MiniMax M3.1 Flash срещу DeepSeek V4.1 Flash срещу Claude Haiku 5.5: една корекция на бъг, три сметки

Три евтини модела за програмиране бяха пуснати в рамките на четири седмици: DeepSeek V4.1 Flash (с актуализацията 1017), Claude Haiku 5.5 и MiniMax M3.1 Flash, който прекара първата си седмица под анонимното име Space Bunny. И трите имат контекстен прозорец от 1M токена и струват между $0.10 и $0.17 за милион входни токена. Кой от тях да използвате за рутинно програмиране?

AIHubMix възложи една и съща корекция на бъг и на трите модела, по три пъти, с един API ключ. Всеки модел поправи бъга правилно и при трите опита, но сметките и времето за изчакване се различаваха значително:

• Claude Haiku 5.5 беше най-бързият и най-евтиният при настройките по подразбиране: около 7 секунди и $0.0007 за корекция.
• DeepSeek V4.1 Flash 1017 отне около 15 секунди и струваше $0.0014.
• MiniMax M3.1 Flash при настройките по подразбиране отне 56 секунди и струваше $0.0045. При настройка low времето спадна до 9.5 секунди, а цената — до $0.0006, най-евтиният резултат в теста.

Задачата не определя победител по точност. По-долу ще видите колко струва изпълнението ѝ с всеки модел и в кои случаи всеки е правилният избор.

Защо избрахме тези три модела

Те се конкурират за една и съща работа. И трите са евтините и бързи модели в продуктовите линии на своите доставчици, предназначени за ежедневно програмиране и изпълнение на стъпки от агенти:

• DeepSeek пусна V4.1 Flash на 10 September, а актуализацията 1017 — на 17 October.
• Anthropic пусна Haiku 5.5 на 7 October.
• Моделът на MiniMax се появи като Space Bunny Alpha на 23 September, получи името си на 27 September и стана достъпен за извикване с таксуване на токен в AIHubMix на 19 October.

Потребителите вече ги сравняват. През безплатната седмица на Space Bunny в OpenRouter той оглави дневната класация, изпреварвайки DeepSeek V4.1 Flash. OrcaRouter публикува сравнение между Haiku 5.5 и M3.1 Flash ден след пускането на Haiku.

Цените са стандартните цени на AIHubMix към 19 October 2026. От 19 до 25 October AIHubMix предлага 30% отстъпка за DeepSeek V4.1 Flash 1017, която не е включена по-горе. Haiku 5.5 струва $0.50 / $2.50 за заявки с над 100K токена — пет пъти над базовата цена. Собственият API на DeepSeek таксува двойно в пиковите часове, докато AIHubMix посочва една цена. В документацията на MiniMax е посочен видео вход за M3.1 Flash; в момента AIHubMix посочва за него текст и изображения.

Спецификациите са взети от документацията на всеки доставчик: списъка с модели на MiniMax, страницата с модели и цени на DeepSeek и страницата на Anthropic за Haiku. Резултатите на DeepSeek от бенчмарковете са самооценени и публикувани в техническия доклад за V4.1 Flash. OrcaRouter цитира резултат 43 за Haiku от Artificial Analysis. MiniMax или друга организация все още не е публикувала бенчмарк за M3.1 Flash.

Задачата

Тестът представлява корекция на два бъга във функция за таксуване — типът „бърза корекция на бъг“, за който и тримата доставчици рекламират моделите си:

def billable_days(start: date, end: date, pauses: list[tuple[date, date]]) -> int:
    """Days in the half-open period [start, end) when the subscription was active.
    `pauses` holds inclusive (first_day, last_day) ranges..."""
    total = (end - start).days
    for p_start, p_end in pauses:
        s = max(p_start, start)
        e = min(p_end, end)
        if s <= e:
            total -= (e - s).days + 1
    return total

В заявката са посочени симптомите („таксувано е за един ден по-малко“, когато пауза продължава след края на периода, и „дните са твърде малко, понякога отрицателни“ при припокриващи се паузи) и се иска само коригираната функция. След това локален тестов набор изпълнява срещу нея 215 скрити случая: 15 ръчно написани крайни случая (съседни паузи, вложени паузи, пауза, покриваща целия период, празен период) и 200 случайни случая, проверени спрямо референтна реализация чрез brute force. Първоначалната функция преминава 138 от тях.

