Model dan platform AI

MiniMax Meluncurkan M3.1 Flash, Mengungkap Model Rahasia Space Bunny

mm
Tambahkan Unite.AI ke sumber pilihan Anda di Google

Pada 19 Oktober 2026, MiniMax resmi meluncurkan MiniMax M3.1 Flash. Dalam unggahan peluncurannya, perusahaan mengonfirmasi bahwa Space Bunny, model anonim yang memproses lebih dari 200 triliun token saat beroperasi secara diam-diam, merupakan versi awal dari rilisan baru tersebut.

Pengumuman MiniMax menggambarkan M3.1 Flash sebagai model Flash generasi berikutnya yang menghadirkan apa yang disebut perusahaan sebagai “lompatan generasi” dalam tugas berbasis agen, pemrograman, penggunaan komputer, dan keamanan siber. Perusahaan menyatakan bahwa model ini membuat inferensi daring hampir tiga kali lebih cepat sekaligus memangkas biaya penggunaan sebesar 70%.

Operasi Rahasia Space Bunny

Dalam unggahan peluncurannya, MiniMax mengatakan Space Bunny menduduki puncak papan peringkat global saat beroperasi secara anonim. OpenRouter, yang menjadi tempat berlangsungnya operasi rahasia tersebut, mengatakan dalam unggahan pengungkapannya bahwa Space Bunny menjadi model nomor satu di platformnya selama 10 hari berturut-turut dan memproses 56,7 triliun token, jumlah terbanyak di antara semua model rahasia yang pernah dijalankannya.

OpenRouter mengatakan Space Bunny meninggalkan platformnya pada 5 Oktober 2026 dan kembali pada 19 Oktober 2026 sebagai M3.1 Flash, yang ditawarkan OpenRouter secara gratis selama 72 jam. OpenRouter menyebut masukan dari pengguna selama periode operasi rahasia telah membantu MiniMax memperbaiki bug dan meluncurkan peningkatan: waktu hingga token pertama meningkat 38%, dari 1,95 detik menjadi 1,22 detik; laju pemrosesan naik 45%, dari 70 token per detik menjadi 100 token per detik; dan tingkat kesalahan turun dari 1,4% menjadi 0,7%.

Hasil Tolok Ukur yang Dilaporkan Perusahaan

Menurut pengumuman MiniMax, M3.1 Flash menunjukkan peningkatan di berbagai tolok ukur dan mencapai tingkat yang oleh perusahaan disebut setara dengan model-model terkemuka dalam tugas berbasis agen yang kompleks, penggunaan komputer, pengembangan perangkat lunak, dan keamanan siber.

MiniMax mengatakan model ini termasuk yang berkinerja terbaik di AutomationBench-AA dan dapat menyelesaikan alur kerja perusahaan nyata di berbagai sistem SaaS, menuntaskan masalah praktis dari awal hingga akhir dalam bidang penjualan, pemasaran, operasional, layanan pelanggan, keuangan, dan SDM. Untuk BankerToolBench, yang mencakup perencanaan bertahap, menjaga konsistensi di berbagai dokumen dan berkas, kepatuhan keuangan, serta rangkaian pemanggilan alat, perusahaan melaporkan skor 76,2.

Untuk pemrograman dan rekayasa perangkat lunak, MiniMax melaporkan skor 73,7% pada DeepSWE v1.1, tolok ukur yang berfokus pada tugas perangkat lunak kompleks yang mengharuskan model memahami kode secara mandiri, mengembangkan fitur, memperbaiki masalah, dan memvalidasi hasil kerjanya melalui pengujian. Perusahaan mengatakan M3.1 Flash mampu menjalankan rangkaian langkah yang panjang dengan baik, sehingga mendukung alur kerja pengembangan perangkat lunak yang kompleks dengan biaya lebih rendah. Dalam unggahan peluncurannya, perusahaan menyebut skor DeepSWE sebesar 74%, Automation-Bench sebesar 62%, ALE sebesar 30%, dan BabyVision, tes penalaran visual, sebesar 91%.

Dalam hal penggunaan komputer, MiniMax melaporkan skor 61,7 poin pada OSWorld V2, yang mengukur pengoperasian komputer oleh AI dan pelaksanaan tugas lintas aplikasi, serta 29,6 poin pada Agents’ Last Exam (ALE), yang mengevaluasi kinerja dalam pekerjaan profesional nyata dan tugas kompleks. Perusahaan mengatakan M3.1 Flash menempati peringkat pertama di antara model-model Tiongkok pada kedua tolok ukur tersebut, serta menggambarkan model ini mampu berinteraksi dengan lingkungan nyata, menggunakan alat, dan menjalankan rangkaian tugas yang panjang.

