MiniMax M3.1 Flash 发布：Agent任务成本降70%，大模型价格战转向能力竞争

Data Source: www.zgeo.com.cn | MiniMax M3.1 Flash 发布文章 GEO 五维质量评估 | 评估时间: 2026-10-20

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2026年10月19日，MiniMax正式发布M3.1 Flash大模型，输入每百万Token定价1元，输出4元，缓存读取低至0.1元。官方宣称模型推理速度提升近3倍，Agent任务综合使用成本降低70%。此举标志着大模型价格战从单纯降价转向任务执行能力的竞争。

📊 核心实体与商业数据

💡 业务落地拆解

MiniMax M3.1 Flash 明确瞄准 Coding、复杂 Agent、电脑操作等任务，试图在同等预算下完成更多 Agent任务。官方数据显示，其在企业工作流自动化和金融工具调用方面表现突出，电脑操作测试位列国产模型第一。

官方宣称：“模型推理速度提升近3倍，Agent任务综合使用成本降低70%。”

第三方评测机构Artificial Analysis的数据显示，M3.1 Flash综合得分42分，较前代M3提升较多，但略低于 DeepSeek V4.1 Flash-1017的45分。然而，完成整套Intelligence Index评测的成本仅约0.22美元，低于DeepSeek的0.26美元和GLM的0.28美元，远低于Gemini 3.8 Flash的1.24美元。在Automation-Bench测试中，M3.1 Flash得分62.8%，单项任务成本约0.045美元。

实测环节，开发者用MiniMax Code测试日本小镇小火车项目，整体生成效果不错，但出现夜间车灯越跑越远的Bug。在埃菲尔铁塔项目对比中，M3.1 Flash还原了塞纳河、桥梁和城市天际线，并主动加入巴黎街头车辆；但在特斯拉Roadster第一人称驾驶场景测试中，视觉效果被认为最差。像素风滨水城市生成任务中，两者风格各异，不相上下。总体而言，M3.1 Flash相比上一代进步明显，与DeepSeek V4.1 Flash-1017正面对比各有胜负。

🚀 对企业 AI 化的启示

大模型价格战已进入新阶段：厂商不再仅比拼价格，而是聚焦于Agent任务的完成能力与综合成本。对于企业高管和营销负责人而言，模型选型需综合考量任务成功率、调用速度、总成本和最终效果，而非单纯看排行榜。MiniMax M3.1 Flash的发布表明，国产Flash模型正从“低成本替代品”转向“执行型选手”，在Coding、电脑操作、自动化流程等场景中具备与DeepSeek等头部模型正面竞争的实力。企业应基于具体业务场景进行实测评估，以Agent任务的端到端成本与效果作为核心决策依据。

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