MiniMax M3.1 Flash vs DeepSeek V4.1 Flash vs Claude Haiku 5.5: jedna poprawka błędu, trzy rachunki

W ciągu czterech tygodni pojawiły się trzy niedrogie modele do programowania: DeepSeek V4.1 Flash (wraz z aktualizacją 1017), Claude Haiku 5.5 oraz MiniMax M3.1 Flash, który przez pierwszy tydzień występował pod anonimową nazwą Space Bunny. Wszystkie trzy mają okno kontekstowe o wielkości 1M tokenów, a koszt miliona tokenów wejściowych wynosi od $0.10 do $0.17. Którego z nich warto używać do codziennego programowania?

AIHubMix zlecił wszystkim trzem modelom tę samą poprawkę błędu — każdemu trzy razy — korzystając z jednego klucza API. Za każdym razem modele poprawnie naprawiły błąd, ale rachunki i czas oczekiwania znacznie się różniły:

• Claude Haiku 5.5 był najszybszy i najtańszy przy ustawieniach domyślnych: około 7 sekund i $0.0007 za poprawkę.
• DeepSeek V4.1 Flash 1017 potrzebował około 15 sekund, a koszt wyniósł $0.0014.
• MiniMax M3.1 Flash przy ustawieniach domyślnych potrzebował 56 sekund, a koszt wyniósł $0.0045. Po ustawieniu low czas spadł do 9.5 sekundy, a koszt do $0.0006 — najniższego wyniku w teście.

To zadanie nie wskazuje zwycięzcy pod względem poprawności. Poniżej przedstawiamy koszt jego wykonania przez każdy model i sytuacje, w których warto wybrać dany model.

Dlaczego właśnie te trzy modele

Konkurują o te same zastosowania. Wszystkie trzy należą do taniej i szybkiej kategorii w ofercie swoich dostawców i są przeznaczone do codziennego programowania oraz zadań wykonywanych przez agentów:

• DeepSeek wypuścił V4.1 Flash 10 września, a aktualizację 1017 — 17 października.
• Anthropic wypuścił Haiku 5.5 7 października.
• Model MiniMax zadebiutował jako Space Bunny Alpha 23 września, 27 września otrzymał oficjalną nazwę, a 19 października stał się dostępny w AIHubMix w rozliczeniu za token.

Użytkownicy już je porównują. W darmowym tygodniu Space Bunny w OpenRouter model trafił na szczyt dziennego rankingu, wyprzedzając DeepSeek V4.1 Flash. Dzień po premierze Haiku serwis OrcaRouter opublikował porównanie Haiku 5.5 z M3.1 Flash.

Ceny to stawki katalogowe AIHubMix z 19 października 2026 r. W dniach 19–25 października AIHubMix oferuje 30% zniżki na DeepSeek V4.1 Flash 1017; nie uwzględniono jej powyżej. Haiku 5.5 kosztuje $0.50 / $2.50 w przypadku promptów dłuższych niż 100K tokenów — pięciokrotność stawki podstawowej. W godzinach szczytu API DeepSeek nalicza podwójną opłatę, natomiast AIHubMix podaje jedną cenę. Dokumentacja MiniMax wymienia obsługę wideo dla M3.1 Flash; AIHubMix obecnie podaje dla tego modelu tekst i obrazy.

Specyfikacje pochodzą z dokumentacji poszczególnych dostawców: lista modeli MiniMax, strona DeepSeek z modelami i cenami oraz strona Anthropic dotycząca Haiku. Wyniki DeepSeek w benchmarkach pochodzą z jego własnego raportu technicznego V4.1 Flash. Wynik 43 Haiku w Artificial Analysis przytacza OrcaRouter. MiniMax ani nikt inny nie opublikował benchmarku M3.1 Flash.

Zadanie

Test polega na poprawieniu dwóch błędów w funkcji rozliczającej płatności — to właśnie takie „szybkie poprawki błędów” wszyscy trzej dostawcy wymieniają wśród zastosowań tych modeli:

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

Prompt opisuje objawy („naliczono opłatę za jeden dzień za mało”, gdy wstrzymanie usługi wykracza poza koniec okresu, oraz „za mało dni, czasem wartość ujemna” przy nakładających się okresach wstrzymania) i prosi wyłącznie o poprawioną funkcję. Następnie lokalny zestaw testowy sprawdza ją w 215 ukrytych przypadkach: 15 ręcznie przygotowanych przypadków brzegowych (stykające się okresy wstrzymania, okresy zagnieżdżone, wstrzymanie obejmujące cały okres i pusty okres) oraz 200 losowych przypadków porównywanych z referencyjnym rozwiązaniem brute force. Pierwotna funkcja przechodzi 138 z nich.

