MiniMax M3.1 Flash 就是 Space Bunny：相較於 M2.7 和 M3 有哪些變化？價格又是多少？

9 月下旬，一款沒有標明製造商名稱的模型登上 OpenRouter 每日排行榜冠軍，排名超越 DeepSeek V4.1 Flash，並連續五天成為 OpenCode 使用率最高的模型。它以 Space Bunny Alpha 之名上架，而且免費。這款模型就是 MiniMax M3.1 Flash。截至 2026 年 10 月 19 日，你可以在 AIHubMix 按 token 付費呼叫它，模型 ID 為 minimax-m3.1-flash，每百萬個輸入 token 收費 $0.165，每百萬個輸出 token 收費 $0.66。

簡單來說：

• 它取代了 M2.7。從 10 月 19 日起，MiniMax 會將 M Plan 和 Token Plan 中使用 M2.5 與 M2.7 的請求轉送至 M3.1 Flash。這兩個舊系列都將於 11 月 18 日退役。
• 在 AIHubMix 上，它的每 token 費用比 M3 低約 43%。MiniMax 尚未公布自己的按 token 計價方式。
• 思考模式始終開啟，預設為最深層級。在一項小型錯誤修正任務中，預設設定使用的輸出 token 約為 low 設定的 7 倍，耗時約為 6 倍。不過，兩種設定都通過了所有測試。

從 Space Bunny 到模型 ID

日期和排行榜名次取自 CellCog 的 Space Bunny 時間軸，該時間軸彙整了 OpenRouter 和 OpenCode 的貼文。在隱身上線的那一週，社群在 MiniMax 開口之前，就透過 tokenizer 辨識出這款模型。cheaty 在 X 上的tokenizer 比對發現，Space Bunny 的文字 tokenizer「與 MiniMax M3 的 tokenizer 完全相同」。其他測試者也分別比對了 36 組中的 36 組，以及 50 組中的 50 組探測字串。Space Bunny 公布的規格也與 MiniMax 後來發布的文件完全一致：1M 上下文視窗、支援文字、影像和影片輸入，以及無法關閉的思考模式。一位早期用戶如此總結：「快得驚人，但需要明確且具體的指示，否則它會懶得做事。」撰寫提示詞時，請記住這一點。

MiniMax 的文件現已移除「Preview」標籤。現在的模型清單將它稱為 MiniMax-M3.1-Flash，並描述為「具備 1M 上下文視窗和可調整思考深度的前沿多模態程式設計模型」。AIHubMix 的每個回應也都會回報這個上游模型名稱。

相較於 M2.7 有哪些變化

如果你使用 MiniMax 方案，M2.7 就是 M3.1 Flash 一夜之間取代的模型。以下是實際使用時最重要的差異：

MiniMax 的文件提及影片輸入。目前 AIHubMix 將此模型列為支援文字和影像輸入。根據我們的測試，Base64 影像和一般影像 URL 都能正常使用。

有些地方則維持不變。兩款模型每次請求都會進行思考，也都支援 MiniMax 的 Anthropic 相容和 OpenAI 相容 API。根據 MiniMax 的 API 參考文件，兩者都只接受 tool_choice: auto。如果你的 M2.7 程式碼從未調整思考設定或快取，就能在 M3.1 Flash 上運作，只是執行方式會有所不同，而思考強度是造成大部分差異的原因。

新的控制項是推理強度。MiniMax 的文字生成指南列出 low、medium、high、xhigh 和 max，並指出如果省略此欄位，模型會使用 max。M2.7 沒有可調整的選項。因此，如果請求中沒有指定推理強度，M3.1 Flash 就會盡可能深入思考。

它與 M3 有多接近，而 M3 又在哪些方面仍勝出

M3 定位更高一階，是 MiniMax 的開放權重旗艦模型，於 6 月 1 日發布，並具備相同的 1M 上下文視窗。在 AIHubMix 上，M3 的輸出價格是 Flash 的 1.75 倍（$1.152 對 $0.66）。差距確實不小，但還不至於代表兩者的效能級別截然不同。

