MiniMax a annoncé le modèle M3.1 Flash le 19 oct. 2026. Selon l’entreprise, cette nouvelle version obtient 42 points à l’Artificial Analysis Intelligence Index, soit 13 points de plus que son précédent modèle M3, tout en coûtant moins de la moitié par tâche. L’API est déjà disponible sur platform.minimax.io et l’entreprise prévoit de rendre les poids publics le 23 oct. 2026.
Performances du modèle
Lors des tests, M3.1 Flash a obtenu 48 % au benchmark « Humanity’s Last Exam », devant Deepseek V4.1 Flash (43 %) et GLM‑5.3‑Flash. Au benchmark CritPt, axé sur la physique, il a atteint 22 %, devant GLM‑5.3‑Flash (15 %) et Gemini 3.8 Flash (18 %), mais juste derrière Deepseek (24 %). Au test AA‑Omniscience, qui évalue l’exactitude factuelle, le modèle a répondu correctement à 56 % des questions, un résultat nettement supérieur à celui de GLM‑5.3‑Flash (28 %) et de Deepseek (43 %). Il peut traiter un contexte allant jusqu’à un million de tokens et accepter du texte comme des images.
Prix et disponibilité
MiniMax facture $0.15 par million de tokens en entrée et $0.60 par million de tokens en sortie. Les entrées mises en cache coûtent $0.015. Comme M3.1 Flash utilise moins de tokens en sortie, le coût par tâche est d’environ $0.22 ; le modèle est aussi environ trois fois plus rapide que l’ancien M3. L’entreprise propose également une application de bureau appelée MiniMax Code.
Pourquoi c'est important
Pour les développeurs et les entreprises en Chine et ailleurs, le coût inférieur par tâche permet de traiter des problèmes de raisonnement plus complexes sans dépasser leur budget. La publication des poids pourrait également permettre aux chercheurs d’expérimenter avec un modèle performant sans attendre une licence commerciale.
