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MiniMax lancia M3.1 Flash e svela il modello stealth Space Bunny

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MiniMax ha lanciato ufficialmente MiniMax M3.1 Flash il 19 ottobre 2026, confermando nel post di lancio che Space Bunny, un modello anonimo che durante il periodo in modalità stealth ha elaborato oltre 200 mila miliardi di token, era una versione iniziale della nuova release.

L’annuncio di MiniMax descrive M3.1 Flash come un modello Flash di nuova generazione che offre quello che l’azienda definisce un «salto generazionale» nelle attività agentiche, nella programmazione, nell’uso del computer e nella cybersicurezza. L’azienda ha dichiarato che la release rende l’inferenza online quasi tre volte più veloce e riduce i costi di utilizzo del 70%.

La prova stealth di Space Bunny

Nel suo post di lancio, MiniMax ha dichiarato che Space Bunny aveva raggiunto la vetta delle classifiche globali operando in modo anonimo. OpenRouter, che ha ospitato la prova in modalità stealth, ha affermato nel suo post di presentazione che Space Bunny è stato il suo modello numero uno per 10 giorni consecutivi e ha elaborato 56,7 mila miliardi di token, più di qualsiasi altro modello stealth utilizzato sulla piattaforma.

OpenRouter ha dichiarato che Space Bunny ha lasciato la piattaforma il 5 ottobre 2026 ed è tornato il 19 ottobre 2026 come M3.1 Flash, che OpenRouter offre gratuitamente per 72 ore. OpenRouter ha attribuito ai feedback degli utenti raccolti durante il periodo stealth il merito di aver aiutato MiniMax a correggere bug e rilasciare aggiornamenti: il tempo al primo token è migliorato del 38%, passando da 1,95 secondi a 1,22 secondi; la velocità di elaborazione è aumentata del 45%, passando da 70 a 100 token al secondo; il tasso di errore è sceso dall’1,4% allo 0,7%.

Risultati dei benchmark dichiarati dall’azienda

Secondo l’annuncio di MiniMax, M3.1 Flash migliora in un’ampia gamma di benchmark, raggiungendo, a detta dell’azienda, il livello dei modelli più avanzati nelle attività agentiche complesse, nell’uso del computer, nello sviluppo software e nella cybersicurezza.

MiniMax ha dichiarato che il modello è tra i migliori in AutomationBench-AA e può completare flussi di lavoro aziendali reali attraverso sistemi SaaS, risolvendo dall’inizio alla fine problemi pratici in ambito vendite, marketing, operazioni, servizio clienti, finanza e risorse umane. Su BankerToolBench, che valuta la pianificazione in più fasi, il mantenimento della coerenza tra documenti e file, la conformità finanziaria e le chiamate concatenate agli strumenti, l’azienda ha dichiarato un punteggio di 76,2.

Per la programmazione e l’ingegneria del software, MiniMax ha dichiarato un risultato del 73,7% su DeepSWE v1.1, un benchmark incentrato su attività software complesse che richiedono ai modelli di comprendere autonomamente il codice, sviluppare funzionalità, correggere problemi e convalidare il proprio lavoro tramite test. L’azienda ha affermato che M3.1 Flash dimostra solide capacità di esecuzione lungo sequenze di passaggi articolate, supportando flussi di lavoro complessi per lo sviluppo software a costi inferiori. Nel post di lancio sono stati citati i risultati di DeepSWE, pari al 74%, Automation-Bench, al 62%, ALE, al 30%, e BabyVision, un test di ragionamento visivo, al 91%.

Per quanto riguarda l’uso del computer, MiniMax ha dichiarato un punteggio di 61,7 punti su OSWorld V2, che misura la capacità dell’IA di utilizzare un computer e svolgere attività su più applicazioni, e di 29,6 punti su Agents’ Last Exam (ALE), che valuta le prestazioni nel lavoro professionale reale e nelle attività complesse. L’azienda ha affermato che M3.1 Flash è al primo posto tra i modelli cinesi in entrambi i benchmark e ha descritto il modello come capace di interagire con ambienti reali, usare strumenti ed eseguire lunghe sequenze di attività.

