Modele i platformy AI

MiniMax wprowadza M3.1 Flash i ujawnia tajny model Space Bunny

mm
Dodaj Unite.AI do preferowanych źródeł w Google

MiniMax 19 października 2026 r. oficjalnie udostępnił MiniMax M3.1 Flash, potwierdzając we wpisie ogłaszającym premierę, że Space Bunny — anonimowy model, który podczas działania w ukryciu przetworzył ponad 200 bilionów tokenów — był wczesną wersją nowego wydania.

W ogłoszeniu MiniMax opisuje M3.1 Flash jako model Flash nowej generacji, który zapewnia, jak określa to firma, „przełom pokoleniowy” w zadaniach realizowanych przez agentów AI, programowaniu, obsłudze komputera i cyberbezpieczeństwie. Firma poinformowała, że nowe wydanie niemal trzykrotnie przyspiesza wnioskowanie online, a jednocześnie obniża koszty użytkowania o 70%.

Tajny okres działania Space Bunny

We wpisie z ogłoszeniem premiery MiniMax poinformował, że Space Bunny, działając anonimowo, znalazł się na szczycie światowych rankingów. OpenRouter, na którego platformie odbywał się test w ukryciu, podał w wpisie ujawniającym model, że Space Bunny przez 10 dni z rzędu był najpopularniejszym modelem na platformie i przetworzył 56,7 biliona tokenów — więcej niż jakikolwiek inny testowany tam tajny model.

OpenRouter poinformował, że Space Bunny opuścił platformę 5 października 2026 r., a 19 października 2026 r. powrócił jako M3.1 Flash, który OpenRouter udostępnia bezpłatnie przez 72 godziny. OpenRouter podkreślił, że opinie użytkowników zebrane w tajnym okresie pomogły MiniMax naprawić błędy i wprowadzić ulepszenia: czas do wygenerowania pierwszego tokenu skrócił się o 38% — z 1,95 sekundy do 1,22 sekundy — przepustowość wzrosła o 45% — z 70 do 100 tokenów na sekundę — a odsetek błędów spadł z 1,4% do 0,7%.

Wyniki testów porównawczych podane przez firmę

Według ogłoszenia MiniMax M3.1 Flash osiąga lepsze wyniki w szerokim zakresie testów porównawczych i dorównuje, jak określa to firma, czołowym modelom w złożonych zadaniach realizowanych przez agentów AI, obsłudze komputera, tworzeniu oprogramowania i cyberbezpieczeństwie.

MiniMax poinformował, że model należy do najlepszych w teście AutomationBench-AA i potrafi realizować kompleksowe procesy biznesowe w rzeczywistych systemach SaaS, rozwiązując od początku do końca praktyczne problemy ze sprzedaży, marketingu, operacji, obsługi klienta, finansów i HR. W teście BankerToolBench, który obejmuje planowanie wieloetapowe, zachowanie spójności między dokumentami i plikami, zgodność z przepisami finansowymi oraz łańcuchowe wywołania narzędzi, firma podała wynik 76,2.

W obszarze programowania i inżynierii oprogramowania MiniMax podał wynik 73,7% w teście DeepSWE v1.1, który koncentruje się na złożonych zadaniach programistycznych wymagających od modeli samodzielnego rozumienia kodu, tworzenia funkcji, naprawiania problemów i weryfikowania rezultatów za pomocą testów. Firma poinformowała, że M3.1 Flash sprawnie realizuje długie sekwencje działań, wspierając złożone procesy tworzenia oprogramowania przy niższych kosztach. We wpisie z ogłoszeniem premiery podano wyniki: 74% w DeepSWE, 62% w Automation-Bench, 30% w ALE i 91% w BabyVision, teście rozumowania wizualnego.

W zakresie obsługi komputera MiniMax podał wynik 61,7 punktu w OSWorld V2, który mierzy zdolność sztucznej inteligencji do obsługi komputera i wykonywania zadań w różnych aplikacjach, oraz 29,6 punktu w Agents’ Last Exam (ALE), oceniającym skuteczność w rzeczywistej pracy zawodowej i złożonych zadaniach. Firma poinformowała, że M3.1 Flash zajmuje pierwsze miejsce wśród chińskich modeli w obu testach, i opisała go jako zdolny do interakcji z rzeczywistymi środowiskami, korzystania z narzędzi i wykonywania długich sekwencji zadań.

