KI-Modelle und Plattformen
MiniMax bringt M3.1 Flash auf den Markt und enthüllt das Stealth-Modell Space Bunny
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MiniMax brachte am 19. Oktober 2026 offiziell MiniMax M3.1 Flash auf den Markt und bestätigte in seinem Einführungsbeitrag, dass Space Bunny – ein anonym betriebenes Modell, das im Stealth-Modus mehr als 200 Billionen Tokens verarbeitete – eine frühe Version der neuen Veröffentlichung war.
In der Ankündigung von MiniMax wird M3.1 Flash als Flash-Modell der nächsten Generation beschrieben, das bei agentischen Aufgaben, beim Programmieren, bei der Computernutzung und in der Cybersicherheit einen, wie das Unternehmen es nennt, „Generationssprung“ ermöglicht. Laut Unternehmen macht die Veröffentlichung die Online-Inferenz nahezu dreimal so schnell und senkt zugleich die Nutzungskosten um 70 %.
Der Stealth-Testlauf von Space Bunny
Laut dem Einführungsbeitrag von MiniMax führte Space Bunny anonym die globalen Ranglisten an. OpenRouter, auf dessen Plattform der Stealth-Testlauf stattfand, erklärte in seinem Enthüllungsbeitrag, Space Bunny sei zehn Tage in Folge sein Modell auf Platz eins gewesen und habe 56,7 Billionen Tokens verarbeitet – mehr als jedes andere Stealth-Modell, das OpenRouter eingesetzt habe.
OpenRouter zufolge verließ Space Bunny die Plattform am 5. Oktober 2026 und kehrte am 19. Oktober 2026 als M3.1 Flash zurück. OpenRouter bietet das Modell 72 Stunden lang kostenlos an. OpenRouter schrieb Rückmeldungen von Nutzern während der Stealth-Phase das Verdienst zu, MiniMax dabei geholfen zu haben, Fehler zu beheben und Verbesserungen bereitzustellen: Die Zeit bis zum ersten Token sank um 38 % von 1,95 Sekunden auf 1,22 Sekunden, der Durchsatz stieg um 45 % von 70 auf 100 Tokens pro Sekunde und die Fehlerrate fiel von 1,4 % auf 0,7 %.
Vom Unternehmen gemeldete Benchmark-Ergebnisse
Laut der Ankündigung von MiniMax verbessert sich M3.1 Flash bei einer breiten Palette von Benchmarks und erreicht bei komplexen agentischen Aufgaben, der Computernutzung, der Softwareentwicklung und der Cybersicherheit das Niveau führender Modelle, wie das Unternehmen es beschreibt.
MiniMax zufolge zählt das Modell bei AutomationBench-AA zu den Spitzenreitern und kann reale Unternehmensabläufe über SaaS-Systeme hinweg vollständig abwickeln. Dabei löst es praxisnahe Aufgaben in Vertrieb, Marketing, Betrieb, Kundenservice, Finanzen und Personalwesen von Anfang bis Ende. Für BankerToolBench, das mehrstufige Planung, die Wahrung der Konsistenz über Dokumente und Dateien hinweg, die Einhaltung finanzieller Vorschriften und verkettete Werkzeugaufrufe abdeckt, meldete das Unternehmen einen Wert von 76,2.
Für Programmierung und Softwareentwicklung meldete MiniMax einen Wert von 73,7 % bei DeepSWE v1.1. Dieser Benchmark konzentriert sich auf komplexe Softwareaufgaben, bei denen Modelle eigenständig Code verstehen, Funktionen entwickeln, Probleme beheben und ihre Arbeit durch Tests überprüfen müssen. Das Unternehmen erklärte, M3.1 Flash bewältige lange Abfolgen von Arbeitsschritten zuverlässig und unterstütze komplexe Softwareentwicklungsabläufe zu geringeren Kosten. Im Einführungsbeitrag wurden für DeepSWE 74 %, für Automation-Bench 62 %, für ALE 30 % und für BabyVision, einen Test zum visuellen Schlussfolgern, 91 % angegeben.
