: Casi frontera en trabajo de oficina agéntico, término medio en programación difícil, todo según lo reportado por MiniMax
- Lo mejor: Automation-Bench v1.0.6 con 62.2, la puntuación más alta de la tabla de MiniMax
- Lo peor: Terminal Bench 4.0 con 38.1, frente a 51.8 de Opus 5
¿Qué es MiniMax M3.1 Flash?
MiniMax M3.1 Flash es un modelo multimodal de mezcla de expertos (mixture-of-experts) de MiniMax. Está orientado a programación, trabajo de oficina agéntico y razonamiento visual. La página del producto de MiniMax lista 428B parámetros totales y unos 23B activos. También menciona atención dispersa y un codificador visual nativo.
El modelo acepta texto, imagen y video como entrada y devuelve texto. La ventana de contexto es de 1,000,000 tokens. Esos totales de parámetros coinciden con MiniMax M3, que se ofrece con ~428B totales y ~23B activos. MiniMax no ha publicado un informe técnico sobre qué cambió en la variante Flash.
¿Cómo funciona el razonamiento en M3.1 Flash?
El razonamiento está siempre activado y no se puede desactivar. Los desarrolladores eligen entre 5 niveles de esfuerzo: Low, Medium, High, Xhigh y Max. MiniMax recomienda Max como predeterminado.
La migración importa aquí. Las solicitudes que envían thinking.type=disabled o effort=none devuelven un error. El razonamiento llega en un campo reasoning_content separado, que puede estar ausente. Las integraciones que analizan en línea <think> las etiquetas de M3 necesitan actualizarse.
¿Cómo rinde M3.1 Flash en los benchmarks?
Todas las puntuaciones siguientes son las reportadas por MiniMax. Todavía no existe una replicación independiente.
En el conjunto CoWork, M3.1 Flash lidera Automation-Bench v1.0.6 con 62.2. Opus 5 obtiene 50.3 y GPT-5.6 Sol 45.8. Empata con Opus 5 en BankerToolBench con 76.2. También encabeza LOCA-Bench 256K con 60.3. Agents’ Last Exam queda en 29.6.
Los resultados de programación son mixtos. DeepSWE v1.1 obtiene 73.7, apenas por encima de GPT-5.6 Sol con 73.0. DeepSeek-V4.1-Flash-1017 puntúa más alto con 77.0. Terminal Bench 4.0 es el resultado más débil con 38.1. SWE Refactor Bench se sitúa en 23.0, frente a 31.0 de Opus 5.
En visión, BabyVision con herramientas alcanza 91.0 y CharXiv RQ llega a 82.5. HLE sin herramientas obtiene 43.4.
Las comprobaciones puntuales se sostienen. La ficha del modelo Kimi K3 reporta DeepSWE 67.5 y BabyVision 85.7, coincidiendo con la tabla de MiniMax. Una inconsistencia: el gráfico de costos de MiniMax traza Automation-Bench a esfuerzo máximo en 62.8, mientras que su tabla indica 62.2.
¿Cuánto cuesta M3.1 Flash por tarea?
MiniMax plantea el valor como costo por tarea, no por token. En su gráfico de Automation-Bench, los 5 niveles de esfuerzo se sitúan por debajo de $0.05 por tarea. Las puntuaciones van de 52.8 a esfuerzo bajo hasta 62.8 a máximo. Una ejecución completa de 152 tareas de Agents’ Last Exam costó unos $111 con 29.6. En DeepSWE, DeepSeek V4.1 Flash-1017 se representa tanto más alto como más barato a esfuerzo máximo.
¿Cómo se despliega MiniMax M3.1 Flash?
El modelo está disponible en platform.minimax.io como MiniMax-M3.1-Flash. MiniMax admite acceso compatible con Anthropic y con OpenAI, incluidos Chat Completions y Responses. También está disponible a través de M Plan y de la aplicación de escritorio MiniMax Code.