Każdy model uruchomiono trzy razy za pośrednictwem endpointu Chat Completions AIHubMix 19 października 2026 r., przy ustawieniach domyślnych. M3.1 Flash przetestowano również z ustawieniem low. Wszystkie dane pomiarowe pochodzą od AIHubMix; nikt inny ich nie odtworzył.

Wyniki

Do obliczenia kosztów zastosowano ceny AIHubMix dla tokenów wejściowych, wejściowych z pamięci podręcznej i wyjściowych. We wszystkich trzech modelach tokeny myślenia są rozliczane jak tokeny wyjściowe.

Oto, co wynika z rezultatów:

• Pod względem poprawności jest remis. Dwanaście uruchomień, dwanaście bezbłędnych poprawek. To zadanie nie pozwala rozróżnić jakości trzech modeli i nie będziemy udawać, że jest inaczej.
• Domyślne ustawienia decydują o rachunku. Przy tym samym zadaniu Flash w ustawieniu domyślnym zużywa około 8× więcej tokenów na myślenie niż Haiku. Poprawka wykonana przez Haiku w ustawieniu domyślnym kosztuje około sześć razy mniej niż w przypadku domyślnego ustawienia Flash ($0.70 vs $4.45 za tysiąc poprawek).
• Flash z ustawieniem low to najtańsza konfiguracja — $0.64 za tysiąc poprawek, nieco mniej niż $0.70 w przypadku Haiku. Haiku nadal działa szybciej.
• Różni się również szybkość generowania. Liczba tokenów wyjściowych podzielona przez czas rzeczywisty wyniosła około 183 tokenów/s dla Haiku, 148 dla DeepSeek i 112 dla Flash. Haiku generuje mniej tokenów, a przy tym szybciej.

Na 1,000 podobnych poprawek: Haiku kosztuje około $0.70, DeepSeek około $1.35, a Flash około $4.45 przy ustawieniach domyślnych lub $0.64 z ustawieniem low.

W drugim, znacznie krótszym zadaniu — przypisaniu pięciu zgłoszeń do pomocy technicznej do jednej z czterech etykiet — wszystkie 30 odpowiedzi trzech modeli przy różnych ustawieniach było poprawnych. Każde wywołanie kosztowało mniej niż $0.0001. Flash zużył od 0 do 6 tokenów na myślenie, Haiku nie zużył żadnego, a DeepSeek około 25, nawet gdy przez AIHubMix przekazano reasoning_effort: "none". W przypadku tak krótkich wywołań te różnice nie wpływają na rachunek.

W czym każdy model się sprawdza

Claude Haiku 5.5 to domyślny wybór, gdy ktoś czeka na odpowiedź. Przy ustawieniach domyślnych był najszybszy i najtańszy, a także osiągnął najlepszy niezależny wynik spośród trzech modeli. Ma dwie słabsze strony: cena rośnie pięciokrotnie, gdy prompt przekracza 100K tokenów, a limit długości odpowiedzi wynosi 128K.

DeepSeek V4.1 Flash 1017 warto wybrać, gdy potrzebujesz danych i kontroli. Ma najwięcej opublikowanych wyników benchmarków, otwarte wagi na licencji MIT, rzeczywisty tryb bez myślenia i limit odpowiedzi wynoszący 384K. W naszym zadaniu domyślny poziom myślenia plasował się między pozostałymi dwoma modelami.

MiniMax M3.1 Flash warto wybrać do długich promptów przy stałej cenie albo wtedy, gdy możesz dostosować poziom wysiłku. AIHubMix podaje jedną cenę niezależnie od długości promptu, limit odpowiedzi sięga 512K, a dokumentacja MiniMax wymienia obsługę wideo. Z ustawieniem low był najtańszym modelem w teście. Ma jednak trzy słabsze strony: ustawienie domyślne jest tu najwolniejsze i najdroższe, nikt jeszcze nie przeprowadził jego benchmarku, a myślenia nie da się wyłączyć.

Różnicę w przypadku długich promptów łatwo zlekceważyć. Przyjmijmy szacunkowo, że prompt z bazą kodu ma 300K tokenów, pamięć podręczna nie jest używana, a liczymy tylko koszt wejścia. Zakładając, że Haiku 5.5 nalicza stawkę dla promptów powyżej 100K za całość — tak jak opisuje to OrcaRouter — koszt wejścia wynosi 300,000 × $0.50 ÷ 1M = $0.15. W przypadku M3.1 Flash koszt to 300,000 × $0.165 ÷ 1M ≈ $0.05, a DeepSeek kosztuje mniej więcej tyle samo. Oznacza to, że jedno wywołanie Haiku jest około 3× droższe.

