MiniMax M3.1 Flash е Space Bunny: какво се промени спрямо M2.7 и M3 и колко струва

В края на септември модел без посочено име на създателя оглави дневната класация на OpenRouter, изпреварвайки DeepSeek V4.1 Flash, и пет поредни дни остана най-използваният модел в OpenCode. Беше посочен като Space Bunny Alpha и беше безплатен. Този модел беше MiniMax M3.1 Flash. Към 19 октомври 2026 г. можете да го заявявате в AIHubMix с таксуване на токен чрез minimax-m3.1-flash на цена от $0.165 за милион входни токена и $0.66 за милион изходни токена.

Накратко:

• Той заменя M2.7. От 19 октомври MiniMax пренасочва към M3.1 Flash заявките за M2.5 и M2.7, изпратени с M Plan и Token Plan. Поддръжката и за двете по-стари серии приключва на 18 ноември.
• It costs about 43% less than M3 per token on AIHubMix. MiniMax hasn't published a per-token price of its own yet.
• Режимът на разсъждение е винаги включен, а по подразбиране е зададено най-високото му ниво. При малка корекция на грешка настройката по подразбиране използваше около 7× повече изходни токени от нивото low и отнемаше около 6× повече време. И при двете настройки всички тестове преминаха успешно.

От Space Bunny до идентификатор на модел

Датите и позициите в класациите са взети от хронологията на Space Bunny, съставена от CellCog, в която са обобщени публикации в OpenRouter и OpenCode. През седмицата, когато моделът беше скрит, общността го идентифицира по токенизатора, преди MiniMax да каже каквото и да било. Сравнението на токенизаторите, направено от cheaty в X, показа, че текстовият токенизатор на Space Bunny „съвпада напълно с този на MiniMax M3“. Други тестери получиха съвпадение при 36 от 36 и 50 от 50 тестови низа. Публикуваните спецификации на Space Bunny също бяха идентични с описаните по-късно от MiniMax: контекст от 1M, входни данни като текст, изображения и видео, както и режим на разсъждение, който не може да бъде изключен. Един от първите потребители обобщи впечатленията си така: „невероятно бърз, но му трябват ясни и конкретни инструкции, иначе е твърде мързелив“. Имайте това предвид, когато пишете подкани за него.

Оттогава MiniMax премахна обозначението „Preview“ от документацията си. В списъка с модели вече е посочен MiniMax-M3.1-Flash — „водещ мултимодален модел за програмиране с контекстен прозорец от 1M и регулируема дълбочина на разсъждение“. Всеки отговор от AIHubMix също посочва това име на модела при доставчика.

Какво се промени спрямо M2.7

За всички, които използват план на MiniMax, M2.7 е моделът, който M3.1 Flash замени за една нощ. Ето разликите, които имат практическо значение:

В документацията на MiniMax е посочен и вход за видео. В момента AIHubMix посочва текст и изображения като входни данни за този модел. При тестовете ни работеха както изображенията в Base64, така и обикновените URL адреси към изображения.

Няколко неща останаха същите. И двата модела използват режим на разсъждение при всяка заявка. И двата поддържат съвместимите с Anthropic и OpenAI API на MiniMax. Според справочника за API на MiniMax и двата приемат само tool_choice: auto. Ако кодът ви за M2.7 не използваше настройките за разсъждение или кеширане, той ще работи и с M3.1 Flash. Просто ще работи по различен начин, като нивото на разсъждение обяснява по-голямата част от разликата.

Новият регулатор е нивото на усилие. В ръководството за генериране на текст на MiniMax са изброени low, medium, high, xhigh и max, а също е посочено, че ако полето бъде пропуснато, моделът използва max. При M2.7 нямаше какво да се задава. Така че, ако заявката ви не включва настройка за усилие, M3.1 Flash разсъждава с максималното възможно усилие.

Колко близо е до M3 и в какво M3 все още има предимство

M3 е модел от по-висок клас: водещият модел с отворени тегла на MiniMax, пуснат на 1 юни със същия контекст от 1M. В AIHubMix изходният токен на M3 струва 1.75× повече от този на Flash ($1.152 срещу $0.66). Разликата е осезаема, но моделите не са от съвсем различна категория.

Честният отговор на въпроса „колко близо е Flash до M3“ е, че все още никой не е публикувал резултати за Flash. MiniMax не публикува таблица с бенчмарк резултати за M3.1 Flash, а Artificial Analysis няма запис за него. За M3 има и двете. MiniMax отчете 59.0% на SWE-Bench Pro (самостоятелно докладван резултат), а Artificial Analysis дава на M3 оценка 29.2 в своя Intelligence Index. Всяка таблица с бенчмарк резултати за M3.1 Flash, която ви попадне, съдържа или резултатите за M3, или непотвърдени данни.

