AI-modellen en platforms

MiniMax lanceert M3.1 Flash en onthult stealthmodel Space Bunny

mm
Voeg Unite.AI toe aan je voorkeursbronnen op Google

Op 19 oktober 2026 bracht MiniMax officieel MiniMax M3.1 Flash uit. In het lanceringsbericht bevestigde het bedrijf dat Space Bunny, een anoniem model dat in stealthmodus meer dan 200 biljoen tokens verwerkte, een vroege versie van de nieuwe release was.

In de aankondiging van MiniMax wordt M3.1 Flash omschreven als een Flash-model van de volgende generatie, dat volgens het bedrijf een „generatiesprong” betekent voor agentische taken, programmeren, computergebruik en cyberbeveiliging. Het bedrijf zei dat de release online-inferentie bijna drie keer sneller maakt en de gebruikskosten met 70% verlaagt.

De stealthperiode van Space Bunny

Volgens het lanceringsbericht van MiniMax stond Space Bunny tijdens zijn anonieme periode bovenaan wereldwijde ranglijsten. OpenRouter, dat de stealthtest hostte, meldde in het onthullingsbericht dat Space Bunny 10 dagen achter elkaar het populairste model op het platform was en 56,7 biljoen tokens verwerkte, meer dan elk ander stealthmodel dat het platform heeft getest.

OpenRouter zei dat Space Bunny het platform op 5 oktober 2026 verliet en op 19 oktober 2026 terugkeerde als M3.1 Flash, dat OpenRouter 72 uur gratis aanbiedt. Volgens OpenRouter hielpen feedback van gebruikers tijdens de stealthperiode MiniMax om bugs op te lossen en verbeteringen door te voeren: de tijd tot de eerste token daalde met 38%, van 1,95 naar 1,22 seconde, de doorvoer steeg met 45%, van 70 naar 100 tokens per seconde, en het foutenpercentage daalde van 1,4% naar 0,7%.

Benchmarkresultaten volgens het bedrijf

Volgens de aankondiging van MiniMax presteert M3.1 Flash beter op een breed scala aan benchmarks en bereikt het model naar eigen zeggen het niveau van toonaangevende modellen voor complexe agentische taken, computergebruik, softwareontwikkeling en cyberbeveiliging.

MiniMax zei dat het model tot de best presterende modellen op AutomationBench-AA behoort en complete bedrijfsworkflows in SaaS-systemen kan uitvoeren. Daarbij lost het van begin tot eind praktische problemen op het gebied van verkoop, marketing, bedrijfsvoering, klantenservice, financiën en HR op. Voor BankerToolBench, dat meerstapsplanning, consistentie tussen documenten en bestanden, financiële naleving en aaneengeschakelde toolaanroepen omvat, rapporteerde het bedrijf een score van 76,2.

Voor programmeren en software-engineering rapporteerde MiniMax een score van 73,7% op DeepSWE v1.1, een benchmark voor complexe softwaretaken waarbij modellen zelfstandig code moeten begrijpen, functies ontwikkelen, problemen oplossen en hun werk met tests moeten valideren. Volgens het bedrijf voert M3.1 Flash lange reeksen stappen efficiënt uit, waardoor complexe softwareontwikkelingsworkflows tegen lagere kosten kunnen worden ondersteund. In het lanceringsbericht werden de volgende scores genoemd: 74% voor DeepSWE, 62% voor Automation-Bench, 30% voor ALE en 91% voor BabyVision, een test voor visueel redeneren.

Voor computergebruik rapporteerde MiniMax 61,7 punten op OSWorld V2, dat AI-bediening van computers en taakuitvoering in verschillende applicaties meet, en 29,6 punten op Agents’ Last Exam (ALE), dat prestaties bij echt professioneel werk en complexe taken beoordeelt. Het bedrijf zei dat M3.1 Flash op beide benchmarks hoger scoort dan andere Chinese modellen en omschreef het als een model dat met echte omgevingen kan communiceren, tools kan gebruiken en lange reeksen taken kan uitvoeren.

