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大肥鱼遇劲敌:MiniMax M3.1 Flash 拿下 Agent 任务第一,我们实测了

MiniMax 把 DeepSeek 的低谷价变成了全天价,Flash 价格战又卷起来了。

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 MiniMax 把 DeepSeek 的低谷价变成了全天价,Flash 价格战又卷起来了。

    作者丨吴海明 李娜

    编辑丨李娜

                                                                                                       图片

DeepSeek 刚刚把国产 Flash 的性价比标杆往前推了一步,MiniMax 就带着实名的“太空兔”追来了。

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10 月 17 日,被网友戏称为“大肥鱼”的DeepSeek 更新 V4.1 Flash-1017;仅隔两天,MiniMax 正式发布 M3.1 Flash,并认领了此前在开发者社区颇受关注的匿名模型 Space Bunny。两款国产 Flash 前后脚亮相,网友已经开始拿“大肥鱼”和“太空兔”开起了玩笑。

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不过,这次 MiniMax 还真不只是来拼价格的。

根据此次公布的模型评测数据,M3.1 Flash 在 Automation-Bench 复杂 Agent 任务对比中位居第一,BankerToolBench 与 Opus 5 并列第一,Coding 性价比则仅次于 DeepSeek。 两款国产 Flash 前后脚更新,一个在软件工程上保持领先,一个在复杂 Agent 任务中拿出了更好的成绩。

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在 Automation-Bench 数据集上,M3.1 Flash 的任务费用分布性价比最高

我们也拿 M3.1 Flash 跑了一道实际任务:给模型一张手绘平面图和建筑尺寸表,让它从零建出一座可以在浏览器里交互的 3D 校园。

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结果上两套方案都完成了主要交付要求,但 MiniMax Code+M3.1 Flash 用时 55.4 分钟,OpenCode+DeepSeek V4.1 Flash 则花了约 121 分钟。按照本次测试采用的 API 计价口径折算,两边的模型费用都在 6.5 元左右。

同样是几块钱的模型费用,MiniMax 却少花了约 65 分钟。

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01


太空兔亮明身份,

MiniMax 这次强在哪儿?

在正式亮明身份之前,Space Bunny 已经在开发者社区跑出了一些存在感。

OpenRouter 披露,它曾连续 10 天占据平台模型使用量榜首,累计处理 56.7T Token。MiniMax 此次也确认,这款匿名模型在相关测试及使用期间累计处理量超过 200T Token。速度快,是不少开发者此前对它的印象。

开发者 Hassan 还在 X 上晒出了一组很直观的对比:他让 M3.1 Flash 和 Claude Opus 5.5 分别制作一款硬件产品的发布落地页,MiniMax 交出的设计让他相当满意,而两边的账单分别只有 0.014 美元和 1.22 美元。在他的这次测试中,MiniMax 的完成速度还快了约 4 倍。

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当然,单次开发者测试不能代表模型的整体水平。不过 MiniMax 这次值得关注的,还包括正式发布后拿出的榜单成绩。

截至 10 月 20 日,在 Artificial Analysis(AA)榜单中,M3.1 Flash 的智能指数达到 43 分,上一代 M3 则为 29 分,提升接近五成。与此同时,其任务加权平均模型费用从 0.51 美元降至 0.22 美元。也就是说,分数涨了,完成任务的成本反而降了一半还多。

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M3.1 Flash 在 AA 榜单获得 43 分,名列全球模型前列

不过,真要和两天前刚更新的 DeepSeek V4.1 Flash-1017 掰掰手腕,两款模型倒是各有胜负。

在软件工程基准 DeepSWE v1.1 中,DeepSeek 取得 77.0%,M3.1 Flash 为 73.7%。虽然仍有差距,但后者已经与 Opus 5(74.0%)、GPT-5.6 Sol(73.0%)处于接近的成绩区间。按照此次公布的 Coding 性价比对比,DeepSeek 位居第一,MiniMax 紧随其后。

但换到 MiniMax 这次主攻的复杂 Agent 任务,情况就反过来了。 在此次发布的 Automation-Bench v1.0.6 模型对比中,M3.1 Flash 超过 DeepSeek,位列第一;BankerToolBench 则拿到了 76.2%,与 Opus 5 并列第一。此外,它在网络安全基准 CyberGym 上也取得了 82.2% 的成绩。

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图:评测榜单数据

Automation-Bench 的测试内容也比较贴近实际工作。它由 SaaS 自动化平台 Zapier 构建,包含 600 个真实企业业务流程任务,覆盖销售、营销、运营、客服、财务及 HR 等场景。比起单纯生成一段代码,这类任务更考验模型能不能在不同系统之间连续调用工具,把一件事从头到尾办完。BankerToolBench 则将场景换成了金融业务,对多步骤规划、跨文档信息处理和工具调用提出了更高要求。

这么看,DeepSeek 和 MiniMax 也不必急着分出一个总冠军。Coding 这边,DeepSeek 仍有优势;复杂 Agent 任务上,MiniMax 则扳回了一局。 对于开发者来说,国产 Flash 又多了一个能打的选择。

