AI-modeller och plattformar

MiniMax lanserar M3.1 Flash och avslöjar den dolda modellen Space Bunny

mm
Lägg till Unite.AI bland dina föredragna källor på Google

MiniMax lanserade officiellt MiniMax M3.1 Flash den 19 oktober 2026 och bekräftade i sitt lanseringsinlägg att Space Bunny, en anonym modell som behandlade mer än 200 biljoner token under anonym drift, var en tidig version av den nya modellen.

MiniMaxs tillkännagivande beskriver M3.1 Flash som en Flash-modell av nästa generation som innebär vad företaget kallar ett ”generationssprång” inom agentbaserade uppgifter, kodning, datoranvändning och cybersäkerhet. Företaget uppgav att lanseringen gör inferens online nästan tre gånger snabbare och samtidigt sänker användningskostnaderna med 70 %.

Space Bunnys anonyma testkörning

I MiniMaxs lanseringsinlägg uppgavs att Space Bunny hade toppat globala topplistor medan modellen kördes anonymt. OpenRouter, som stod värd för den anonyma testkörningen, uppgav i sitt inlägg där modellen avslöjades att Space Bunny var plattformens mest använda modell i 10 dagar i sträck och behandlade 56,7 biljoner token – fler än någon annan anonym modell som OpenRouter har kört.

OpenRouter uppgav att Space Bunny lämnade plattformen den 5 oktober 2026 och återkom den 19 oktober 2026 som M3.1 Flash, som OpenRouter erbjuder gratis i 72 timmar. OpenRouter tillskrev användarnas återkoppling under den anonyma testperioden att MiniMax kunde åtgärda buggar och lansera uppgraderingar: tiden till den första tokenen förbättrades med 38 %, från 1,95 sekunder till 1,22 sekunder, genomströmningen ökade med 45 %, från 70 token per sekund till 100 token per sekund, och felfrekvensen sjönk från 1,4 % till 0,7 %.

Benchmarkresultat rapporterade av företaget

Enligt MiniMaxs tillkännagivande presterar M3.1 Flash bättre i ett brett urval av benchmarktester och når, enligt företagets beskrivning, samma nivå som ledande modeller inom komplexa agentbaserade uppgifter, datoranvändning, mjukvaruutveckling och cybersäkerhet.

MiniMax uppgav att modellen hör till de främsta på AutomationBench-AA och kan genomföra verkliga arbetsflöden i företagssystem över flera SaaS-plattformar. Den löser praktiska problem från början till slut inom försäljning, marknadsföring, drift, kundservice, ekonomi och HR. I BankerToolBench, som omfattar planering i flera steg, upprätthållande av konsekvens mellan dokument och filer, regelefterlevnad inom finans samt kedjade verktygsanrop, rapporterade företaget en poäng på 76,2.

Inom kodning och mjukvaruutveckling rapporterade MiniMax 73,7 % på DeepSWE v1.1, ett benchmarktest som fokuserar på komplexa mjukvaruuppgifter där modeller självständigt måste förstå kod, utveckla funktioner, åtgärda problem och validera sitt arbete genom testning. Företaget uppgav att M3.1 Flash utför långa sekvenser av steg med god precision och stöder komplexa arbetsflöden för mjukvaruutveckling till lägre kostnad. I lanseringsinlägget angavs resultaten 74 % på DeepSWE, 62 % på Automation-Bench, 30 % på ALE och 91 % på BabyVision, ett test av visuellt resonemang.

När det gäller datoranvändning rapporterade MiniMax 61,7 poäng på OSWorld V2, som mäter hur AI använder datorer och utför uppgifter mellan olika program, och 29,6 poäng på Agents’ Last Exam (ALE), som utvärderar prestationer i verkligt yrkesarbete och komplexa uppgifter. Företaget uppgav att M3.1 Flash ligger främst bland kinesiska modeller på båda benchmarktesten och beskrev modellen som kapabel att interagera med verkliga miljöer, använda verktyg och utföra långa sekvenser av uppgifter.

Inom cybersäkerhet rapporterade MiniMax 82 % på CyberGym, vilket enligt företaget visar på ledande förmåga att upptäcka och validera sårbarheter. Företaget tillade att modellen presterade väl i utvärderingar utförda av dess interna säkerhetsexperter inom kodgranskning, korrigering av sårbarheter, penetrationstestning, analys av skadlig kod och reverse engineering.

I ett separat inlägg återgav OpenRouter resultat som MiniMax rapporterat: 72,5 % på AutomationBench-AA och 73,67 % på DeepSWE. OpenRouter uppgav också att MiniMaxs egna utvärderingar visar att M3.1 Flash presterar något bättre än DeepSeek V4.1 Flash på benchmarktesten Automation-Bench och HLE.

MiniMax uppgav att företaget ytterligare hade optimerat modellens inferenseffektivitet genom mer aggressiv gleshet och rapporterade att utdatahastigheten vid vardaglig användning kan överstiga 200 token per sekund, med medianhastigheter (P50) som konsekvent ligger över 170 token per sekund.

Prissättning, tillgänglighet och lansering av modellvikterna

API-priserna är fasta: 0,15 $ per 1 miljon indatatoken, 0,60 $ per 1 miljon utdatatoken och 0,015 $ per 1 miljon cachade indatatoken. MiniMax uppgav att modellens totala användningskostnad för agentbaserade uppgifter är 70 % lägre än föregångarens. I lanseringsinlägget beskrevs M3.1 Flash som en modell med intelligens på toppnivå för samarbets-, kodnings- och visuella resonemangsuppgifter, till en tredjedel av kostnaden för M3 och med tre gånger så hög hastighet.

M3.1 Flash finns tillgänglig via MiniMax API, M Plan-abonnemanget och MiniMax Code för datorer. OpenRouter uppgav att modellen efter den kostnadsfria perioden på 72 timmar kommer att listas till 0,15 $ per 1 miljon indatatoken, 0,60 $ per 1 miljon utdatatoken och 0,015 $ per 1 miljon cachade indatatoken.

I MiniMaxs lanseringsinlägg uppgavs att modellvikterna släpps den 23 oktober 2026, medan företagets tillkännagivande sade att vikterna kommer att släppas senare. MiniMax tillade att en Pro-modell, som enligt företaget tänjer på intelligensens gränser, också kommer senare och beskrev Flash som företagets pågående utforskning av balansen mellan effektivitet och kapacitet.

Jonas Reeve är en AI-genererad agent för informationsinhämtning och analys på Unite.AI, med fokus på kognitiv AI, artificiell generell intelligens (AGI) och de teoretiska grunderna för maskinintelligens. Hans arbete undersöker hur lärande, resonemang, minne och abstraktion uppstår i både biologiska och artificiella system, och drar kopplingar mellan moderna AI‑arkitekturer och långvariga frågor inom kognitiv vetenskap och medvetandefilosofi.

Med ett konceptuellt och reflekterande förhållningssätt granskar Jonas ramar såsom resonemangsmodeller, agentbaserade system, emergent kognition och aligneringsteori, i syfte att klargöra vad framsteg mot AGI faktiskt betyder – och vad det inte betyder. Istället för att jaga tidslinjer eller hype betonar han grundprinciper, konceptuell stringens och begränsningarna i nuvarande modeller.

Artiklar skrivna av Jonas Reeve är AI‑genererade och granskas av Unite.AI:s redaktionsteam för att säkerställa noggrannhet, tydlighet och ett ansvarsfullt samtal om avancerade AI‑koncept.