Premier des modèles chinois en Agent ! MiniMax booste la puissance de Flash, toute la journée à prix plancher de grosse affaire

Par Jay, depuis 凹非寺

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Le modèle mystère apparu de nulle part sur OpenRouter pendant la fête nationale et qui a dominé les classements de manière anonyme,Space Bunny(le Lapin de Jade), a enfin été démasqué.

Sous la peau de lapin, c'était... MiniMax !

Le nom de code de la version officielle estM3.1 Flash。

Et les résultats du benchmark de cette version officielle sont encore meilleurs que ceux de Space Bunny, notamment sur la compétence Agent —

Un score de 29,6 % au Agents’ Last Exam (ALE), premier rang parmi les modèles chinois.

Sur le classement AA aussi, il obtient 43 points ; c'est plutôt honorable pour Flash.

Bref, sa capacité au travail a enfin progressé, il est promu bovin de haut niveau (doge).

En outre, Coding, cybersécurité, Computer Use… tout cela intègre le premier groupe mondial.

Par ailleurs, la rapidité de l'époque « Lapin de Jade » est toujours maintenue, avec une sortie pouvant atteindre plus de 200 TPS.

Et maintenant, le plus important —

Digne du nom de Flash,ce prix est vraiment bon marché !!

1 yuan par million de tokens en entrée, 4 yuans en sortie, et la lecture du cache à seulement 0,1 yuan.

Le coût global est directement réduit à 30 % de celui de la génération précédente M3.

Quoi, vous n'avez toujours pas d'idée concrète de ce que représente ce prix ??

Disons simplement —

c'est à peu près comme le V4.1 Flash en période creuse.

Trop généreux ! Je déclare : désormais, en heures creuses 梁文谷, en heures de pointe 闫俊峰 ! (bushi)

△Source de l'image : @大厂显微镜

Mais le camp propriétaire de la Silicon Valley va probablement en faire les frais encore une fois.

Après DeepSeek, les nombreux fleurons à grands paramètres de la Silicon Valley se voient de nouveau dépassés par ce Flash chinois sur une toute nouvelle ligne d'abattage qualité-prix o(╥﹏╥)o.

La revanche des modèles de texte

Honnêtement, j'avais pas mal de doutes sur MiniMax.

Le multimodal et la génération vidéo sont effectivement excellents, mais côté grands modèles de texte pur, depuis un certain temps déjà, plus aucun signe d'activité...

Cette apparition de M3.1 Flash peut être considérée comme une belle revanche.

Examinons un par un les résultats :

Ingénierie du code et correction de bugs réels

Dans l'évaluation DeepSWE v1.1, M3.1 Flash a obtenu 73,7 %.

C'est vraiment le monde à l'envers.

GPT-6.1 Sol, Claude Opus 5, Claude Fable 5…… et voilà qu'ils se font dépasser au benchmark par un petit modèle Flash.

Devant lui, il ne reste que le DeepSeek V4.1 Flash 1017 avec ses 77 points.

Cela confirme les retours de la communauté pendant les tests anonymes de Yutu : dans le traitement de tâches de rendu 3D comme Three.js et de tâches frontend complexes, sa maîtrise des détails est proprement redoutable.

Cybersécurité en conditions réelles

Dans le benchmark CyberGym dirigé par l'Université de Californie à Berkeley, le M3.1 Flash décroche 82,2 points, s'installant solidement aux côtés du GLM-5.3 (84,5) et du GPT-5.6 Sol (83,6) dans le premier peloton mondial.

Agents complexes et workflows inter-SaaS de niveau entreprise

Dans l'évaluation AutomationBench-AA open sourcée par le géant de l'automatisation Zapier, le M3.1 Flash se classe en tête.

Pour moins de 0,05 dollar par tâche, il enchaîne tout seul des workflows complexes couvrant les ventes, le marketing, le service client, la finance et les RH.

Sur le benchmark bancaire BankerToolBench, où la tolérance aux erreurs est extrêmement faible, le M3.1 Flash grimpe carrément à 76,2 points, à égalité avec le Claude Opus 5, plafond de verre reconnu, à la première place mondiale.

Computer Use : manipulation réelle du bureau

Sur OSWorld V2, qui simule de vraies opérations sur ordinateur, il obtient 61,7 points ;

Sur ALE, qui mesure des scénarios réels à valeur économique, le M3.1 Flash atteint également, à un coût par tâche très bas, des performances de niveau top modèle.

Dans les deux cas, il occupe la première place parmi les modèles chinois — encore une démonstration de force imbattable en rapport qualité-prix.

Honnêtement, je m'étais dit que les modèles de texte de MiniMax finiraient tôt ou tard par revenir à la table.

Mais qui aurait cru que ce serait un petit jeune avec un suffixe Flash…

La vitesse à bas prix, voilà la vraie clé

À ne regarder que les scores des benchmarks, vous pourriez penser que ce n'est que la routine d'un combat de titans.

Ce qui est vraiment passionnant, c'est la manière dont ce modèle écrase la concurrence dans les scénarios de déploiement réel.

Quand on monte une collaboration multi-Agents ou des workflows à longue chaîne, de quoi a-t-on le plus peur au quotidien ?

De deux choses :Des attentes interminables qui tournent en rond, et de la facture API de fin de mois qui fait froid dans le dos.

Un véritable Agent de niveau entreprise doit souvent appeler des dizaines d'outils en arrière-plan et faire passer des messages entre plusieurs sous-Agents.

