MiniMax M3.1 Flash
MiniMax-M3.1-FlashSo sánh giá API MiniMax-M3.1-Flash, điểm cuối được hỗ trợ, khả năng và tùy chọn truy cập trên Modelsell.
- Giá từ
- Đầu vào / Đầu ra · 1M
- Ngữ cảnh
- —
- Cửa sổ nhập tối đa
- Phương thức
- →
Giá theo nhà cung cấp
| Đầu vào/ 1M mã thông báo | Đầu ra/ 1M mã thông báo | Đọc bộ nhớ đệm/ 1M mã thông báo | Ghi cache (5m)/ 1M mã thông báo | Ghi cache (1h)/ 1M mã thông báo |
|---|---|---|---|---|
$0.3 | $1.2 | $0.06 | $0.3 | $0.48 |
- Đầu vào/ 1M mã thông báo
- $0.3
- Đầu ra/ 1M mã thông báo
- $1.2
- Đọc bộ nhớ đệm/ 1M mã thông báo
- $0.06
- Ghi cache (5m)/ 1M mã thông báo
- $0.3
- Ghi cache (1h)/ 1M mã thông báo
- $0.48
Khả năng / Phương thức hỗ trợ
Nhà cung cấp & quyền riêng tư
ABAB tokenizerHiệu suất
Đánh giá chuẩn
Điểm từ các đánh giá tiêu chuẩn. Tỷ lệ phần trăm cao hơn tốt hơn và hiển thị phân vị xếp hạng.
Nguồn số liệu:Artificial Analysis 2026-09-30·MiniMax M3.1 Flash
Mô hình này không có trong ảnh chụp đánh giá hiện tại.
Thiếu mô hình hoặc số đo không có nghĩa là điểm bằng không.
Biểu đồ giữ nguyên lựa chọn mô hình và cài đặt suy luận từ nguồn. Thiếu mô hình hoặc số đo không có nghĩa là điểm bằng không; chi phí hay tốc độ đánh giá không phải cam kết dịch vụ của trang.
Giới thiệu MiniMax M3.1 Flash
复杂任务与自动化能力：
在 AutomationBench-AA 中位居最前列。在跨 SaaS 系统的真实企业业务工作流中，能完整解决销售、营销、运营、客服、财务、HR 的真实问题。 在 BankerToolBench 中 76.2 分，擅长多步骤规划、跨文档 / 跨文件一致性、金融业务合规、工具链式调用等真实复杂问题。 编程与软件工程能力：
在 DeepSWE v1.1 评测中取得 73.7% 的成绩，达到顶尖模型水平。DeepSWE 聚焦复杂软件任务，要求模型独立完成代码理解、功能开发、问题修复与测试验证。M3.1 Flash 展现出出色的长链路任务执行能力，能够以更低的成本支持复杂的软件开发工作流。 Computer Use 能力：
在衡量 AI 电脑操作与跨应用任务执行能力的 OSWorld V2 中取得 61.7 分，在衡量真实并有经济价值场景下电脑操作能力的 Agents' Last Exam（ALE）中取得 29.6 分，两项得分均位列国产模型第一。 M3.1 Flash 展现出出色的真实环境交互、工具使用与长链路任务执行能力，能够从理解任务进一步走向实际操作与交付。 网络安全能力：
在 CyberGym 基准测试中取得 82% 的高分，展现出领先的漏洞发现与验证能力。 经内部安全专家深度评测，模型在代码审计、漏洞修补、渗透测试、恶意代码分析与逆向工程等场景下均表现出色，能够以低成本、高效率支持复杂的安全体系建设。
Tình huống sử dụng và prompt
Gợi ý để bắt đầu đánh giá; đầu vào và tùy chọn được hỗ trợ nằm trong phần truy cập API.
Các tình huống có thể khám phá
- Soạn và chỉnh sửa văn bản với yêu cầu rõ ràng về người đọc, giọng điệu và định dạng.
- Tóm tắt tài liệu được cung cấp và đối chiếu câu trả lời với nguồn gốc.