M3 все още има ясно предимство в четири области:

• Доказателства. За M3 има независими резултати; за Flash — впечатления от потребители и наши собствени тестове.
• Отворени тегла. Теглата на M3 са в Hugging Face, публикувани съгласно лиценза MiniMax Community License. За Flash такива все още няма; MiniMax заяви, че планира да ги публикува, но не посочи дата.
• Изключване на режима на разсъждение. M3 може изобщо да пропуска разсъждението. Flash не може, затова е по-трудно да се осигурят кратки времена за отговор при заявки с един-единствен опит, за които латентността е критична.
• Приоритетно ниво. MiniMax предлага по-бързо ниво Priority за M3 на цена 1.5×. Flash отхвърля полето service_tier.

Flash има предимство в цената на токен и в настройката за усилие, която позволява на един и същ модел да се справя както с бързи корекции, така и с продължителни разсъждения.

Цена и реални разходи

Цените са за милион токена и са проверени на 19 октомври 2026 г. Данните за MiniMax са взети от страницата му с цени за плащане според използването. Официалната цена на M3 включва това, което MiniMax нарича „постоянна отстъпка от 50%“.

Официалната цена на M3 се удвоява при над 512K входни токена. AIHubMix посочва една фиксирана цена за M3.1 Flash.

В AIHubMix цената на токен за Flash е с около 44% по-ниска от тази на M2.7 ($0.165 ÷ $0.2958 ≈ 0.56) и с около 43% по-ниска от тази на M3 ($0.165 ÷ $0.288 ≈ 0.57). Същото съотношение важи и за изходните цени.

Цената на токен обаче не е целият разход. Когато режимът на разсъждение е постоянно включен, нивото на усилие определя колко токена ще са нужни за задачата. За да изчисли това, AIHubMix изпълни една реалистична задача на 19 октомври. Всички стойности по-долу са измерени от AIHubMix; засега никой друг не ги е възпроизвел.

Задачата: да се поправи функция за таксуване с две грешки. Пауза, която продължава след края на периода, води до двойно отчитане на един ден, а периодите на припокриващи се паузи се изваждат двойно. Моделът връща коригираната функция, а локален тестов набор изпълнява 215 скрити тестови случая. Всяка настройка беше изпитана по три пъти чрез крайната точка Chat Completions на AIHubMix.

Ето как се получава сумата за реда с настройката по подразбиране. Заявката използваше 464 токена в подкана, около 192 от които бяха обслужени от кеша, плюс 6,673 изходни токена. Изчислението е (272 × $0.165 + 192 × $0.0165 + 6,673 × $0.66) ÷ 1,000,000 ≈ $0.0045. За 1,000 подобни корекции това прави около $4.45 при настройката по подразбиране и $0.64 при low, при еднакви резултати от тестовете.

По три изпълнения за всяка настройка са малка извадка, а разликите между отделните изпълнения бяха големи: при настройката по подразбиране броят на изходните токени варираше от 4,589 до 9,680. Въпреки това тенденцията е ясна. Ако преминете от M2.7, без да зададете ниво на усилие, при по-трудните задачи по-ниската цена на токен може да се компенсира от токените за разсъждение. Публикацията за нивата на усилие от тази поредица (връзка към нея има в края) описва всичките пет нива.

Кога не е най-добрият избор

• Интерактивна работа с настройката по подразбиране. Малка корекция на една функция отне от 39 до 82 секунди при нивото по подразбиране. Ако някой чака отговор, задайте low или medium или използвайте по-бърз модел. В нашите тестове Claude Haiku 5.5 изпълни същата корекция за около 7 секунди.
• Всичко, за което е нужен публикуван резултат. Ако при проверка от екипа по възлагането на поръчки или в споразумение за ниво на услугата (SLA) се изисква независим бенчмарк, M3 и DeepSeek V4.1 Flash разполагат с такива резултати, а Flash все още не.
• Заявки, които трябва да се изпълняват без разсъждение. Flash не може да пропуска режима на разсъждение. При кратки подкани за класификация адаптивното разсъждение използваше почти никакви токени (от 0 до 6), но не можете да гарантирате, че броят им ще е нула.
• Самостоятелно хостване. Без публикувани тегла няма какво да внедрите.

