MiniMax M3.1 Flash 显示中国人工智能价格竞争似乎没有上限

MiniMax M3.1 Flash 显示中国的 AI 价格竞争似乎没有上限

AI的输出能有多便宜？中国：可以！

MiniMax 发布了 M3.1 Flash，这是一个新的推理模型。该模型在 人工智能分析指数上获得了 42 分。这比其前代 M3 高 13 分，且每个任务的成本还不到前者的半倍。该模型与 GLM-5.3-Flash 相配合，超过 Gemini 3.8 Flash（41 分），但低于 Deepseek V4.1 Flash 1017（45 分）。

复杂推理能力有了最大提升。在“人类最后的考试”中，M3.1 Flash的得分达到了48%，超过了 Deepseek 和 GLM。它在CritPt 基准测试中的得分也为22%，该测试针对71个复杂问题进行研究级物理推理测试。这使其超过了 GLM-5.3-Flash（15%）和 Gemini 3.8 Flash（18%），但落后于 Deepseek（24%）。在 AA-Omniscience测试中，M3.1 Flash正确回答了56%的问题，远高于GLM-5.3-Flash（28%）和 Deepseek（43%）。

该模型使用的输出标记数量比其竞争对手少得多，使得每个任务的成本降至约 0.22 美元。MiniMax 的运行速度比 M3 快三倍。根据 Artificial Analysis.Ad 的说法，其一个缺点是其 93% 的幻觉发生率，因为该模型试图回答每一个测试问题，而不在不确定时选择拒绝回答。

该模型可处理最多一百万个上下文标记，并支持文本与图片输入。API定价为：每百万输入标记 0.15美元，每百万输出标记 0.60美元，缓存输入费用为 0.015美元。MiniMax 计划于 10 月 23 日发布开放权重版本模型。API 地址为 platform.minimax.io，此外 MiniMax 还提供名为 MiniMax Code 的桌面应用。

Deepseek和MiniMax在中国最新的定价竞争中分出了结果

与最近发布的 Deepseek V4.1 Flash 1017 进行正面对比时，两种模型都没有取得全面胜利。Deepseek在智能指数上以45分领先，而 MiniMax为42分；在CritPt基准测试中，Deepseek以24%领先，MiniMax为22%。

在其他测试中，MiniMax领先于Deepseek。在“人类最后的考试”测试中，MiniMax得分为48%，而Deepseek为43%。就AA-Omniscience测试的实际准确性而言，MiniMax正确回答问题的比例为56%，而Deepseek为43%。此外，每个任务的成本也略低一些，MiniMax为0.22美元，而Deepseek为0.26美元，因为其在基准测试中所需的输出令牌数量较少，约189百万个，而Deepseek则需要224百万个。

两种模型都将发布开放版版本。Deepseek已经在 Hugging Face 上上线了，MiniMax则将在10月23日推出。

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