Kto powinien wybrać który model

• Interaktywna pomoc w programowaniu, krótkie prompty i użytkownicy czekający na odpowiedź: Claude Haiku 5.5.
• Przepływy pracy wymagające benchmarków, samodzielnego hostowania lub wywołań całkowicie pomijających etap myślenia: DeepSeek V4.1 Flash 1017.
• Praca z dużym kontekstem, generowanie długich odpowiedzi lub obsługa wideo — przy jawnym ustawieniu poziomu wysiłku: MiniMax M3.1 Flash z ustawieniem low lub medium.
• Nie masz pewności? Uruchom własne zadanie na wszystkich trzech modelach. Wystarczy jeden klucz i jedna pętla.

Uruchom wszystkie trzy modele za pomocą jednego klucza

W AIHubMix wszystkie trzy odpowiadają za pośrednictwem tego samego endpointu zgodnego z OpenAI, więc zmienia się tylko identyfikator modelu. Szybki start wyjaśnia, jak uzyskać klucz:

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")

Karty z porównaniem cen znajdziesz na stronach porównawczych AIHubMix: M3.1 Flash vs DeepSeek V4.1 Flash 1017 oraz M3.1 Flash vs Claude Haiku 5.5.

FAQ

Który model lepiej sprawdza się w programowaniu: MiniMax M3.1 Flash, DeepSeek V4.1 Flash czy Claude Haiku 5.5?
W naszym zadaniu z dwiema poprawkami wszystkie trzy modele za każdym razem podały poprawny wynik. Przy ustawieniach domyślnych Haiku 5.5 był najszybszy i najtańszy, a M3.1 Flash był najtańszy po ustawieniu niskiego poziomu wysiłku. DeepSeek ma najwięcej opublikowanych wyników benchmarków.

Dlaczego MiniMax M3.1 Flash był tak wolny w teście?
Domyślny poziom myślenia to max. Przy tej samej poprawce model zużył około 6,400 tokenów na myślenie przy ustawieniu domyślnym i około 600 przy niskim; czas spadł z 56 sekund do mniej niż 10.

Czy DeepSeek V4.1 Flash 1017 różni się od DeepSeek V4.1 Flash?
1017 to aktualizacja DeepSeek V4.1 Flash z 17 października 2026 r. Zachowuje okno kontekstowe 1M i limit wyjściowy 384K. W AIHubMix jego identyfikator to deepseek-v4.1-flash-1017.

Który model jest najtańszy przy długich promptach?
W przypadku promptów dłuższych niż 100K tokenów MiniMax M3.1 Flash i DeepSeek V4.1 Flash kosztują około jednej trzeciej ceny Claude Haiku 5.5, ponieważ stawka Haiku rośnie pięciokrotnie po przekroczeniu 100K tokenów.

Czy można wywoływać wszystkie trzy modele jednym kluczem API?
Tak. W AIHubMix wszystkie trzy korzystają z tego samego klucza i tego samego endpointu zgodnego z OpenAI; zmienia się tylko identyfikator modelu.

Czy MiniMax M3.1 Flash ma wyniki benchmarków?
Jeszcze nie. MiniMax niczego nie opublikował, a modelu nie ma w Artificial Analysis. Tabele, w których podano jego wyniki, zwykle przedstawiają wyniki MiniMax M3.

Czytaj dalej: seria MiniMax M3.1 Flash

• Jeśli Flash trafił na Twoją krótką listę, zacznij od informacji o tym, czym jest i co zastąpił — od Space Bunny po porównanie ceny z M2.7 i M3: MiniMax M3.1 Flash to Space Bunny: co zmieniło się względem M2.7 i M3 oraz ile kosztuje
• Wynik Flash w tym teście zależy niemal wyłącznie od jednego ustawienia. W tym artykule zmierzono wszystkie pięć poziomów: Poziomy wysiłku MiniMax M3.1 Flash: dlaczego ustawienie domyślne kosztowało 7× więcej niż low przy tej samej poprawce błędu
• Jeśli przenosisz istniejący kod MiniMax M2.5/M2.7 zamiast zaczynać od zera, najpierw zapoznaj się z błędami i cichymi zmianami: Przed 18 listopada przejdź z MiniMax M2.5/M2.7: napraw błąd 400 „requires adaptive thinking” w M3.1 Flash

Źródła

• MiniMax: modele
• DeepSeek: modele i ceny
• Anthropic: Claude Haiku
• AIHubMix: MiniMax M3.1 Flash vs DeepSeek V4.1 Flash 1017
• OrcaRouter: Claude Haiku 5.5 vs MiniMax M3.1 Flash Preview