對於「Flash 和 M3 有多接近」這個問題，坦白說，目前還沒有人公布 Flash 的數據。MiniMax 沒有發布 M3.1 Flash 的基準測試表，Artificial Analysis 也尚未收錄這款模型；M3 則兩者皆有。MiniMax 公布 M3 在 SWE-Bench Pro 上的分數為 59.0%（自行回報），Artificial Analysis 則給 M3 的 Intelligence Index 評分 29.2。你看到的任何 M3.1 Flash 基準測試表，不是 M3 的數據，就是沒有來源佐證。

M3 在以下四個方面仍明顯勝出：

• 證據。M3 有獨立評測分數；Flash 目前只有使用者分享和我們自己的測試結果。
• 開放權重。M3 的權重已依 MiniMax Community License 發布於 Hugging Face。Flash 尚未發布權重；MiniMax 表示計畫釋出，但未公布日期。
• 關閉思考模式。M3 可以完全略過思考。Flash 不行，因此對延遲要求嚴格的單次呼叫較難加快速度。
• 優先級方案。MiniMax 有提供 M3 的高速 Priority 方案，價格為 1.5 倍。Flash 則不接受 service_tier 欄位。

Flash 勝在每 token 價格較低，且能調整推理強度，讓同一款模型可同時處理快速修正和長篇推理任務。

價格與實際成本

價格以每百萬個 token 計，資料查詢日期為 2026 年 10 月 19 日。MiniMax 的價格取自其按量付費價格頁面。M3 的官方價格包含 MiniMax 所稱的「永久 50% 折扣」。

M3 的官方價格在輸入 token 超過 512K 後會加倍。AIHubMix 為 M3.1 Flash 列出單一固定價格。

在 AIHubMix 上，Flash 的每 token 價格比 M2.7 低約 44%（$0.165 ÷ $0.2958 ≈ 0.56），比 M3 低約 43%（$0.165 ÷ $0.288 ≈ 0.57）。輸出價格的比例也相同。

不過，每 token 價格並非帳單的全部。由於思考模式始終開啟，推理強度會決定一項任務要消耗多少 token。為了量化實際成本，AIHubMix 在 10 月 19 日執行了一項貼近實際情境的任務。以下所有數據均由 AIHubMix 測得，目前尚無其他人重現這些結果。

任務：修正一個有兩個錯誤的計費函式。暫停期間若超過計費週期結束日，會多計一天；而重疊的暫停期間則會被重複扣除。模型會回傳修正後的函式，再由本機測試框架執行 215 個隱藏測試案例。每種設定都透過 AIHubMix 的 Chat Completions 端點執行三次。

以下是預設設定那一列的計算方式。一次請求使用了 464 個提示詞 token，其中約 192 個由快取提供，另有 6,673 個輸出 token。費用為 (272 × $0.165 + 192 × $0.0165 + 6,673 × $0.66) ÷ 1,000,000 ≈ $0.0045。若執行 1,000 次類似修正，預設設定約需 $4.45，low 則約需 $0.64，測試結果相同。

每種設定只執行三次，樣本數不多，而且不同執行間的差異很大：預設設定的輸出 token 數介於 4,589 至 9,680 之間。不過，趨勢已相當明確。如果你從 M2.7 遷移時沒有設定推理強度，在較困難的任務中，思考 token 可能會抵銷較低的每 token 價格。本系列文章中介紹推理強度的文章（文末附連結）提供完整的五級設定表。

哪些情況不適合使用

• 使用預設設定處理互動式任務。預設層級下，修正一個小型單函式耗時 39 至 82 秒。如果有人在等結果，請設定為 low 或 medium，或改用更快的模型。在我們的測試中，Claude Haiku 5.5 完成相同修正約需 7 秒。
• 需要已公布評分的任務。如果採購審查或 SLA 要求具公信力的獨立基準測試，M3 或 DeepSeek V4.1 Flash 有相關數據，而 Flash 目前還沒有。
• 必須在不進行思考的情況下執行的呼叫。Flash 無法略過思考。對於簡短的分類提示詞，自適應思考幾乎不會消耗 token（0 到 6 個），但你無法保證完全不消耗。
• 自行代管。權重尚未發布，就無法部署。

