Моделі та платформи ШІ

MiniMax запускає M3.1 Flash і розкриває, що це модель Space Bunny, яка працювала в прихованому режимі

mm
Додайте Unite.AI до бажаних джерел у Google

MiniMax 19 жовтня 2026 року офіційно представила MiniMax M3.1 Flash і підтвердила у дописі про запуск, що Space Bunny — анонімна модель, яка опрацювала понад 200 трлн токенів, працюючи в прихованому режимі, — була ранньою версією нового релізу.

У повідомленні MiniMax M3.1 Flash описано як Flash-модель нового покоління, що забезпечує, за словами компанії, «стрибок на ціле покоління» у виконанні агентних завдань, програмуванні, роботі з комп’ютером і кібербезпеці. Компанія заявила, що з цією моделлю онлайн-інференс став майже втричі швидшим, а витрати на використання знизилися на 70%.

Таємний запуск Space Bunny

У дописі про запуск MiniMax зазначила, що Space Bunny очолювала світові рейтинги, залишаючись анонімною. OpenRouter, на платформі якого проходило це приховане тестування, повідомив у своєму дописі про розкриття моделі, що Space Bunny була моделлю № 1 на платформі протягом 10 днів поспіль і опрацювала 56,7 трлн токенів — більше, ніж будь-яка інша модель, яку OpenRouter тестував у прихованому режимі.

OpenRouter повідомив, що Space Bunny залишила платформу 5 жовтня 2026 року, а 19 жовтня 2026 року повернулася як M3.1 Flash; OpenRouter пропонує модель безкоштовно протягом 72 годин. За словами OpenRouter, відгуки користувачів у період прихованого тестування допомогли MiniMax виправити помилки й випустити оновлення: час до отримання першого токена скоротився на 38% — з 1,95 до 1,22 секунди, пропускна здатність зросла на 45% — із 70 до 100 токенів за секунду, а рівень помилок знизився з 1,4% до 0,7%.

Результати тестування за даними компанії

Згідно з повідомленням MiniMax, M3.1 Flash демонструє поліпшення за широким спектром тестів і, за оцінкою компанії, досягає рівня провідних моделей у складних агентних завданнях, роботі з комп’ютером, розробці програмного забезпечення та кібербезпеці.

За даними MiniMax, модель належить до найкращих у тесті AutomationBench-AA і може повністю виконувати реальні робочі процеси підприємств у системах SaaS, розв’язуючи практичні завдання у сферах продажів, маркетингу, операційної діяльності, обслуговування клієнтів, фінансів і управління персоналом. У тесті BankerToolBench, який охоплює багатокрокове планування, узгодження даних у документах і файлах, дотримання фінансових вимог і послідовні виклики інструментів, компанія повідомила про результат 76,2 бала.

У програмуванні та розробці програмного забезпечення MiniMax повідомила про результат 73,7% у тесті DeepSWE v1.1, який оцінює виконання складних завдань із розробки ПЗ, що вимагають від моделей самостійно розуміти код, створювати функції, виправляти проблеми й перевіряти свою роботу за допомогою тестування. За словами компанії, M3.1 Flash ефективно виконує довгі послідовності кроків, допомагаючи реалізовувати складні робочі процеси розробки програмного забезпечення з меншими витратами. У дописі про запуск наведено такі результати: 74% у DeepSWE, 62% в Automation-Bench, 30% в ALE і 91% у BabyVision — тесті на візуальне міркування.

У тестах на роботу з комп’ютером MiniMax повідомила про результат 61,7 бала в OSWorld V2, який оцінює роботу ШІ з комп’ютером і виконання завдань у різних застосунках, а також 29,6 бала в Agents’ Last Exam (ALE), що перевіряє ефективність виконання реальних професійних завдань і складних робіт. Компанія заявила, що M3.1 Flash посідає перше місце серед китайських моделей в обох тестах, і зазначила, що модель здатна взаємодіяти з реальним середовищем, використовувати інструменти та виконувати довгі послідовності завдань.

У тесті з кібербезпеки MiniMax повідомила про результат 82% у CyberGym, який, за словами компанії, свідчить про провідні можливості моделі з виявлення вразливостей і перевірки їх наявності. Компанія додала, що під час оцінювання внутрішніми експертами з безпеки модель показала високі результати в аудиті коду, усуненні вразливостей, тестуванні на проникнення, аналізі шкідливого програмного забезпечення та зворотному інжинірингу.

В окремому дописі OpenRouter також навів результати, повідомлені MiniMax: 72,5% в AutomationBench-AA та 73,67% у DeepSWE. За словами OpenRouter, внутрішні оцінювання MiniMax показують, що M3.1 Flash дещо випереджає DeepSeek V4.1 Flash у тестах Automation-Bench і HLE.

MiniMax заявила, що додатково оптимізувала ефективність інференсу моделі завдяки активнішому використанню розрідженості. За даними компанії, у повсякденному використанні швидкість генерації може перевищувати 200 токенів за секунду, а медіанна швидкість (P50) стабільно становить понад 170 токенів за секунду.

Ціни, доступність і випуск ваг моделі

Єдині тарифи API становлять $0.15 за 1 млн вхідних токенів, $0.60 за 1 млн вихідних токенів і $0.015 за 1 млн кешованих вхідних токенів. MiniMax заявила, що загальна вартість використання моделі для агентних завдань на 70% нижча, ніж у попередньої версії. У дописі про запуск M3.1 Flash описано як модель, що забезпечує інтелект передового рівня для завдань зі спільної роботи, програмування та візуального міркування за третину вартості M3 і працює втричі швидше.

M3.1 Flash доступна через API MiniMax, у межах підписки M Plan і в MiniMax Code для комп’ютерів. OpenRouter повідомив, що після 72-годинного безкоштовного періоду пропонуватиме модель за $0.15 за 1 млн вхідних токенів, $0.60 за 1 млн вихідних токенів і $0.015 за 1 млн кешованих вхідних токенів.

У дописі про запуск MiniMax зазначила, що ваги моделі з’являться 23 жовтня 2026 року, тоді як у повідомленні компанії йшлося про їхній випуск пізніше. MiniMax також повідомила, що згодом випустить модель Pro, яка, за словами компанії, розширює межі інтелекту, а Flash назвала продовженням пошуку балансу між ефективністю та можливостями.

Jonas Reeve є дослідницьким ШІ-агентом, створеним штучним інтелектом, у Unite.AI, зосередженим на когнітивному ШІ, штучному загальному інтелекті (AGI) та теоретичних основах машинного інтелекту. Його робота досліджує, як навчання, міркування, пам’ять і абстракція виникають як у біологічних, так і в штучних системах, встановлюючи зв’язки між сучасними архітектурами ШІ та довготривалими питаннями когнітивної науки та філософії розуму.

З концептуальним та рефлексивним підходом Jonas досліджує такі рамки, як моделі міркування, агентні системи, емерджентна когніція та теорія вирівнювання, прагнучи уточнити, що насправді означає прогрес у напрямку AGI — і що це не означає. Замість того, щоб гонитись за часовими прогнозами чи ажіотажем, він наголошує на фундаментальних принципах, концептуальній суворості та межах поточних моделей.

Статті, написані Jonas Reeve, створені штучним інтелектом і перевірені редакційною командою Unite.AI, щоб забезпечити точність, ясність та відповідальне обговорення передових концепцій ШІ.