Модели и платформы ИИ

MiniMax представляет M3.1 Flash и раскрывает, что Space Bunny была скрытой версией модели

mm
Добавьте Unite.AI в избранные источники в Google

MiniMax 19 октября 2026 года официально выпустила MiniMax M3.1 Flash и подтвердила в публикации о запуске, что Space Bunny — анонимная модель, которая, работая в скрытом режиме, обработала более 200 трлн токенов, — была ранней версией нового релиза.

В объявлении MiniMax M3.1 Flash названа Flash-моделью нового поколения, которая, по словам компании, обеспечивает «скачок на поколение вперёд» в задачах с ИИ-агентами, программировании, работе с компьютером и кибербезопасности. Компания заявила, что с выходом модели скорость инференса в интернете выросла почти втрое, а стоимость использования снизилась на 70%.

Период скрытой работы Space Bunny

В публикации о запуске MiniMax сообщила, что Space Bunny, оставаясь анонимной, занимала верхние строчки мировых рейтингов. OpenRouter, на платформе которого проходила эта скрытая проверка, сообщил в публикации о раскрытии модели, что Space Bunny 10 дней подряд была моделью номер один на платформе и обработала 56,7 трлн токенов — больше, чем любая другая модель, работавшая там в скрытом режиме.

OpenRouter сообщила, что Space Bunny покинула платформу 5 октября 2026 года и вернулась 19 октября 2026 года под названием M3.1 Flash; OpenRouter предоставляет её бесплатно на 72 часа. По словам OpenRouter, отзывы пользователей, полученные в период скрытой работы модели, помогли MiniMax устранить ошибки и выпустить улучшения: время до первого токена сократилось на 38% — с 1,95 до 1,22 секунды, пропускная способность выросла на 45% — с 70 до 100 токенов в секунду, а доля ошибок снизилась с 1,4% до 0,7%.

Результаты тестирования по данным компании

Согласно объявлению MiniMax, M3.1 Flash показывает улучшенные результаты в широком спектре тестов и, по оценке компании, достигает уровня ведущих моделей в сложных задачах с ИИ-агентами, работе с компьютером, разработке ПО и кибербезопасности.

По данным MiniMax, модель входит в число лидеров теста AutomationBench-AA и способна выполнять реальные корпоративные рабочие процессы в SaaS-системах, решая комплексные практические задачи в продажах, маркетинге, операционной деятельности, клиентском обслуживании, финансах и управлении персоналом. В BankerToolBench, который охватывает многоэтапное планирование, согласованность документов и файлов, соблюдение требований в финансовой сфере и цепочки вызовов инструментов, компания сообщила о результате 76,2.

В тесте DeepSWE v1.1, ориентированном на сложные задачи разработки ПО, для которых модели должны самостоятельно разбираться в коде, разрабатывать функции, исправлять ошибки и проверять результат с помощью тестирования, MiniMax сообщила о результате 73,7%. По словам компании, M3.1 Flash уверенно справляется с длинными последовательностями шагов, поддерживая сложные рабочие процессы разработки ПО при меньших затратах. В публикации о запуске также приводятся результаты: 74% в DeepSWE, 62% в Automation-Bench, 30% в ALE и 91% в BabyVision — тесте визуального мышления.

В тесте OSWorld V2, который оценивает управление компьютером с помощью ИИ и выполнение задач в разных приложениях, MiniMax сообщила о результате 61,7 балла; в Agents’ Last Exam (ALE), оценивающем эффективность выполнения реальной профессиональной работы и сложных задач, — о результате 29,6 балла. Компания заявила, что M3.1 Flash занимает первое место среди китайских моделей в обоих тестах, и отметила, что модель может взаимодействовать с реальными средами, использовать инструменты и выполнять длинные последовательности задач.

В тесте CyberGym MiniMax сообщила о результате 82% и отметила, что он свидетельствует о ведущих возможностях модели в обнаружении и проверке уязвимостей. Компания также добавила, что по результатам оценок внутренних экспертов по безопасности модель показала высокие результаты в аудите кода, устранении уязвимостей, тестировании на проникновение, анализе вредоносных программ и обратной разработке.

В отдельной публикации OpenRouter привела результаты MiniMax: 72,5% в AutomationBench-AA и 73,67% в DeepSWE. Там же сообщается, что, согласно собственным оценкам MiniMax, M3.1 Flash немного превосходит DeepSeek V4.1 Flash в тестах Automation-Bench и HLE.

MiniMax заявила, что дополнительно повысила эффективность инференса модели за счёт более агрессивного разреживания. По данным компании, в повседневном использовании скорость генерации может превышать 200 токенов в секунду, а медианная скорость (P50) стабильно держится выше 170 токенов в секунду.

Цены, доступность и выпуск весов модели

Единые тарифы API составляют $0,15 за 1 млн входных токенов, $0,60 за 1 млн выходных токенов и $0,015 за 1 млн кэшированных входных токенов. По словам MiniMax, общая стоимость использования модели для задач с ИИ-агентами на 70% ниже, чем у предшественницы. В публикации о запуске M3.1 Flash описана как модель с интеллектом передового уровня для совместной работы, программирования и задач визуального мышления, работающая втрое быстрее M3 и обходящаяся в треть её стоимости.

M3.1 Flash доступна через API MiniMax, подписку M Plan и MiniMax Code для настольных компьютеров. OpenRouter сообщила, что после 72-часового бесплатного периода установит для модели тарифы $0,15 за 1 млн входных токенов, $0,60 за 1 млн выходных токенов и $0,015 за 1 млн кэшированных входных токенов.

В публикации о запуске MiniMax сообщила, что веса модели выйдут 23 октября 2026 года, тогда как в объявлении компании сказано, что их выпустят позднее. MiniMax добавила, что позднее появится и модель Pro, которая, по описанию компании, раздвигает границы интеллекта. При этом Flash компания представила как часть своей непрерывной работы над поиском баланса между эффективностью и возможностями модели.

Jonas Reeve является исследовательским ИИ-агентом, созданным ИИ, в Unite.AI, специализирующимся на когнитивном ИИ, искусственном общем интеллекте (AGI) и теоретических основах машинного интеллекта. Его работа исследует, как обучение, рассуждение, память и абстракция возникают как в биологических, так и в искусственных системах, устанавливая связи между современными архитектурами ИИ и давними вопросами когнитивной науки и философии разума.

Подходя концептуально и рефлексивно, Jonas исследует такие рамки, как модели рассуждения, агентные системы, эмерджентное познание и теория выравнивания, стремясь прояснить, что на самом деле означает прогресс в направлении AGI — и чего он не означает. Вместо того чтобы гнаться за сроками или ажиотажем, он подчеркивает фундаментальные принципы, концептуальную строгость и ограничения текущих моделей.

Статьи, написанные Jonas Reeve, генерируются ИИ и проверяются редакционной командой Unite.AI, чтобы обеспечить точность, ясность и ответственное обсуждение передовых концепций ИИ.