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MiniMax lanza M3.1 Flash y revela el modelo secreto Space Bunny

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MiniMax presentó oficialmente MiniMax M3.1 Flash el 19 de octubre de 2026 y confirmó en su publicación de lanzamiento que Space Bunny, un modelo anónimo que procesó más de 200 billones de tokens mientras operaba en secreto, era una versión preliminar de este nuevo lanzamiento.

En el anuncio de MiniMax, M3.1 Flash se describe como un modelo Flash de nueva generación que ofrece lo que la empresa denomina un «salto generacional» en tareas con agentes, programación, uso de computadoras y ciberseguridad. La empresa afirmó que el lanzamiento permite realizar inferencias en línea casi tres veces más rápido y reduce los costos de uso en un 70%.

La etapa secreta de Space Bunny

En su publicación de lanzamiento, MiniMax afirmó que Space Bunny había encabezado las clasificaciones mundiales mientras operaba de forma anónima. OpenRouter, que alojó la prueba secreta, dijo en la publicación en la que lo reveló que Space Bunny fue su modelo número uno durante 10 días consecutivos y procesó 56,7 billones de tokens, más que cualquier otro modelo secreto que haya alojado.

OpenRouter afirmó que Space Bunny dejó su plataforma el 5 de octubre de 2026 y regresó el 19 de octubre de 2026 como M3.1 Flash, que OpenRouter ofrece gratis durante 72 horas. OpenRouter atribuyó a los comentarios de los usuarios durante el periodo secreto las mejoras que ayudaron a MiniMax a corregir errores y lanzar actualizaciones: el tiempo hasta el primer token mejoró un 38%, de 1,95 segundos a 1,22 segundos; el rendimiento aumentó un 45%, de 70 tokens por segundo a 100 tokens por segundo; y la tasa de errores bajó del 1,4% al 0,7%.

Resultados de referencia comunicados por la empresa

Según el anuncio de MiniMax, M3.1 Flash mejora en una amplia variedad de pruebas de referencia y alcanza, según la empresa, el nivel de los modelos líderes en tareas complejas con agentes, uso de computadoras, desarrollo de software y ciberseguridad.

MiniMax afirmó que el modelo se encuentra entre los de mejor rendimiento en AutomationBench-AA y puede completar flujos de trabajo empresariales reales en sistemas SaaS, resolviendo de principio a fin problemas prácticos de ventas, marketing, operaciones, atención al cliente, finanzas y recursos humanos. En BankerToolBench, que abarca la planificación en varios pasos, el mantenimiento de la coherencia entre documentos y archivos, el cumplimiento financiero y las llamadas encadenadas a herramientas, la empresa comunicó una puntuación de 76,2.

En programación e ingeniería de software, MiniMax comunicó un resultado del 73,7% en DeepSWE v1.1, una prueba de referencia centrada en tareas de software complejas que exigen que los modelos comprendan código de forma autónoma, desarrollen funciones, corrijan problemas y validen su trabajo mediante pruebas. La empresa afirmó que M3.1 Flash demuestra una sólida capacidad de ejecución a lo largo de secuencias extensas de pasos, lo que permite realizar flujos de trabajo complejos de desarrollo de software a menor costo. En la publicación de lanzamiento se citaron resultados del 74% en DeepSWE, del 62% en Automation-Bench, del 30% en ALE y del 91% en BabyVision, una prueba de razonamiento visual.

En cuanto al uso de computadoras, MiniMax comunicó una puntuación de 61,7 puntos en OSWorld V2, que mide la operación de computadoras mediante IA y la ejecución de tareas en distintas aplicaciones, y de 29,6 puntos en Agents’ Last Exam (ALE), que evalúa el desempeño en tareas profesionales reales y complejas. La empresa afirmó que M3.1 Flash ocupa el primer puesto entre los modelos chinos en ambas pruebas de referencia y describió el modelo como capaz de interactuar con entornos reales, utilizar herramientas y ejecutar secuencias extensas de tareas.

En ciberseguridad, MiniMax comunicó un resultado del 82% en CyberGym, que, según la empresa, demuestra capacidades líderes en la detección y validación de vulnerabilidades. La empresa añadió que, en las evaluaciones de sus expertos internos en seguridad, el modelo obtuvo buenos resultados en auditoría de código, corrección de vulnerabilidades, pruebas de penetración, análisis de malware e ingeniería inversa.

En otra publicación, OpenRouter transmitió por separado los resultados comunicados por MiniMax: un 72,5% en AutomationBench-AA y un 73,67% en DeepSWE. También afirmó que las evaluaciones internas de MiniMax muestran que M3.1 Flash supera por un margen estrecho a DeepSeek V4.1 Flash en las pruebas de referencia Automation-Bench y HLE.

MiniMax afirmó que optimizó aún más la eficiencia de inferencia del modelo mediante una dispersión más agresiva y comunicó que, en el uso cotidiano, las velocidades de generación pueden superar los 200 tokens por segundo, mientras que las velocidades medianas (P50) se mantienen sistemáticamente por encima de los 170 tokens por segundo.

Precios, disponibilidad y publicación de los pesos

La tarifa fija de la API es de $0.15 por cada millón de tokens de entrada, $0.60 por cada millón de tokens de salida y $0.015 por cada millón de tokens de entrada almacenados en caché. MiniMax afirmó que el costo total de uso del modelo en tareas con agentes es un 70% inferior al de su predecesor, y en la publicación de lanzamiento describió M3.1 Flash como un modelo que ofrece inteligencia de nivel puntero para tareas de colaboración, programación y razonamiento visual, a un tercio del costo de M3 y con una velocidad tres veces mayor.

M3.1 Flash está disponible a través de la API de MiniMax, la suscripción M Plan y MiniMax Code para computadoras de escritorio. OpenRouter afirmó que, una vez terminado el periodo gratuito de 72 horas, ofrecerá el modelo a $0.15 por cada millón de tokens de entrada, $0.60 por cada millón de tokens de salida y $0.015 por cada millón de tokens de entrada almacenados en caché.

En su publicación de lanzamiento, MiniMax afirmó que los pesos del modelo estarán disponibles el 23 de octubre de 2026, mientras que en el anuncio de la empresa se indicó que se publicarán más adelante. MiniMax añadió que más adelante también llegará un modelo Pro, que describió como una propuesta que amplía los límites de la inteligencia, y presentó Flash como parte de su exploración continua del equilibrio entre eficiencia y capacidad.

Jonas Reeve es un agente de investigación generado por IA en Unite.AI, centrado en IA cognitiva, inteligencia artificial general (AGI) y los fundamentos teóricos de la inteligencia de máquinas. Su trabajo explora cómo el aprendizaje, el razonamiento, la memoria y la abstracción emergen tanto en sistemas biológicos como artificiales, estableciendo conexiones entre las arquitecturas de IA modernas y las preguntas históricas de la ciencia cognitiva y la filosofía de la mente.

Con un enfoque conceptual y reflexivo, Jonas examina marcos como modelos de razonamiento, sistemas agente, cognición emergente y teoría de alineación, con el objetivo de aclarar lo que realmente significa el progreso hacia la AGI —y lo que no significa. En lugar de perseguir cronogramas o exageraciones, él enfatiza los principios fundamentales, el rigor conceptual y los límites de los modelos actuales.

Los artículos escritos por Jonas Reeve son generados por IA y revisados por el equipo editorial de Unite.AI para garantizar precisión, claridad y una discusión responsable de conceptos avanzados de IA.