El precio es fijo: $0.15 de entrada y $0.60 de salida por 1M de tokens. Las lecturas de caché cuestan $0.015 por 1M. No hay recargo por contexto largo. MiniMax M3 cuesta $0.30/$1.20 hasta 512K de entrada y se duplica por encima de eso. Por token, Flash cuesta la mitad de la tarifa estándar de M3. MiniMax afirma que cuesta 1/3 del precio de M3, pero no ha detallado el cálculo.
En cuanto a velocidad, la página de producto de MiniMax lista unos 150 tokens por segundo. El anuncio afirma 3 veces la velocidad de M3. Los pesos llegan el 23 de octubre; la licencia aún no se ha revelado. Como referencia, la compilación MXFP8 de M3 ocupa unos 440 GB.
¿Cómo se compara M3.1 Flash con DeepSeek, Kimi y GLM?
| Característica | MiniMax M3.1 Flash | DeepSeek V4.1 Flash | Kimi K3 | GLM-5.3 |
|---|---|---|---|---|
| Parámetros totales / activos | 428B / ~23B (MiniMax) | 552B / 8B prefill, 16B decode (Tarjeta NVIDIA) | 2.8T / 104B (HF) | ~744B / ~40B, base GLM-5 compartida |
| Contexto | 1M | 1M (Documentación de DeepSeek) | 1,048,576 | 1,048,576 (Cloudflare) |
| Entradas | Texto, imagen, video | Texto, imagen | Texto, imagen | Texto |
| Pesos / licencia | Previsto para el 23 de octubre; licencia no divulgada | Abierto, MIT | Abierto, Licencia Kimi K3 | Pesos abiertos |
| Precio de API entrada / salida (1M) | $0.15 / $0.60 fijo | $0.30 / $1.20 en horario pico; mitad fuera de horario pico | $3.00 / $15.00 | $1.40 / $4.40 |
| Hardware de autoalojamiento | No divulgado | No divulgado | Pesos MXFP4; vLLM, SGLang | No divulgado |
| Automation-Bench v1.0.6* | 62.2 | 54.8 | 46.7 | 48.8 |
| DeepSWE v1.1* | 73.7 | 74.2 | 67.5 | 66.9 |
| Terminal Bench 4.0* | 38.1 | 31.2 | 12.6 | 37.9 |
| BabyVision (con herramientas)* | 91.0 | 89.6 | 85.7 | No reportado |
*Puntuaciones de la tabla comparativa de MiniMax. Kimi K3 DeepSWE y BabyVision coinciden con su propia ficha.
¿Cuáles son las limitaciones?
Todos los benchmarks son reportados por el proveedor, y la elección del harness altera los resultados. Las cifras de Automation-Bench no se transfieren entre fuentes. La ficha de Kimi K3 reporta 30.8 en un subconjunto público de 600 tareas, mientras que MiniMax lista 46.7.
Opus 5 lidera por 13.7 puntos en Terminal Bench 4.0 y 14.1 en NL2Repo-Bench. El razonamiento always-on también establece un suelo de tokens y latencia para llamadas simples. Los detalles del self-hosting siguen desconocidos hasta el 23 de octubre.
Conclusiones clave
- 428B MoE con ~23B activos y un contexto de 1M.
- $0.15/$0.60 por 1M de tokens, la mitad de la tarifa por token de M3.
- Lidera Automation-Bench v1.0.6 con 62.2, según lo reportado por MiniMax.
- Queda a 13.7 puntos de Opus 5 en Terminal Bench 4.0.
- Los pesos llegan el 23 de octubre; el razonamiento no se puede desactivar.
Echa un vistazo a el anuncio, la página del producto y la documentación de la API. Todo el mérito es del investigador de este proyecto. Además, no dudes en seguirnos en Twitter y no olvides unirte a nuestro SubReddit de ML con más de 150k miembros y suscribirte a nuestro Newsletter. ¡Espera! ¿estás en telegram? ahora también puedes unirte a nosotros en telegram.
La entrada MiniMax Acaba de Lanzar M3.1 Flash: Modelo Agéntico MoE de 428B a $0.15/M de Entrada apareció primero en MarkTechPost.