更重要的是,这次成绩提升之外,M3.1 Flash 每百万 Token 输入 1 元、输出 4 元、缓存读取仅 0.1 元。相比上一代 M3,输入和输出价格约降低一半,缓存读取价格下降约 75%;与 DeepSeek V4.1 Flash-1017 相比,其输入、输出价格相当于后者高峰期的一半,与空闲时段持平,而且全天不区分峰谷。

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价格公布后,评论区已经有人拿 DeepSeek 开起了玩笑:“MiniMax 最讲的就是性价比啊,这个价格还要什么大肥鱼啊是不是。”

也有老用户的评价更直接:“不说有多强吧,至少掉队了这么久,现在终于也算跟得上时代了。”

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玩笑归玩笑,这两种声音倒是挺能说明 MiniMax 这次的处境。过去外界谈起它的文本模型,价格往往比能力更容易成为话题,而 M3.1 Flash 这次至少有了一份能够与主流模型正面比较的成绩单。低价不再是唯一卖点,MiniMax 终于有机会让开发者同时讨论它的能力和性价比。

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02


实测:同样做一座3D校园,

MiniMax少花了65分钟

榜单上两款 Flash 各有胜负,我们也给它们安排了同一道实际任务:根据一张手绘校园平面图和建筑尺寸表,从零搭建一座可以在浏览器里交互的3D校园。

题目提供的材料是一张手绘校园平面图和一份建筑尺寸表,要求完成校园布局与冲突检查,编写 Blender 脚本建模,保留可编辑源文件并导出 GLB,再用 Three.js 做成可交互网页,支持建筑选择、详情查看、镜头定位和模拟时间。

测试分别采用 MiniMax Code+M3.1 Flash 与 OpenCode+DeepSeek V4.1 Flash,在同一本地环境运行。

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校园手绘平面图和建筑物尺寸数据表

▎两边都交了卷,MiniMax 的交互细节更丰富

先看交付效果,两套方案都完成了主要要求,但页面的呈现方式有所不同。

DeepSeek 更偏向建筑数据展示,通过左侧列表、右侧详情面板和底部时间滑块组织信息;MiniMax 则将建筑编号、场地信息和视角切换放在了更醒目的位置,点击建筑后,还有橙色高亮轮廓与浮动标签配合,场景和建筑数据的对应关系更加直观。

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    DeepSeek V4.1 Flash 交付的 3D 校园网站

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      MiniMax M3.1 Flash 交付的 3D 校园网站

      两边均保留了可编辑的源文件,导出的 GLB 模型也通过了六个建筑编号的核验。就这次任务而言,两套方案都交出了能够运行、后续还能继续修改的项目。

      ▎同样约6.5元,MiniMax提前一小时交卷

      真正拉开差距的是时间。

      根据本地会话统计,MiniMax组合用时55.4分钟,DeepSeek组合则花了约121分钟。前者少用了约65分钟,会话时长缩短54%。

      两边的模型账单几乎没有差别。按照10月20日核验的官方API价格折算,MiniMax本次任务的模型费用约为6.50元,DeepSeek按高峰价格计算约为6.52元。MiniMax此次运行的缓存命中率达到98.1%,也帮助它将连续多轮调用的费用控制在较低水平。

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      在主要交付要求均已完成、模型费用接近的情况下,MiniMax 用不到一小时完成了 DeepSeek 组合花费约两小时的工作。 对需要连续调用工具、反复修改代码的 Agent 来说,少等一个小时,本身就是相当实际的优势。

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      03


        Flash 开始抢旗舰的生意,

      价格战卷向任务成本

      过去,Flash 更多被当作旗舰模型的便宜替代品。

      预算有限、任务简单,开发者才会优先考虑 Flash;遇到复杂的软件工程或多步骤任务,还是习惯交给能力更强的旗舰。但随着 DeepSeek 和 MiniMax 接连更新,这种选择开始有了变化。

      尤其到了 Agent 场景,模型需要反复读取文件、调用工具、修改代码、处理报错。一项任务可能持续几十分钟甚至数小时,开发者要关注的是整项工作究竟需要多少时间、多少成本才能完成。

      MiniMax 此次公布的 ALE 成本对比,就提供了一个直观的例子。

      在 ALE-v1 Overall 完整集的 152 项任务中,M3.1 Flash 通过率为 29.6%,整套评测的估算模型费用约 739 元;通过率相近的 GPT-5.6 Sol(约 30.6%),对应费用则在 5000 元左右。

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      ALE 成本图

      两者在这项评测中的完成率只相差约 1 个百分点,模型费用却相差近 7 倍。

      当然,29.6% 的通过率也说明,M3.1 Flash 还远没到可以全面取代旗舰的程度,真正投入使用时,仍然需要把失败重试和人工检查算进成本。但对于一部分复杂任务,开发者已经有理由先试试 Flash,而不是一上来就调用价格最高的模型。

      MiniMax 后续还会推出追求更高智能上限的 Pro 版本。而 Flash 对旗舰的冲击也正在显现:过去需要调用旗舰的工作,现在有一部分已经可以交给价格更低的 Flash 来完成。

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