正面硬剛DeepSeek！MiniMax M3.1 Flash發佈，輸出捲到200+TPS，價格砍到1/2

作者 | 王涵 編輯 | 漠影 火爆AI圈的匿名模型Space Bunny，終於被認領了！10月19日報道，剛剛，MiniMax 正式發佈M3.1 Flash，定位為Coding/Agent優化輕量級模型，擁有100萬token上下文。幾乎前後腳，10月17日，DeepSeek V4.1 Flash-1017上線。（梁聖又掀桌了！DeepSeek新模型斬殺GPT-6，許願式編程時代降臨） 根據M3.1 Flash的基準測試成績，該模型在Agentic任務、編程、Computer Use及網絡安全能力等方面實現了大幅提升，與DeepSeek V4.1 Flash-1017基本追平。

價格上也進一步打穿了“斬殺線”。M3.1 Flash的輸入價格為每百萬Token 1元，輸出價格為每百萬Token 4元，緩存讀取價格為每百萬Token 0.1元。據MiniMax團隊發佈信息，在Agentic類任務中，該模型的綜合使用成本較前代模型降低了70%。DeepSeek V4.1 Flash-1017定價為閒時輸入（緩存命中）每百萬Token 0.02元、未命中每百萬Token 1.0元、輸出每百萬Token 4.0元，高峰時段輸入（緩存命中）每百萬Token 0.04元，未命中每百萬Token 2.0元，輸出每百萬Token 8.0元。

能力上你追我趕，價格上更是不甘示弱，這兩款“Flash”模型接連落地，國產模型在Flash段位第一次有了“雙強”的格局。一、拆解硬核成績單：性價比之王，多項成績超過Kimi K3和GLM-5.3 Space Bunny匿名期積累的社區口碑，讓正式版的M3.1 Flash承載了極高的期待，那它成績究竟如何呢？在複雜任務與自動化上，M3.1 Flash實現反超。在評估智能體長程、多步驟真實任務的Agents’ Last Exam中，M3.1 Flash跑出了29.6%的通過率和739元的成本，處在“低成本-高通過率”的最前沿區間，性能遠超同價位模型。

而在考察真實業務流程跨應用自動化的Automation-Bench v1.0.6中，M3.1 Flash拿下62.2分，反超了DeepSeek V4.1 Flash-1017的60.5分，更是將Opus 5甩在身後。在編程領域，M3.1 Flash與DeepSeek V4.1 Flash-1017各有側重。在DeepSWE v1.1測試上，DeepSeek V4.1 Flash-1017得分為77.0分，排名第一。M3.1 Flash取得73.7分，距離Opus 5僅差0.3分。在代碼修復測試SWE Refore Bench中，M3.1 Flash拿到23.

0分，直接是DeepSeek成績的兩倍以上。在專業與安全領域，M3.1 Flash也穩居第一梯隊。在金融工具調用的BankerToolBench中，它以76.2分與Opus 5並列第一；網絡安全CyberGym測試中，其以82.2分與GLM-5.3同處第一梯隊；無工具學術推理測試HLE w/o tools中，M3.1 Flash取得43.4分，略高於DeepSeek V4.1 Flash-1017。從榜單可以看出，M3.1 Flash絕不是一個“偏科”的模型，它在Agent和自動化上的成績，甚至已經超越了行業旗艦大模型。

完整榜單如下： 二、發佈相隔48小時，DeepSeek和MiniMax打出“雙強”格局 DeepSeek V4.1 Flash-1017與M3.1 Flash，同樣定位Flash，在兩天內接連發布，且基準測試成績如此接近，讓人自然而然地看到了一個全新的格局：雙強並立。DeepSeek V4.1 Flash採用稀疏MoE架構，總參數量552B，但推理時輸入僅激活8B 參數、輸出激活16B。它在性能與速度上都超過了上一代Pro版本，但定價壓得很低。這款模型的發佈，直接讓開發者們看到了Flash模型的“旗艦能力”。順著DeepSeek撕開的口子，M3.1 Flash往前更近了一步。在M3.

1 Flash還處於匿名期時，上線短短幾天內，它便在OpenCode的調用量榜單穩居第二，在OpenRouter上一度排名第一。有網友用Claude Opus 5、GPT-6 Sol和Gemini 3.8 Flash與Space Bunny進行比較，用最高思考級別構建火箭發射場景。該網友稱Space Bunny僅花了三分鐘，最終呈現的效果能和Opus 5相比，速度也很快。也第一時間進行了實測，認為該模型效果直逼GPT-6 Astra（神秘模型“太空兔”火了，效果直逼GPT-6 Astra，10萬人圍觀） Space Bunny匿名期間讓開發者驚豔的響應速度在正式版中也得到完整保留。

據MiniMax團隊透露，他們進一步優化了M3.1 Flash的推理效率，使用了更激進的稀疏注意力架構，日常使用場景下的輸出速度可達200+TPS （Tokens per Second），中位數（P50）穩定達到170+TPS。定價上，M3.1 Flash的輸入輸出價格約為DeepSeek V4.1 Flash-1017高峰期價格的一半，與空閒時期價格持平。▲M3.1 Flash與DeepSeek V4.1 Flash-1017價格對比（製表） 可以說，這兩個模型就像開發者工具箱裡兩套各有側重的工具，開發者能根據任務需求靈活調度。

例如，需要代碼生成效率和緩存成本控制時，開發者們可以選擇DeepSeek V4.1 Flash-1017；面對長程Agent任務、跨應用自動化或多模態驅動的開發流程時，M3.1 Flash則可以作為第一選項。此前外界對MiniMax的印象，或許多集中在多模態領域。但無論是Space Bunny匿名期間的調用量霸榜，還是M3.1 Flash正式發佈的基準測試成績單，都證明了MiniMax在Agent與自動化方向的競爭力，也讓用戶對其後續Pro模型的發佈充滿期待。

結語：Flash模型上桌，不再是“平替” DeepSeek和MiniMax的兩款Flash模型接替上場，讓業內看到了Flash模型的實力。Flash模型正在撕掉 “預算不足才退而求其次” 的舊標籤。從基準測試結果來看，它已能在部分核心指標上，躋身旗艦模型的同臺對比序列，同時保留自身在推理速度與成本上的固有優勢。從性價比上看，Flash模型或許最接近真實使用場景的模型類型，國產模型首次形成DeepSeek和MiniMax“雙強並立”的競爭格局。對開發者和企業來說，模型工具箱中，自此新增了一個可以按需調度的優質選擇。