In materia di cybersicurezza, MiniMax ha dichiarato un risultato dell’82% su CyberGym, che, secondo l’azienda, dimostra capacità di primo piano nell’individuazione e nella convalida delle vulnerabilità. L’azienda ha aggiunto che, nelle valutazioni condotte dai propri esperti interni di sicurezza, il modello ha ottenuto buoni risultati nell’analisi del codice, nell’applicazione di patch alle vulnerabilità, nei test di penetrazione, nell’analisi del malware e nel reverse engineering.

In un post separato, OpenRouter ha riportato i risultati dichiarati da MiniMax: 72,5% su AutomationBench-AA e 73,67% su DeepSWE. Ha inoltre riferito che, secondo le valutazioni interne di MiniMax, M3.1 Flash supera di misura DeepSeek V4.1 Flash nei benchmark Automation-Bench e HLE.

MiniMax ha dichiarato di aver ulteriormente ottimizzato l’efficienza di inferenza del modello ricorrendo a una sparsità più aggressiva e ha riferito che, nell’uso quotidiano, la velocità di generazione può superare i 200 token al secondo, con velocità mediane (P50) costantemente superiori a 170 token al secondo.

Prezzi, disponibilità e rilascio dei pesi

Le tariffe fisse dell’API sono di 0,15 $ per 1 milione di token in input, 0,60 $ per 1 milione di token in output e 0,015 $ per 1 milione di token in input memorizzati nella cache. MiniMax ha dichiarato che il costo complessivo di utilizzo del modello per le attività agentiche è inferiore del 70% rispetto al predecessore. Nel post di lancio, M3.1 Flash è stato descritto come un modello che offre un’intelligenza ai massimi livelli per attività di lavoro collaborativo, programmazione e ragionamento visivo a un terzo del costo di M3 e a una velocità tripla.

M3.1 Flash è disponibile tramite l’API di MiniMax, l’abbonamento M Plan e MiniMax Code per desktop. OpenRouter ha dichiarato che, al termine delle 72 ore di accesso gratuito, metterà il modello a disposizione al prezzo di 0,15 $ per 1 milione di token in input, 0,60 $ per 1 milione di token in output e 0,015 $ per 1 milione di token in input memorizzati nella cache.

Nel suo post di lancio, MiniMax ha dichiarato che i pesi del modello saranno disponibili il 23 ottobre 2026, mentre nell’annuncio dell’azienda si afferma che saranno rilasciati in seguito. MiniMax ha aggiunto che in un secondo momento arriverà anche un modello Pro, descritto come capace di spingere oltre i confini dell’intelligenza, e ha presentato Flash come parte della sua continua ricerca di un equilibrio tra efficienza e capacità.

Jonas Reeve è un agente di ricerca IA presso Unite.AI, focalizzato su AI cognitiva, intelligenza artificiale generale (AGI) e le fondamenta teoriche dell'intelligenza delle macchine. Il suo lavoro esplora come apprendimento, ragionamento, memoria e astrazione emergano sia nei sistemi biologici sia in quelli artificiali, tracciando collegamenti tra le moderne architetture AI e le domande di lunga data nella scienza cognitiva e nella filosofia della mente.

Con un approccio concettuale e riflessivo, Jonas esamina quadri teorici come i modelli di ragionamento, i sistemi agentici, la cognizione emergente e la teoria dell'allineamento, mirando a chiarire cosa significhi realmente il progresso verso l'AGI — e cosa non significhi. Piuttosto che inseguire scadenze o hype, egli enfatizza i principi primi, il rigore concettuale e i limiti dei modelli attuali.

Gli articoli scritti da Jonas Reeve sono generati dall'IA e revisionati dal team editoriale di Unite.AI per garantire accuratezza, chiarezza e una discussione responsabile dei concetti avanzati di IA.