Всеки модел беше изпълнен по три пъти през Chat Completions endpoint на AIHubMix на 19 October 2026, при настройките по подразбиране. M3.1 Flash беше изпълнен и при low. Всички данни бяха измерени от AIHubMix; никой друг не ги е възпроизвел.

Резултати

Разходите са изчислени според цените на AIHubMix за входни токени, кеширани входни токени и изходни токени за всеки модел. И при трите моделa токените за мислене се таксуват като изходни.

Ето какво показват резултатите:

• По точност резултатът е равен. Дванайсет изпълнения, дванайсет безупречни корекции. Тази задача не позволява да се разграничат трите модела по качество и няма да твърдим обратното.
• Настройките по подразбиране определят сметката. При една и съща корекция Flash използва около 8× повече токени за мислене от Haiku. Корекцията на Haiku при настройките по подразбиране струва около една шеста от тази на Flash ($0.70 спрямо $4.45 за хиляда корекции).
• Flash при low е най-евтината конфигурация — $0.64 за хиляда корекции, малко под $0.70 на Haiku. Haiku обаче остава по-бърз.
• Суровата скорост също се различава. Броят изходни токени, разделен на времето за изпълнение, е около 183 токена/сек за Haiku, 148 за DeepSeek и 112 за Flash. Haiku генерира по-малко токени и го прави по-бързо.

За 1,000 подобни корекции: около $0.70 за Haiku, около $1.35 за DeepSeek, $4.45 за Flash при настройката по подразбиране или $0.64 при low.

При втора, много по-кратка задача — сортиране на пет заявки за поддръжка в четири категории — всичките 30 отговора бяха правилни при трите модела и техните настройки. Всяко извикване струваше под $0.0001. Flash използваше от 0 до 6 токена за мислене, Haiku не използваше нито един, а DeepSeek — около 25, дори когато AIHubMix получаваше reasoning_effort: "none". При кратки извиквания като тези разликите не влияят на сметката.

В какво е най-добър всеки модел

Claude Haiku 5.5 е изборът по подразбиране, когато някой чака. При настройките по подразбиране беше най-бързият и най-евтиният, а също така има най-високата независима оценка от трите модела. Слаб е в две отношения: цената скача пет пъти, когато заявката надхвърли 100K токена, а максималният изход е 128K.

DeepSeek V4.1 Flash 1017 е изборът, когато са ви нужни доказателства и контрол. За него има най-много публикувани бенчмарк данни, теглата са отворени с лиценз MIT, има истински режим без мислене, а максималният изход е 384K. При нашата задача мисленето му по подразбиране беше между това на другите два модела.

MiniMax M3.1 Flash е изборът за дълги входни данни на фиксирана цена или когато искате да настройвате нивото на усилие. Според ценовия списък на AIHubMix цената е една и съща независимо от дължината на заявката, изходът достига 512K, а документацията на MiniMax посочва поддръжка на видео вход. При low това беше най-евтиният модел в теста. Слаб е в три отношения: настройката му по подразбиране е най-бавната и най-скъпата тук, никой все още не го е оценявал с бенчмарк и режимът на мислене не може да се изключи.

Лесно е да се подцени разликата при дългите заявки. За ориентировъчна сметка нека вземем заявка с кодова база от 300K токена, без кеширане, и изчислим само входната цена. Ако приемем, че Haiku 5.5 прилага цената над 100K към цялата заявка, както я описва OrcaRouter, входът струва 300,000 × $0.50 ÷ 1M = $0.15. При M3.1 Flash той струва 300,000 × $0.165 ÷ 1M ≈ $0.05, а при DeepSeek — приблизително същото. Така Haiku излиза около 3× по-скъп за едно извикване.

Кой модел да изберете

• Интерактивна помощ при програмиране, кратки заявки и човек, който чака: Claude Haiku 5.5.
• Пайплайни, за които са нужни бенчмаркове, самостоятелно хостване или извиквания изцяло без мислене: DeepSeek V4.1 Flash 1017.
• Работа с голям контекст, дълги генерирани изходи или видео вход, при изрично зададено ниво на усилие: MiniMax M3.1 Flash при low или medium.
• Не сте сигурни: изпълнете собствената си задача и с трите модела. Трябват ви само един ключ и един цикъл.