Кой трябва да премине сега, кой да изчака и кой да остане

• Потребители на M Plan и Token Plan, които използват M2.5 или M2.7: вече сте преминали, защото MiniMax още днес пренасочва заявките с тези имена на модели. Изпълнете отново тестовете си за оценка и добавете настройка за усилие към заявките си.
• Потребители на M2.5 или M2.7 с плащане според използването: разполагате с време до 18 ноември. За да преминете към M3.1 Flash в AIHubMix, трябва да смените идентификатора на модела и да добавите reasoning_effort. В публикацията за миграцията от тази поредица са описани грешките, на които ще се натъкнете.
• Екипи, които вече използват M3 за програмни агенти: изпробвайте Flash с настройка low или medium върху част от трафика. Цената на токен е с 43% по-ниска, а при нашата задача всяка настройка премина всички тестове.
• Останете на M3 ако имате нужда от отворени тегла, възможност за изключване на разсъждението, независими бенчмарк резултати или ниво Priority.

Най-бързата проверка е да изпратите собствената си подкана до MiniMax M3.1 Flash в AIHubMix и до M3, като използвате един и същ ключ. На страницата за сравнение са показани ценовите карти и на двата модела. В краткото ръководство за начало на работа с AIHubMix ще намерите информация за ключовете и базовите URL адреси:

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://aihubmix.com/v1", api_key=os.environ["AIHUBMIX_API_KEY"])

resp = client.chat.completions.create(
    model="minimax-m3.1-flash",
    reasoning_effort="low",  # omit it and the model runs at max
    messages=[{"role": "user", "content": "Find the bug: def avg(xs): return sum(xs) / len(xs) - 1"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)
print(resp.usage)

Често задавани въпроси

Същият модел ли е MiniMax M3.1 Flash като Space Bunny Alpha?
Да. Space Bunny Alpha беше анонимното име, под което M3.1 Flash се предлагаше в OpenRouter и OpenCode от 23 септември 2026 г. Тестове на токенизатора, проведени от общността, свързаха модела с MiniMax, преди компанията да го назове на 27 септември.

Какъв е идентификаторът на модела в AIHubMix?
minimax-m3.1-flash. В собствената документация на MiniMax се използва MiniMax-M3.1-Flash, а в по-ранни материали — MiniMax-M3.1-Flash-Preview.

Колко струва MiniMax M3.1 Flash?
В AIHubMix цената е $0.165 за милион входни токена, $0.66 за милион изходни токена и $0.0165 за милион входни токена, обслужени от кеша. Към 19 октомври 2026 г. MiniMax все още не беше публикувала собствена цена на токен.

Мога ли да изключа режима на разсъждение?
Не. Моделът винаги разсъждава. Най-ниската настройка е effort low, при която кратките подкани често изискват много малко токени за разсъждение.

Какво ще се случи със заявките ми към M2.7?
В MiniMax M Plan и Token Plan заявките, в които е посочен M2.5 или M2.7, ще се насочват към M3.1 Flash от 19 октомври 2026 г. При плащане според потреблението в MiniMax съществуващите потребители ще могат да извикват M2.5 и M2.7 до 18 ноември 2026 г., след което тези заявки ще спрат да работят.

M3.1 Flash по-добър ли е от M3?
Няма публикуван бенчмарк, който да го потвърждава. Flash е по-евтин на токен и предлага нива на усилие. M3 разполага с отворени тегла, независими оценки и ниво Priority, а също така може да работи без разсъждение.

Поддържа ли изображения и видео?
MiniMax документира входни данни под формата на текст, изображения и видео. В момента AIHubMix посочва за този модел входни данни под формата на текст и изображения. При тестовете ни работеха както изображения в base64, така и URL адреси към изображения.

Продължете с поредицата за MiniMax M3.1 Flash

• Ако прехвърляте кода си от M2.5 или M2.7 преди спирането им на 18 ноември, в тази публикация са описани всички грешки и незабележими промени, с които се сблъскахме: Преминаване от MiniMax M2.5/M2.7 преди 18 ноември: отстраняване на грешката 400 „requires adaptive thinking“ в M3.1 Flash
• Нивото на усилие по подразбиране беше основната причина за по-голямата част от разходите по-горе. В тази публикация са измерени и петте нива при една и съща корекция на бъг: Нива на усилие в MiniMax M3.1 Flash: защо настройката по подразбиране струваше 7 пъти повече от ниската при една и съща корекция на бъг
• За да видите как Flash се сравнява с двата други евтини модела за програмиране, пуснати през същия месец, при една и съща задача: MiniMax M3.1 Flash срещу DeepSeek V4.1 Flash срещу Claude Haiku 5.5: една корекция на бъг, три сметки

Източници

• MiniMax: Модели
• MiniMax: Извикване на модел (ръководство за генериране на текст)
• AIHubMix: MiniMax M3.1 Flash
• CellCog: Space Bunny Alpha, стелт моделът и следите от MiniMax
• Developers Digest: Спиране на MiniMax M2.5 и M2.7