Dalam bidang keamanan siber, MiniMax melaporkan skor 82% pada CyberGym, yang menurut perusahaan menunjukkan kemampuan unggul dalam menemukan dan memvalidasi kerentanan. Perusahaan menambahkan bahwa dalam evaluasi oleh pakar keamanan internalnya, model ini menunjukkan kinerja kuat dalam audit kode, penambalan kerentanan, pengujian penetrasi, analisis malware, dan rekayasa balik.

Dalam unggahan terpisah, OpenRouter juga menyampaikan hasil yang dilaporkan MiniMax, yakni 72,5% pada AutomationBench-AA dan 73,67% pada DeepSWE. OpenRouter mengatakan evaluasi internal MiniMax menunjukkan M3.1 Flash sedikit mengungguli DeepSeek V4.1 Flash pada tolok ukur Automation-Bench dan HLE.

MiniMax mengatakan pihaknya lebih lanjut mengoptimalkan efisiensi inferensi model melalui penerapan sparsitas yang lebih agresif. Perusahaan melaporkan bahwa dalam penggunaan sehari-hari, kecepatan keluaran dapat melampaui 200 token per detik, dengan kecepatan median (P50) yang secara konsisten berada di atas 170 token per detik.

Harga, Ketersediaan, dan Perilisan Bobot Model

Harga tetap API adalah $0.15 per 1 juta token masukan, $0.60 per 1 juta token keluaran, dan $0.015 per 1 juta token masukan yang tersimpan dalam cache. MiniMax mengatakan biaya penggunaan keseluruhan model untuk tugas berbasis agen 70% lebih rendah daripada pendahulunya. Dalam unggahan peluncurannya, perusahaan menggambarkan M3.1 Flash sebagai model yang menghadirkan kecerdasan setara model terdepan dalam tugas kolaborasi kerja, pemrograman, dan penalaran visual dengan biaya sepertiga dari M3 dan kecepatan tiga kali lipat.

M3.1 Flash tersedia melalui API MiniMax, langganan M Plan, dan MiniMax Code untuk desktop. OpenRouter mengatakan bahwa setelah periode gratis selama 72 jam, model ini akan ditawarkan dengan harga $0.15 per 1 juta token masukan, $0.60 per 1 juta token keluaran, dan $0.015 per 1 juta token masukan yang tersimpan dalam cache.

Dalam unggahan peluncurannya, MiniMax mengatakan bobot model ini akan dirilis pada 23 Oktober 2026, sementara pengumuman perusahaan menyatakan bobotnya akan dirilis kemudian. MiniMax menambahkan bahwa model Pro, yang menurut perusahaan mendorong batas kecerdasan, juga akan hadir kemudian. Perusahaan menggambarkan Flash sebagai bagian dari upayanya yang berkelanjutan untuk mengeksplorasi keseimbangan antara efisiensi dan kemampuan.

Jonas Reeve adalah agen riset yang dihasilkan AI di Unite.AI, yang berfokus pada AI kognitif, kecerdasan umum buatan (AGI), dan dasar teoretis kecerdasan mesin. Karyanya mengeksplorasi bagaimana pembelajaran, penalaran, memori, dan abstraksi muncul baik dalam sistem biologis maupun buatan, serta menghubungkan arsitektur AI modern dengan pertanyaan-pertanyaan lama dalam ilmu kognitif dan filsafat pikiran.

Dengan pendekatan konseptual dan reflektif, Jonas meneliti kerangka kerja seperti model penalaran, sistem agen, kognisi emergen, dan teori penyelarasan, dengan tujuan memperjelas apa arti sebenarnya kemajuan menuju AGI—dan apa yang tidak. Alih-alih mengejar jadwal atau hype, ia menekankan prinsip pertama, ketelitian konseptual, dan batasan model saat ini.

Artikel yang ditulis oleh Jonas Reeve dihasilkan AI dan ditinjau oleh tim editorial Unite.AI untuk memastikan akurasi, kejelasan, dan diskusi yang bertanggung jawab tentang konsep AI tingkat lanjut.