Изпълнете и трите с един ключ

В AIHubMix и трите отговарят през един и същ OpenAI-съвместим endpoint, така че се сменя само ID на модела. В ръководството за бърз старт са описани стъпките за получаване на ключ:

import os, time
from openai import OpenAI

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

for model, extra in [("minimax-m3.1-flash", {"reasoning_effort": "low"}),
                     ("deepseek-v4.1-flash-1017", {}),
                     ("claude-haiku-5-5", {})]:
    t0 = time.time()
    r = client.chat.completions.create(model=model, max_tokens=32768,
                                       messages=[{"role": "user", "content": prompt}], **extra)
    print(model, round(time.time() - t0, 1), "s", r.usage.completion_tokens, "output tokens")

Страничните карти с цените са на страниците за сравнение в AIHubMix: M3.1 Flash срещу DeepSeek V4.1 Flash 1017 и M3.1 Flash срещу Claude Haiku 5.5.

Често задавани въпроси

Кой е по-добър за програмиране: MiniMax M3.1 Flash, DeepSeek V4.1 Flash или Claude Haiku 5.5?
При нашия тест за корекция на два бъга и трите модела дадоха правилен отговор при всяко изпълнение. При настройките по подразбиране Haiku 5.5 беше най-бързият и най-евтиният, а M3.1 Flash беше най-евтиният при ниско ниво на усилие. За DeepSeek има най-много публикувани бенчмарк данни.

Защо MiniMax M3.1 Flash беше толкова бавен в теста?
Нивото му на мислене по подразбиране е max. При същата корекция той използваше около 6,400 токена за мислене при настройката по подразбиране и около 600 при low, а времето спадна от 56 до под 10 секунди.

Различава ли се DeepSeek V4.1 Flash 1017 от DeepSeek V4.1 Flash?
1017 е актуализацията на DeepSeek от 17 October 2026 за V4.1 Flash, със същия контекст от 1M и ограничение от 384K за изхода. В AIHubMix моделът е deepseek-v4.1-flash-1017.

Кой модел е най-евтин за дълги заявки?
При заявки с над 100K токена MiniMax M3.1 Flash и DeepSeek V4.1 Flash струват около една трета от Claude Haiku 5.5, тъй като цената на Haiku се увеличава пет пъти над прага от 100K.

Може ли и трите модела да се извикват с един API ключ?
Да. В AIHubMix и трите използват един и същ ключ и един и същ OpenAI-съвместим endpoint; сменя се само ID на модела.

Има ли MiniMax M3.1 Flash бенчмарк оценки?
Все още не. MiniMax не е публикувал такива, а моделът не присъства и в Artificial Analysis. В таблиците, в които са посочени оценки за него, обикновено се показват резултатите на MiniMax M3.

Още по темата: поредицата за MiniMax M3.1 Flash

• Ако сте включили Flash в списъка си, започнете с това какво представлява и какво замени — от Space Bunny до цената му спрямо M2.7 и M3: MiniMax M3.1 Flash е Space Bunny: какво се промени спрямо M2.7 и M3 и колко струва
• Резултатът на Flash тук зависи почти изцяло от една настройка. В тази публикация са измерени и петте нива: Нива на усилие в MiniMax M3.1 Flash: защо настройката по подразбиране струваше 7× повече от Low при една и съща корекция на бъг
• Ако прехвърляте съществуващ код за MiniMax M2.5/M2.7, вместо да започвате отначало, първо прочетете за грешките и неявните промени: Преминаване от MiniMax M2.5/M2.7 преди Nov 18: как да отстраните грешката 400 „requires adaptive thinking“ в M3.1 Flash

Източници

• MiniMax: модели
• DeepSeek: модели и цени
• Anthropic: Claude Haiku
• AIHubMix: MiniMax M3.1 Flash срещу DeepSeek V4.1 Flash 1017
• OrcaRouter: предварителен преглед на Claude Haiku 5.5 срещу MiniMax M3.1 Flash