Si le modèle met du temps à générer du texte, l'utilisateur regarde l'interface tourner en rond et ferme directement la page ; si le prix d'appel est élevé, la direction financière arrête le projet net dès qu'elle voit la facture.

C'est là que le M3.1 Flash prend tout son sens.

Sous le capot, il embarque une architectured'attention clairsemée particulièrement agressive。

qui fait bondir la vitesse d'inférence en ligne de près de 3 fois, avec une vitesse de sortie pouvant atteindre 200+ TPS au maximum et une médiane (P50) stable à 170+ TPS.

Que signifie 170 TPS ?

Quand vous lancez une tâche de refactoring depuis MiniMax Code sur desktop, Claude Code ou n'importe quel outil de Coding local, le code remplit l'écran presque instantanément, comme déversé.

Avant, enchaîner quatre sous-Agents ressemblait à attendre au feu rouge ; désormais, c'est presque un rafraîchissement imperceptible.

Et pendant que la vitesse décolle,Le prix est carrément cassé：

Prix d'entrée : seulement 1 yuan par million de Token

Prix de sortie : seulement 4 yuan par million de Token

Prix de lecture du cache : seulement 0,1 yuan par million de tokens

Les prix d'entrée et de sortie sont carrément divisés par deux, et les frais de lecture du cache chutent même de 75 %.

Résultat : le coût d'utilisation global est en chute libre de 70 % par rapport au M3 de la génération précédente.

Alors qu'est-ce qu'on attend,Debout les pédales les amis !!

Les deux stars nationales contre-attaquent face à l'encerclement

Autrefois, tout le monde partait d'un consensus tacite : les modèles Flash n'étaient que des versions amaigries et bon marché des grands modèles phares.

On choisissait Flash parce qu'on était fauché ou que la tâche était trop triviale ; mais dès qu'il s'agissait de scénarios critiques, complexes et hardcore, il fallait finalement payer plus pour passer au Pro aux grands paramètres.

Mais maintenant ?

DeepSeek V4.1 Flash 1017 vient à peine d'établir la référence du rapport qualité-prix que MiniMax M3.1 Flash arrive aussitôt dans la foulée : l'un coupe les prix, et l'autre enchaîne en recoupant.

Les petits modèles ne sont absolument pas des jouets : ils peuvent tout à fait rivaliser de front avec des modèles phares aux paramètres multipliés et au prix décuple.

Les haters, au rapport !!

Encore plus intéressant : ces deux modèles Flash nationaux suivent des trajectoires remarquablement complémentaires :

DeepSeek rafle la mise sur le rapport qualité-prix extrême en Coding pur ;

MiniMax M3.1 Flash, lui, se renforce sur les dimensions d'Agent polyvalent comme les workflows d'entreprise multi-SaaS ou l'appel de chaînes d'outils financières.

L'un se consacre corps et âme à l'ingénierie du code, l'autre creuse les flux métier complexes.

Et puis les amis, en surfant sur Internet, j'ai trouvé une idée de génie !

Grande Pagaille a bien un tarif creux et un tarif de pointe, non ? Mais jusqu'ici, faute de modèle au rapport qualité-prix équivalent, on serrait les dents et on encaissait le tarif de pointe.

Mais maintenant que M3.1 arrive, il vient combler exactement ce manque.

Je fais juste un routage,MiniMax aux heures de pointe, Grande Pagaille aux heures creuses, et voilà les dividendes de tokens entièrement raclés jusqu'à la dernière goutte.

J'en ai les larmes aux yeux : voilà notre combinaison nationale de Flash qui fait vibrer (ironie).

Du coup, je pense que,l'API est désormais aussi une option que les utilisateurs ordinaires peuvent envisager。

Après tout, avec ces grands modèles, l'itération va vraiment trop vite, même si on n'achète qu'un abonnement mensuel.

Par exemple, dès que Opus 5.5 est sorti, les abonnés de la vague Astra se sont eux aussi fait avoir en bonne et due forme.

J'avais acheté Pro 10X pour rien, ça me fait mal au portefeuille.

Et franchement, les utilisateurs grand public sont vraiment à cran en ce moment o(╥﹏╥)o.

Des quotas de 5 heures, des réinitialisations à minuit dans le dos, sans compter qu'il faut constamment se méfier des coups fourrés de dégradation d'intelligence en arrière-plan...

Avec l'API, on recharge quelques dizaines de yuans, et dès qu'un modèle devient nul, on lui dit au revoir sans états d'âme : franchement, quel confort.

J'en ai les larmes aux yeux, les amis.

Je ne sais pas si vous avez ressenti la même chose, mais honnêtement, ce mois-ci, je me suis senti un peu frustré et à l'étroit.

Anthropic, OpenAI et Google ont publié des modèles phares à un rythme effréné, tandis que du côté des acteurs chinois, silence radio, aucun mouvement.

Plusieurs grands noms affirment aussi que la bataille des LLM est pratiquement terminée, que la Silicon Valley a tout tué grâce au Scaling.

Mais aujourd'hui, un point d'inflexion semble faire son apparition.

En seulement deux jours, deux modèles Flash nationaux chinois ont été lancés successivement.

Des capacités de niveau flagship sont désormais démocratisées à grande vitesse grâce à la vitesse et au prix du Flash.

En effet, la bataille du SOTA n'est pas si facile à mener.

Mais une fois la condition du « rapport qualité-prix » satisfaite, une autre bataille, plus importante encore, commence peut-être tout juste :

l'implémentation industrielle des grands modèles de langage ne fait peut-être que débuter.

Et c'est précisément ce que les entreprises chinoises ont toujours su faire de mieux.

— Fin —
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