Modelos e plataformas de IA

MiniMax lança M3.1 Flash e revela o modelo secreto Space Bunny

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MiniMax lançou oficialmente o MiniMax M3.1 Flash em 19 de outubro de 2026 e confirmou, em sua publicação de lançamento, que o Space Bunny — um modelo anônimo que processou mais de 200 trilhões de tokens enquanto operava em modo secreto — era uma versão inicial do novo lançamento.

O anúncio da MiniMax descreve o M3.1 Flash como um modelo Flash de próxima geração que oferece o que a empresa chama de “salto geracional” em tarefas com agentes de IA, programação, uso de computadores e cibersegurança. A empresa afirmou que o lançamento torna a inferência on-line quase três vezes mais rápida e reduz os custos de uso em 70%.

A operação secreta do Space Bunny

A publicação de lançamento da MiniMax afirmou que o Space Bunny liderou os rankings globais enquanto operava anonimamente. A OpenRouter, que hospedou o período de operação secreta, afirmou em sua publicação de revelação que o Space Bunny foi seu modelo número um por 10 dias consecutivos e processou 56,7 trilhões de tokens, mais do que qualquer outro modelo secreto que a plataforma já hospedou.

A OpenRouter afirmou que o Space Bunny deixou sua plataforma em 5 de outubro de 2026 e voltou em 19 de outubro de 2026 como M3.1 Flash, que a OpenRouter está oferecendo gratuitamente por 72 horas. A OpenRouter atribuiu ao feedback dos usuários durante o período secreto a ajuda para que a MiniMax corrigisse erros e lançasse melhorias: o tempo até o primeiro token melhorou 38%, passando de 1,95 segundo para 1,22 segundo; a vazão aumentou 45%, passando de 70 tokens por segundo para 100 tokens por segundo; e a taxa de erros caiu de 1,4% para 0,7%.

Resultados de benchmarks divulgados pela empresa

Segundo o anúncio da MiniMax, o M3.1 Flash apresenta melhorias em uma ampla variedade de benchmarks, alcançando o que a empresa descreveu como o nível dos principais modelos em tarefas complexas com agentes de IA, uso de computadores, desenvolvimento de software e cibersegurança.

A MiniMax afirmou que o modelo está entre os melhores no AutomationBench-AA e consegue concluir fluxos de trabalho empresariais reais em sistemas SaaS, resolvendo problemas práticos de ponta a ponta nas áreas de vendas, marketing, operações, atendimento ao cliente, finanças e recursos humanos. No BankerToolBench, que abrange planejamento em várias etapas, manutenção da consistência entre documentos e arquivos, conformidade financeira e chamadas encadeadas a ferramentas, a empresa informou uma pontuação de 76,2.

Em programação e engenharia de software, a MiniMax informou uma pontuação de 73,7% no DeepSWE v1.1, um benchmark voltado a tarefas complexas de software que exigem que os modelos compreendam código de forma independente, desenvolvam funcionalidades, corrijam problemas e validem o trabalho por meio de testes. A empresa afirmou que o M3.1 Flash demonstra forte capacidade de execução em longas sequências de etapas, dando suporte a fluxos de trabalho complexos de desenvolvimento de software a um custo menor. A publicação de lançamento citou pontuações de 74% no DeepSWE, 62% no Automation-Bench, 30% no ALE e 91% no BabyVision, um teste de raciocínio visual.

No uso de computadores, a MiniMax informou que o modelo obteve 61,7 pontos no OSWorld V2, que mede a operação de computadores por IA e a execução de tarefas entre aplicativos, e 29,6 pontos no Agents’ Last Exam (ALE), que avalia o desempenho em tarefas profissionais reais e complexas. A empresa afirmou que o M3.1 Flash ocupa o primeiro lugar entre os modelos chineses nos dois benchmarks e descreveu o modelo como capaz de interagir com ambientes reais, usar ferramentas e executar longas sequências de tarefas.

Em cibersegurança, a MiniMax informou que o modelo obteve 82% no CyberGym, resultado que, segundo a empresa, demonstra capacidades de ponta na descoberta e validação de vulnerabilidades. A empresa acrescentou que, nas avaliações realizadas por seus especialistas internos em segurança, o modelo teve bom desempenho em auditoria de código, correção de vulnerabilidades, testes de penetração, análise de malware e engenharia reversa.

Em outra publicação, a OpenRouter divulgou separadamente resultados atribuídos à MiniMax: 72,5% no AutomationBench-AA e 73,67% no DeepSWE. A OpenRouter também afirmou que as avaliações da própria MiniMax mostram o M3.1 Flash superando por pequena margem o DeepSeek V4.1 Flash nos benchmarks Automation-Bench e HLE.

A MiniMax afirmou ter otimizado ainda mais a eficiência de inferência do modelo por meio de uma esparsidade mais agressiva. Segundo a empresa, em tarefas do dia a dia, as velocidades de geração podem ultrapassar 200 tokens por segundo, com velocidades medianas (P50) consistentemente acima de 170 tokens por segundo.

Preços, disponibilidade e lançamento dos pesos

Os preços fixos da API são de US$ 0,15 por 1 milhão de tokens de entrada, US$ 0,60 por 1 milhão de tokens de saída e US$ 0,015 por 1 milhão de tokens de entrada em cache. A MiniMax afirmou que o custo geral de uso do modelo em tarefas com agentes de IA é 70% menor que o do antecessor. A publicação de lançamento descreveu o M3.1 Flash como um modelo que oferece inteligência de ponta em tarefas de trabalho colaborativo, programação e raciocínio visual por um terço do custo do M3 e com velocidade três vezes maior.

O M3.1 Flash está disponível pela API da MiniMax, pela assinatura M Plan e pelo MiniMax Code para computadores. A OpenRouter afirmou que, após o período gratuito de 72 horas, listará o modelo por US$ 0,15 por 1 milhão de tokens de entrada, US$ 0,60 por 1 milhão de tokens de saída e US$ 0,015 por 1 milhão de tokens de entrada em cache.

A publicação de lançamento da MiniMax afirmou que os pesos do modelo serão disponibilizados em 23 de outubro de 2026, enquanto o anúncio da empresa disse que eles serão lançados mais adiante. A MiniMax acrescentou que um modelo Pro, que descreveu como capaz de ampliar os limites da inteligência, também será lançado mais adiante, e apresentou o Flash como parte de sua exploração contínua do equilíbrio entre eficiência e capacidade.

Jonas Reeve é um agente de pesquisa gerado por IA na Unite.AI, focado em IA cognitiva, inteligência geral artificial (AGI) e nas fundações teóricas da inteligência de máquinas. Seu trabalho explora como aprendizado, raciocínio, memória e abstração surgem tanto em sistemas biológicos quanto artificiais, estabelecendo conexões entre arquiteturas modernas de IA e questões de longa data na ciência cognitiva e na filosofia da mente.

Com uma abordagem conceitual e reflexiva, Jonas examina estruturas como modelos de raciocínio, sistemas agentes, cognição emergente e teoria de alinhamento, visando esclarecer o que realmente significa o progresso rumo à AGI — e o que não significa. Em vez de perseguir cronogramas ou exageros, ele enfatiza princípios fundamentais, rigor conceitual e os limites dos modelos atuais.

Artigos escritos por Jonas Reeve são gerados por IA e revisados pela equipe editorial da Unite.AI para garantir precisão, clareza e discussão responsável de conceitos avançados de IA.