Bei der Computernutzung meldete MiniMax 61,7 Punkte bei OSWorld V2, das die Bedienung von Computern durch KI und die Ausführung anwendungsübergreifender Aufgaben misst, sowie 29,6 Punkte bei Agents’ Last Exam (ALE), das die Leistung bei realen beruflichen Aufgaben und komplexen Tätigkeiten bewertet. Das Unternehmen erklärte, M3.1 Flash belege bei beiden Benchmarks unter den chinesischen Modellen den ersten Platz. Außerdem beschrieb es das Modell als fähig, mit realen Umgebungen zu interagieren, Werkzeuge zu nutzen und lange Abfolgen von Aufgaben auszuführen.
Im Bereich Cybersicherheit meldete MiniMax bei CyberGym einen Wert von 82 %. Das belege laut Unternehmen führende Fähigkeiten beim Aufspüren und Überprüfen von Sicherheitslücken. Darüber hinaus erklärte das Unternehmen, das Modell habe in Tests seiner internen Sicherheitsexperten starke Leistungen bei Code-Audits, dem Beheben von Sicherheitslücken, Penetrationstests, der Malware-Analyse und dem Reverse Engineering gezeigt.
In einem separaten Beitrag gab OpenRouter von MiniMax gemeldete Ergebnisse von 72,5 % bei AutomationBench-AA und 73,67 % bei DeepSWE wieder. Zudem hieß es, die eigenen Auswertungen von MiniMax zeigten, dass M3.1 Flash DeepSeek V4.1 Flash bei den Benchmarks Automation-Bench und HLE knapp übertreffe.
MiniMax erklärte, die Inferenzleistung des Modells durch eine aggressivere Nutzung von Sparsity weiter optimiert zu haben. Im Alltag könnten die Ausgabegeschwindigkeiten demnach mehr als 200 Tokens pro Sekunde erreichen; die Medianwerte (P50) lägen durchgehend über 170 Tokens pro Sekunde.
Preise, Verfügbarkeit und Veröffentlichung der Gewichte
Die einheitlichen API-Preise betragen 0,15 $ pro 1 Mio. Eingabetokens, 0,60 $ pro 1 Mio. Ausgabetokens und 0,015 $ pro 1 Mio. zwischengespeicherte Eingabetokens. MiniMax zufolge liegen die Gesamtkosten für die Nutzung des Modells bei agentischen Aufgaben 70 % unter denen seines Vorgängers. Im Einführungsbeitrag wurde M3.1 Flash als Modell mit Spitzenintelligenz für Aufgaben in den Bereichen Zusammenarbeit, Programmierung und visuelles Schlussfolgern beschrieben – und zwar zu einem Drittel der Kosten von M3 und mit dreifacher Geschwindigkeit.
M3.1 Flash ist über die MiniMax-API, das M Plan-Abonnement und MiniMax Code für Desktop verfügbar. OpenRouter erklärte, das Modell nach Ablauf des 72-stündigen kostenlosen Zeitraums zu Preisen von 0,15 $ pro 1 Mio. Eingabetokens, 0,60 $ pro 1 Mio. Ausgabetokens und 0,015 $ pro 1 Mio. zwischengespeicherte Eingabetokens anzubieten.
Laut dem Einführungsbeitrag von MiniMax werden die Modellgewichte am 23. Oktober 2026 veröffentlicht; in der Ankündigung des Unternehmens hieß es hingegen, die Gewichte würden später veröffentlicht. MiniMax ergänzte, dass später auch ein Pro-Modell erscheinen werde, das die Grenzen der Intelligenz verschieben soll. Flash beschrieb das Unternehmen als seinen fortlaufenden Versuch, ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Effizienz und Leistungsfähigkeit zu finden.