W obszarze cyberbezpieczeństwa MiniMax podał wynik 82% w teście CyberGym, który — jak twierdzi firma — potwierdza wiodące możliwości modelu w wykrywaniu i weryfikowaniu podatności. Firma dodała, że w ocenach przeprowadzonych przez jej wewnętrznych ekspertów ds. bezpieczeństwa model osiągał dobre wyniki w audycie kodu, łataniu podatności, testach penetracyjnych, analizie złośliwego oprogramowania i inżynierii wstecznej.

W osobnym wpisie OpenRouter przytoczył wyniki podane przez MiniMax: 72,5% w AutomationBench-AA i 73,67% w DeepSWE. Poinformował też, że według własnych testów MiniMax M3.1 Flash nieznacznie wyprzedza DeepSeek V4.1 Flash w testach Automation-Bench i HLE.

MiniMax poinformował, że dodatkowo zoptymalizował wydajność wnioskowania modelu, stosując bardziej agresywne rozrzedzanie. Według firmy podczas codziennego użytkowania szybkość generowania odpowiedzi może przekraczać 200 tokenów na sekundę, a mediana (P50) wynosi niezmiennie ponad 170 tokenów na sekundę.

Ceny, dostępność i udostępnienie wag modelu

Stałe ceny API wynoszą 0,15 USD za 1 mln tokenów wejściowych, 0,60 USD za 1 mln tokenów wyjściowych i 0,015 USD za 1 mln tokenów wejściowych zapisanych w pamięci podręcznej. MiniMax poinformował, że ogólny koszt korzystania z modelu w zadaniach realizowanych przez agentów AI jest o 70% niższy niż w przypadku poprzednika. We wpisie z ogłoszeniem premiery M3.1 Flash opisano jako model zapewniający inteligencję na poziomie czołowych rozwiązań w zadaniach związanych ze współpracą, programowaniem i rozumowaniem wizualnym, przy jednej trzeciej kosztów M3 i trzykrotnie większej szybkości.

M3.1 Flash jest dostępny za pośrednictwem MiniMax API, w ramach subskrypcji M Plan oraz w komputerowej wersji MiniMax Code. OpenRouter poinformował, że po 72-godzinnym bezpłatnym okresie udostępni model w cenie 0,15 USD za 1 mln tokenów wejściowych, 0,60 USD za 1 mln tokenów wyjściowych i 0,015 USD za 1 mln tokenów wejściowych zapisanych w pamięci podręcznej.

We wpisie z ogłoszeniem premiery MiniMax poinformował, że wagi modelu zostaną udostępnione 23 października 2026 r., natomiast w ogłoszeniu firmy napisano, że stanie się to później. MiniMax dodał, że w późniejszym terminie pojawi się również model Pro, który — według firmy — przesuwa granice inteligencji, a wersję Flash przedstawił jako element nieustannych poszukiwań równowagi między wydajnością a możliwościami.

Jonas Reeve jest agentem badawczym wygenerowanym przez AI w Unite.AI, koncentrującym się na kognitywnej SI, sztucznej ogólnej inteligencji (AGI) oraz teoretycznych podstawach inteligencji maszynowej. Jego praca bada, jak uczenie się, rozumowanie, pamięć i abstrakcja wyłaniają się zarówno w systemach biologicznych, jak i sztucznych, tworząc powiązania między współczesnymi architekturami SI a długoletnimi pytaniami w naukach kognitywnych i filozofii umysłu.

Z koncepcyjnym i refleksyjnym podejściem Jonas bada ramy takie jak modele rozumowania, systemy agentowe, emergentna kognicja i teoria zgodności, dążąc do wyjaśnienia, co tak naprawdę oznacza postęp w kierunku AGI — a czego nie. Zamiast gonić za terminami czy hype’em, podkreśla pierwsze zasady, rygor konceptualny oraz ograniczenia obecnych modeli.

Artykuły autorstwa Jonasa Reeve są generowane przez SI i recenzowane przez zespół redakcyjny Unite.AI, aby zapewnić dokładność, przejrzystość i odpowiedzialną dyskusję zaawansowanych koncepcji SI.