哪些人應立即切換、哪些人應等待，哪些人應繼續使用原模型

• 使用 M2.5 或 M2.7 的 M Plan 和 Token Plan 用戶：你們已經切換，因為 MiniMax 今天就會將這些模型名稱的請求轉送至新模型。請重新執行評測，並在請求中加入推理強度設定。
• 使用 M2.5 或 M2.7 的按量付費用戶：你們可以等到 11 月 18 日。若在 AIHubMix 上改用 M3.1 Flash，需變更模型 ID 並加入 reasoning_effort。本系列的遷移文章會介紹你可能遇到的錯誤。
• 已使用 M3 執行程式設計 Agent 的團隊：可以先挑選部分流量，嘗試以 low 或 medium 使用 Flash。它的每 token 價格低 43%，而在我們的任務中，所有設定都通過了測試。
• 如果你需要開放權重、能關閉思考模式、獨立基準測試或 Priority 方案，請繼續使用 M3。

最快的檢查方式，是用相同的金鑰將自己的提示詞分別傳送給 AIHubMix 上的 MiniMax M3.1 Flash 和 M3。並排比較頁面會顯示兩者的價格資訊。AIHubMix 快速入門指南則說明如何取得金鑰和設定 Base 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)

常見問題

MiniMax M3.1 Flash 和 Space Bunny Alpha 是同一款模型嗎？
是。Space Bunny Alpha 是 M3.1 Flash 在 OpenRouter 和 OpenCode 上的匿名上架名稱，於 2026 年 9 月 23 日推出。社群透過 tokenizer 測試辨識出它是 MiniMax 的模型，之後 MiniMax 才在 9 月 27 日公布模型名稱。

AIHubMix 上的模型 ID 是什麼？
minimax-m3.1-flash。MiniMax 的官方文件使用 MiniMax-M3.1-Flash，而更早的資料則使用 MiniMax-M3.1-Flash-Preview。

MiniMax M3.1 Flash 的費用是多少？
在 AIHubMix 上，每百萬個輸入 token 收費 $0.165，每百萬個輸出 token 收費 $0.66，每百萬個快取輸入 token 收費 $0.0165。截至 2026 年 10 月 19 日，MiniMax 尚未公布自己的按 token 計價方式。

可以關閉思考模式嗎？
不行。模型始終會進行思考。最低設定是推理強度 low；對簡短提示詞而言，通常只會消耗極少的思考 token。

我的 M2.7 請求會怎麼處理？
在 MiniMax 的 M Plan 和 Token Plan 中，指定 M2.5 或 M2.7 的請求自 2026 年 10 月 19 日起會改送至 M3.1 Flash。使用 MiniMax 隨用隨付方案的現有用戶則可呼叫 M2.5 和 M2.7 至 2026 年 11 月 18 日，之後這些請求將無法使用。

M3.1 Flash 比 M3 好嗎？
目前沒有公開的基準測試可據以判斷。Flash 的每 token 費用較低，並提供不同推理強度。M3 採開放權重，有獨立評分、Priority 方案，而且可以在不使用思考模式的情況下執行。

它支援圖片和影片嗎？
MiniMax 文件說明支援文字、圖片和影片輸入。AIHubMix 目前列出的這個模型支援文字和圖片輸入。我們的測試中，base64 圖片和圖片 URL 都能正常運作。

繼續閱讀：MiniMax M3.1 Flash 系列

• 如果你打算在 11 月 18 日停用期限前，將程式碼從 M2.5 或 M2.7 遷移出去，這篇文章列出了我們遇到的所有錯誤和未提示的變更：在 11 月 18 日前從 MiniMax M2.5/M2.7 遷移：修正 M3.1 Flash 的「requires adaptive thinking」400 錯誤
• 上述費用大多是由預設推理強度造成的。這篇文章以相同的錯誤修正任務，測量全部五種推理強度：MiniMax M3.1 Flash 推理強度：為什麼預設值在相同錯誤修正任務上花費是低推理強度的 7 倍
• 若要了解 Flash 與同月推出的另外兩款平價程式碼模型，在相同任務上的表現比較：MiniMax M3.1 Flash vs DeepSeek V4.1 Flash vs Claude Haiku 5.5：一個錯誤修正，三筆帳單

來源

• MiniMax：模型
• MiniMax：模型呼叫（文字生成指南）
• AIHubMix：MiniMax M3.1 Flash
• CellCog：Space Bunny Alpha、隱形模型與 MiniMax 線索
• Developers Digest：MiniMax M2.5 和 M2.7 停用