MiniMax M3.1 Flash — это Space Bunny: что изменилось по сравнению с M2.7 и M3 и сколько это стоит

В конце сентября модель без названия производителя возглавила ежедневный рейтинг OpenRouter, обойдя DeepSeek V4.1 Flash, и пять дней подряд оставалась самой используемой моделью в OpenCode. Она фигурировала под названием Space Bunny Alpha и была бесплатной. Этой моделью оказалась MiniMax M3.1 Flash. По состоянию на 19 октября 2026 года вы можете вызывать её через AIHubMix с оплатой за токены под именем minimax-m3.1-flash по цене $0.165 за миллион входных токенов и $0.66 за миллион выходных токенов.

Коротко:

• Она заменяет M2.7. С 19 октября MiniMax перенаправляет запросы M Plan и Token Plan к M2.5 и M2.7 на M3.1 Flash. Обе старые линейки будут выведены из эксплуатации 18 ноября.
• На AIHubMix каждый токен обходится примерно на 43% дешевле, чем у M3. MiniMax пока не публиковала собственную цену за токены.
• Режим рассуждений всегда включён, а по умолчанию установлена максимальная глубина. При исправлении небольшой ошибки значение по умолчанию использовало примерно в 7× больше выходных токенов, чем настройка low, и занимало примерно в 6× больше времени. Обе настройки прошли все тесты.

От Space Bunny до идентификатора модели

Даты и места в рейтингах взяты из хронологии Space Bunny от CellCog, составленной по публикациям OpenRouter и OpenCode. За неделю до официального анонса сообщество определило модель по токенизатору, прежде чем MiniMax что-либо сообщила. Сравнение токенизаторов от cheaty в X показало, что текстовый токенизатор Space Bunny «идеально совпадает с токенизатором MiniMax M3». Другие тестировщики получили совпадение для 36 из 36 и 50 из 50 тестовых строк. Опубликованные характеристики Space Bunny также полностью совпадали с тем, что MiniMax позже указала в документации: контекст 1M, ввод текста, изображений и видео, а также режим рассуждений, который нельзя отключить. Один из первых пользователей подвёл итог: «невероятно быстрая, но ей нужны чёткие и конкретные инструкции, иначе она слишком ленится». Учитывайте это, когда будете составлять для неё промпты.

С тех пор MiniMax убрала из документации пометку «Preview». Теперь в списке моделей она указана как MiniMax-M3.1-Flash — «передовая мультимодальная модель для программирования с контекстным окном 1M и регулируемой глубиной рассуждений». Каждый ответ AIHubMix также содержит название исходной модели.

Что изменилось по сравнению с M2.7

Для тех, кто пользуется планом MiniMax, M2.7 — это модель, которую M3.1 Flash внезапно заменила. Вот практические отличия:

В документации MiniMax указан ввод видео. В настоящее время AIHubMix указывает для этой модели ввод текста и изображений. В наших тестах работали и изображения в формате Base64, и обычные URL изображений.

Некоторые вещи не изменились. Обе модели рассуждают при каждом запросе. Обе поддерживают совместимые с Anthropic и OpenAI API MiniMax. Согласно справочнику API MiniMax, обе принимают только tool_choice: auto. Если в вашем коде для M2.7 не использовались настройки рассуждений или кэширования, он будет работать с M3.1 Flash. Просто поведение будет другим, и большая часть различий объясняется уровнем рассуждений.

Новое управление — параметр effort. В руководстве MiniMax по генерации текста перечислены значения low, medium, high, xhigh и max; если параметр не указан, модель использует max. В M2.7 такого параметра не было. Поэтому, если в запросе не задан уровень effort, M3.1 Flash рассуждает на максимальной мощности.

Насколько она близка к M3 и в чём M3 всё ещё выигрывает

M3 — модель уровнем выше: флагман MiniMax с открытыми весами, выпущенный 1 June и имеющий такое же контекстное окно 1M. На AIHubMix выходные токены M3 стоят в 1.75× дороже, чем у Flash ($1.152 против $0.66). Разница существенная, но это не модели из разных весовых категорий.

Честный ответ на вопрос «насколько Flash близка к M3» — пока никто не публиковал результаты тестов Flash. MiniMax не выпускала таблицу бенчмарков M3.1 Flash, и в Artificial Analysis её тоже нет. Для M3 есть и то и другое. MiniMax сообщила о результате 59.0% в SWE-Bench Pro (по собственной оценке), а Artificial Analysis присвоила M3 оценку 29.2 в своём рейтинге Intelligence Index. Любая таблица бенчмарков M3.1 Flash, которую вы встретите, либо относится к M3, либо не имеет подтверждённого источника.