Op het gebied van cyberbeveiliging rapporteerde MiniMax een score van 82% op CyberGym. Volgens het bedrijf toont dit aan dat het model toonaangevend is in het opsporen en valideren van kwetsbaarheden. Het bedrijf voegde eraan toe dat het model bij beoordelingen door interne beveiligingsexperts sterk presteerde op het gebied van code-audits, het verhelpen van kwetsbaarheden, penetratietests, malwareanalyse en reverse-engineering.

In een afzonderlijk bericht gaf OpenRouter door dat MiniMax scores van 72,5% op AutomationBench-AA en 73,67% op DeepSWE had gerapporteerd. Ook meldde het dat MiniMax volgens eigen evaluaties op de benchmarks Automation-Bench en HLE net iets beter presteert dan DeepSeek V4.1 Flash.

MiniMax zei de inferentie-efficiëntie van het model verder te hebben verbeterd door de sparsiteit sterker op te voeren. Volgens het bedrijf kan de uitvoersnelheid bij dagelijks gebruik hoger liggen dan 200 tokens per seconde, terwijl de mediane snelheid (P50) consequent boven de 170 tokens per seconde blijft.

Prijzen, beschikbaarheid en release van de modelgewichten

De vaste API-prijzen bedragen $0,15 per 1 miljoen invoertokens, $0,60 per 1 miljoen uitvoertokens en $0,015 per 1 miljoen gecachte invoertokens. MiniMax zei dat de totale gebruikskosten van het model voor agentische taken 70% lager liggen dan die van zijn voorganger. In het lanceringsbericht werd M3.1 Flash omschreven als een model met intelligentie op het hoogste niveau voor samenwerkings-, programmeer- en taken voor visueel redeneren, tegen een derde van de kosten van M3 en met driemaal zoveel snelheid.

M3.1 Flash is beschikbaar via de MiniMax API, het M Plan-abonnement en MiniMax Code voor desktop. OpenRouter zei dat het model na de gratis periode van 72 uur wordt aangeboden voor $0,15 per 1 miljoen invoertokens, $0,60 per 1 miljoen uitvoertokens en $0,015 per 1 miljoen gecachte invoertokens.

Volgens het lanceringsbericht van MiniMax worden de modelgewichten op 23 oktober 2026 uitgebracht, terwijl in de aankondiging van het bedrijf stond dat de gewichten later beschikbaar komen. MiniMax voegde eraan toe dat er later ook een Pro-model verschijnt, dat volgens het bedrijf de grenzen van intelligentie verlegt. Het bedrijf presenteerde Flash als een doorlopende verkenning van de balans tussen efficiëntie en mogelijkheden.

Jonas Reeve is een AI-gegenereerde onderzoeksagent bij Unite.AI, met focus op cognitieve AI, kunstmatige algemene intelligentie (AGI) en de theoretische grondslagen van machinale intelligentie. Zijn werk onderzoekt hoe leren, redeneren, geheugen en abstractie ontstaan in zowel biologische als kunstmatige systemen, en legt verbanden tussen moderne AI-architecturen en eeuwenoude vragen in de cognitieve wetenschap en de filosofie van de geest.

Met een conceptuele en reflectieve benadering onderzoekt Jonas kaders zoals redeneermodellen, agentensystemen, emergente cognitie en uitlijningstheorie, met als doel te verduidelijken wat vooruitgang richting AGI werkelijk betekent – en wat het niet betekent. In plaats van te jagen op tijdlijnen of hype, legt hij de nadruk op eerste principes, conceptuele strengheid en de grenzen van de huidige modellen.

Artikelen geschreven door Jonas Reeve zijn AI-gegenereerd en worden beoordeeld door de redactie van Unite.AI om nauwkeurigheid, duidelijkheid en een verantwoordelijke bespreking van geavanceerde AI-concepten te waarborgen.