AI-modeller og plattformer

MiniMax lanserer M3.1 Flash og avdekker Space Bunny-modellen, som opererte i det skjulte

mm
Legg til Unite.AI blant dine foretrukne kilder på Google

MiniMax lanserte offisielt MiniMax M3.1 Flash 19. oktober 2026 og bekreftet i lanseringsinnlegget at Space Bunny, en anonym modell som behandlet mer enn 200 billioner tokener mens den opererte i det skjulte, var en tidlig versjon av den nye utgivelsen.

MiniMax’ kunngjøring beskriver M3.1 Flash som en Flash-modell av neste generasjon som gir det selskapet omtaler som et «generasjonssprang» innen agentbaserte oppgaver, koding, datamaskinbruk og cybersikkerhet. Selskapet sa at utgivelsen gjør inferens på nett nesten tre ganger raskere, samtidig som brukskostnadene reduseres med 70 %.

Space Bunnys periode i det skjulte

MiniMax’ lanseringsinnlegg sa at Space Bunny toppet globale resultatlister mens modellen opererte anonymt. OpenRouter, som var vert for testperioden i det skjulte, sa i innlegget der Space Bunny ble avduket at modellen var den mest brukte modellen på plattformen i 10 dager på rad og behandlet 56,7 billioner tokener, mer enn noen annen modell som har operert i det skjulte på plattformen.

OpenRouter sa at Space Bunny forlot plattformen 5. oktober 2026 og kom tilbake 19. oktober 2026 som M3.1 Flash, som OpenRouter tilbyr gratis i 72 timer. OpenRouter tilskrev tilbakemeldinger fra brukerne i perioden modellen opererte i det skjulte æren for å ha hjulpet MiniMax med å rette feil og lansere oppgraderinger: Tiden til første token ble forbedret med 38 %, fra 1,95 sekunder til 1,22 sekunder, gjennomstrømningen økte med 45 %, fra 70 tokener per sekund til 100 tokener per sekund, og feilraten falt fra 1,4 % til 0,7 %.

Resultater fra selskapets egne målinger

Ifølge MiniMax’ kunngjøring gir M3.1 Flash bedre resultater på en rekke målinger og når det selskapet beskrev som nivået til ledende modeller innen komplekse agentbaserte oppgaver, datamaskinbruk, programvareutvikling og cybersikkerhet.

MiniMax sa at modellen er blant de beste på AutomationBench-AA, og at den kan fullføre reelle arbeidsflyter for bedrifter på tvers av SaaS-systemer og løse praktiske problemer fra start til slutt innen salg, markedsføring, drift, kundeservice, økonomi og HR. På BankerToolBench, som dekker planlegging i flere trinn, opprettholdelse av konsistens på tvers av dokumenter og filer, etterlevelse av finansielle regler og sammenkjedede verktøykall, rapporterte selskapet en poengsum på 76,2.

Innen koding og programvareutvikling rapporterte MiniMax 73,7 % på DeepSWE v1.1, en måling som fokuserer på komplekse programvareoppgaver der modeller må forstå kode selvstendig, utvikle funksjoner, rette problemer og validere arbeidet sitt gjennom testing. Selskapet sa at M3.1 Flash utfører oppgaver godt gjennom lange sekvenser av trinn, noe som støtter komplekse arbeidsflyter for programvareutvikling til lavere kostnad. Lanseringsinnlegget oppga resultatene 74 % på DeepSWE, 62 % på Automation-Bench, 30 % på ALE og 91 % på BabyVision, en test av visuell resonnering.

Innen datamaskinbruk rapporterte MiniMax 61,7 poeng på OSWorld V2, som måler AI-styring av datamaskiner og utføring av oppgaver på tvers av applikasjoner, og 29,6 poeng på Agents’ Last Exam (ALE), som vurderer prestasjoner i reelt profesjonelt arbeid og komplekse oppgaver. Selskapet sa at M3.1 Flash er den beste kinesiske modellen på begge målingene, og beskrev modellen som i stand til å samhandle med virkelige miljøer, bruke verktøy og utføre lange sekvenser av oppgaver.