M3 явно выигрывает в четырёх аспектах:

• Доказательства. Для M3 есть независимые оценки; для Flash — отдельные отзывы и наши собственные тесты.
• Открытые веса. Веса M3 опубликованы на Hugging Face по лицензии MiniMax Community License. Для Flash их пока нет; MiniMax заявила о планах выпустить их, но не назвала дату.
• Отключение режима рассуждений. M3 может полностью пропускать этап рассуждений. Flash — нет, поэтому сложно добиться быстрого выполнения критичных к задержке одиночных запросов.
• Приоритетный уровень обслуживания. MiniMax предлагает для M3 более быстрый уровень Priority по цене в 1.5× выше. Flash отклоняет параметр service_tier.

Flash выигрывает по цене за токен и благодаря настройке effort, которая позволяет одной модели справляться и с быстрыми исправлениями, и с длительными рассуждениями.

Цена и фактические затраты

Цены указаны за миллион токенов; данные проверены 19 октября 2026 года. Данные MiniMax взяты со страницы тарифов с оплатой по факту использования. В официальную цену M3 включена постоянная скидка 50%, как её называет MiniMax.

Официальная цена M3 удваивается при объёме входных токенов свыше 512K. Для M3.1 Flash на AIHubMix указана единая цена.

На AIHubMix цена Flash за токен примерно на 44% ниже, чем у M2.7 ($0.165 ÷ $0.2958 ≈ 0.56), и примерно на 43% ниже, чем у M3 ($0.165 ÷ $0.288 ≈ 0.57). Для выходных токенов соотношение такое же.

Однако цена за токен — не вся сумма в счёте. Поскольку режим рассуждений всегда включён, уровень effort определяет, сколько токенов потребуется на задачу. Чтобы оценить это в цифрах, 19 октября AIHubMix выполнила одну реалистичную задачу. Все приведённые ниже данные получены AIHubMix; пока никто другой их не воспроизвёл.

Задача: исправить функцию расчёта оплаты с двумя ошибками. Если пауза длится дольше конца периода, один день учитывается дважды; перекрывающиеся паузы вычитаются дважды. Модель возвращает исправленную функцию, а локальный тестовый стенд запускает 215 скрытых тестов. Каждая настройка проверялась трижды через эндпоинт Chat Completions AIHubMix.

Вот расчёт для строки со значением по умолчанию. Запрос использовал 464 токена промпта, около 192 из них были взяты из кэша, а также 6,673 выходных токена. Итого: (272 × $0.165 + 192 × $0.0165 + 6,673 × $0.66) ÷ 1,000,000 ≈ $0.0045. Для 1,000 подобных исправлений это примерно $4.45 при значении по умолчанию и $0.64 с настройкой low при тех же результатах тестов.

Три запуска на настройку — небольшая выборка, а разброс между запусками был большим: при значении по умолчанию количество выходных токенов колебалось от 4,589 до 9,680. Тем не менее направление очевидно. Если перейти с M2.7, не задав уровень effort, более низкая цена за токен может нивелироваться токенами, потраченными на рассуждения в сложных задачах. В публикации об effort из этой серии (ссылка в конце) подробно описана вся шкала из пяти уровней.

Когда это не лучший выбор

• Интерактивная работа с настройкой по умолчанию. Небольшое исправление одной функции занимало от 39 до 82 секунд при уровне по умолчанию. Если пользователь ждёт ответа, задайте low или medium либо используйте более быструю модель. В наших тестах Claude Haiku 5.5 выполнила то же исправление примерно за 7 секунд.
• Задачи, для которых нужны опубликованные результаты. Если для проверки закупки или SLA требуется независимый бенчмарк, он есть у M3 и DeepSeek V4.1 Flash, но пока нет у Flash.
• Запросы, которые должны выполняться без рассуждений. Flash не умеет пропускать рассуждения. На коротких промптах для классификации адаптивный режим рассуждений тратил совсем немного токенов (от 0 до 6), но гарантировать нулевое количество нельзя.
• Самостоятельное размещение. Без опубликованных весов нечего развёртывать.

Кому стоит перейти сейчас, кому подождать, а кому остаться

• Пользователи M Plan и Token Plan на M2.5 или M2.7: вы уже перешли, поскольку MiniMax перенаправляет запросы с этими названиями моделей начиная с сегодняшнего дня. Повторно проведите оценку моделей и добавьте в запросы настройку effort.
• Пользователи с оплатой по факту использования на M2.5 или M2.7: у вас есть время до 18 ноября. Переход на M3.1 Flash в AIHubMix требует изменить ID модели и добавить reasoning_effort. В публикации о миграции из этой серии разобраны ошибки, с которыми вы столкнётесь.
• Команды, уже использующие M3 для агентов-программистов: попробуйте Flash с настройкой low или medium на части трафика. Цена за токен на 43% ниже, а в нашей задаче все настройки прошли тесты.
• Оставайтесь на M3, если вам нужны открытые веса, возможность отключить рассуждения, независимые бенчмарки или уровень Priority.

Быстрее всего — отправить собственный промпт в MiniMax M3.1 Flash на AIHubMix и в M3 с одним и тем же ключом. На странице сравнения представлены карточки цен обеих моделей. В кратком руководстве по началу работы с AIHubMix описаны ключи и базовые URL:

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)

Часто задаваемые вопросы

MiniMax M3.1 Flash — это та же модель, что и Space Bunny Alpha?
Да. Space Bunny Alpha — анонимное название M3.1 Flash в OpenRouter и OpenCode, появившееся 23 September 2026 года. Тесты токенизатора, проведённые сообществом, связали её с MiniMax ещё до того, как 27 September MiniMax назвала модель.

Какой ID модели используется в AIHubMix?
minimax-m3.1-flash. В собственной документации MiniMax используется название MiniMax-M3.1-Flash, а в более ранних материалах — MiniMax-M3.1-Flash-Preview.

Сколько стоит MiniMax M3.1 Flash?
В AIHubMix цена составляет $0.165 за миллион входных токенов, $0.66 за миллион выходных токенов и $0.0165 за миллион входных токенов, прочитанных из кэша. По состоянию на 19 октября 2026 года MiniMax не публиковала собственную цену за токены.

Можно ли отключить режим рассуждений?
Нет. Модель всегда рассуждает. Самая низкая настройка — effort low; на коротких промптах при ней часто расходуется совсем мало токенов на рассуждения.

Что произойдёт с моими запросами к M2.7?
В рамках планов M Plan и Token Plan от MiniMax запросы, в которых указаны M2.5 или M2.7, с 19 октября 2026 года будут направляться в M3.1 Flash. В рамках оплаты по факту использования MiniMax существующие пользователи смогут вызывать M2.5 и M2.7 до 18 ноября 2026 года, после чего такие запросы перестанут работать.

M3.1 Flash лучше, чем M3?
Опубликованных бенчмарков, которые позволили бы это утверждать, нет. Стоимость токенов Flash ниже, и у модели есть уровни усилий. У M3 открытые веса, независимые оценки, тариф Priority, а также возможность работать без режима размышления.

Поддерживает ли модель изображения и видео?
Согласно документации MiniMax, модель принимает на вход текст, изображения и видео. Сейчас на странице этой модели в AIHubMix указана поддержка текста и изображений. В наших тестах сработали и изображения в формате base64, и URL изображений.

Читайте дальше: серия MiniMax M3.1 Flash

• Если вы переносите код с M2.5 или M2.7 до вывода моделей из эксплуатации 18 ноября, в этой статье перечислены все ошибки и незаметные изменения, с которыми мы столкнулись: Переход с MiniMax M2.5/M2.7 до 18 ноября: исправляем ошибку 400 «requires adaptive thinking» в M3.1 Flash
• Основная причина описанных выше затрат — уровень усилий, заданный по умолчанию. В этой статье сравниваются все пять уровней на одной и той же задаче по исправлению ошибки: Уровни усилий MiniMax M3.1 Flash: почему на исправление одной и той же ошибки уровень по умолчанию потратил в 7 раз меньше
• Сравнение Flash с двумя другими недорогими моделями для программирования, выпущенными в том же месяце, на одной и той же задаче: MiniMax M3.1 Flash против DeepSeek V4.1 Flash и Claude Haiku 5.5: одна ошибка, три счёта

Источники

• MiniMax: модели
• MiniMax: вызов модели (руководство по генерации текста)
• AIHubMix: MiniMax M3.1 Flash
• CellCog: Space Bunny Alpha, скрытая модель и подсказки MiniMax
• Developers Digest: вывод MiniMax M2.5 и M2.7 из эксплуатации