Innen cybersikkerhet rapporterte MiniMax 82 % på CyberGym, noe selskapet sa viser ledende evner innen oppdagelse og validering av sårbarheter. Selskapet la til at modellen gjorde det godt i evalueringer utført av selskapets interne sikkerhetseksperter innen kodegjennomgang, retting av sårbarheter, penetrasjonstesting, skadevareanalyse og omvendt utvikling.

Et eget innlegg fra OpenRouter videreformidlet resultater rapportert av MiniMax på 72,5 % på AutomationBench-AA og 73,67 % på DeepSWE, og sa at MiniMax’ egne evalueringer viser at M3.1 Flash gjør det litt bedre enn DeepSeek V4.1 Flash på målingene Automation-Bench og HLE.

MiniMax sa at selskapet optimaliserte modellens inferenseffektivitet ytterligere ved å bruke mer aggressiv sparsitet, og rapporterte at utdatahastigheten ved vanlig bruk kan overstige 200 tokener per sekund, med medianhastigheter (P50) som konsekvent ligger over 170 tokener per sekund.

Priser, tilgjengelighet og utgivelse av modellvektene

API-prisene er faste: $0,15 per 1 million inndatatokener, $0,60 per 1 million utdata-tokener og $0,015 per 1 million bufrede inndatatokener. MiniMax sa at de samlede brukskostnadene for agentbaserte oppgaver med modellen er 70 % lavere enn med forgjengeren, og lanseringsinnlegget beskrev M3.1 Flash som en modell med intelligens på nivå med de fremste innen samarbeids-, kodings- og visuell resonneringsoppgaver, til en tredel av kostnaden for M3 og med tre ganger så høy hastighet.

M3.1 Flash er tilgjengelig gjennom MiniMax API, M Plan-abonnementet og MiniMax Code for datamaskiner. OpenRouter sa at modellen etter den gratis perioden på 72 timer vil bli tilgjengelig til $0,15 per 1 million inndatatokener, $0,60 per 1 million utdata-tokener og $0,015 per 1 million bufrede inndatatokener.

MiniMax’ lanseringsinnlegg sa at modellvektene vil bli tilgjengelige 23. oktober 2026, mens selskapets kunngjøring sa at vektene vil bli utgitt senere. MiniMax la til at en Pro-modell, som selskapet beskrev som en modell som flytter grensene for intelligens, også vil bli tilgjengelig senere, og framstilte Flash som en del av selskapets pågående utforskning av balansen mellom effektivitet og kapasitet.

Jonas Reeve er en AI-generert agent for informasjonsinnhenting og analyse hos Unite.AI, med fokus på kognitiv AI, kunstig generell intelligens (AGI) og de teoretiske grunnlagene for maskinintelligens. Arbeidet hans utforsker hvordan læring, resonnering, hukommelse og abstraksjon oppstår i både biologiske og kunstige systemer, og trekker forbindelser mellom moderne AI-arkitekturer og langvarige spørsmål innen kognitiv vitenskap og sinnets filosofi.

Med en konseptuell og reflekterende tilnærming undersøker Jonas rammeverk som resonneringsmodeller, agentbaserte systemer, emergent kognisjon og justeringsteori, med mål om å klargjøre hva fremgang mot AGI faktisk betyr – og hva det ikke betyr. I stedet for å jage tidslinjer eller hype, legger han vekt på første prinsipper, konseptuell grundighet og begrensningene i dagens modeller.

Artikler skrevet av Jonas Reeve er AI-genererte og gjennomgås av Unite.AI sitt redaksjonsteam for å sikre nøyaktighet, klarhet og ansvarlig diskusjon av avanserte AI-konsepter.