Mẹo thực hành
Tách hướng dẫn khỏi tài liệu nguồn, mô tả đầu ra mong muốn và đưa ví dụ. Chỉ thử công cụ hoặc đầu ra có cấu trúc khi được ghi rõ là có hỗ trợ.
Prompt mẫu
Tóm tắt tài liệu sau thành năm ý. Phân biệt sự kiện đã xác nhận với câu hỏi còn bỏ ngỏ, trích dẫn đoạn liên quan và không bịa thông tin còn thiếu. Tài liệu: [dán văn bản]
Truy cập API
Tài liệu API
Mẫu mã
/v1/chat/completions| Tham số | Loại | Mặc định / khoảng | Mô tả |
|---|---|---|---|
temperature | number | = 10 ~ 2 | Nhiệt độ lấy mẫu; càng thấp càng ổn định |
top_p | number | = 10 ~ 1 | Tổng xác suất cho nucleus sampling |
max_tokens | integer | >= 1 | Số token tối đa trong phản hồi |
frequency_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | Phạt việc lặp các token phổ biến |
presence_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | Khuyến khích chủ đề mới |
stop | array | — | Tối đa 4 chuỗi để dừng sinh |
seed | integer | — | Hạt giống lấy mẫu xác định (cố gắng tốt nhất) |
n | integer | = 1>= 1 | Số lượng phản hồi cần sinh |
stream | boolean | = false | Truyền token qua Server-Sent Events |
response_format | object | — | Bắt buộc xuất JSON hoặc theo schema |
tools | array | — | Khai báo công cụ / hàm mà model có thể gọi |
tool_choice | string | autononerequired | Chính sách chọn công cụ hoặc tên cụ thể |
logprobs | boolean | = false | Trả về log probabilities cho từng token |
top_logprobs | integer | 0 ~ 20 | Số log probabilities hàng đầu trên mỗi token |
logit_bias | object | — | Bảng logit bias theo token |
user | string | — | Định danh người dùng cuối để giám sát lạm dụng |
Thay thế <YOUR_API_KEY> bằng API key từ trang Tokens của bạn.
Xác thực
Mọi yêu cầu phải có header Authorization: Bearer <TOKEN> . Các endpoint định dạng Anthropic chấp nhận header x-api-key .
Tạo token tại trang Tokens; bạn có thể giới hạn theo model, nhóm, IP và rate-limit.
Tham số hỗ trợ
| Tham số | Loại | Mặc định / khoảng | Mô tả |
|---|---|---|---|
temperature | number | = 10 ~ 2 | Nhiệt độ lấy mẫu; càng thấp càng ổn định |
top_p | number | = 10 ~ 1 | Tổng xác suất cho nucleus sampling |
max_tokens | integer | >= 1 | Số token tối đa trong phản hồi |
frequency_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | Phạt việc lặp các token phổ biến |
presence_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | Khuyến khích chủ đề mới |
stop | array | — | Tối đa 4 chuỗi để dừng sinh |
seed | integer | — | Hạt giống lấy mẫu xác định (cố gắng tốt nhất) |
n | integer | = 1>= 1 | Số lượng phản hồi cần sinh |
stream | boolean | = false | Truyền token qua Server-Sent Events |
response_format | object | — | Bắt buộc xuất JSON hoặc theo schema |
tools | array | — | Khai báo công cụ / hàm mà model có thể gọi |
tool_choice | string | autononerequired | Chính sách chọn công cụ hoặc tên cụ thể |
logprobs | boolean | = false | Trả về log probabilities cho từng token |
top_logprobs | integer | 0 ~ 20 | Số log probabilities hàng đầu trên mỗi token |
logit_bias | object | — | Bảng logit bias theo token |
user | string | — | Định danh người dùng cuối để giám sát lạm dụng |
Giới hạn tốc độ
| Nhà cung cấp | RPM | TPM | RPD |
|---|---|---|---|
| official | Không giới hạn | Không giới hạn | Không giới hạn |
Không giới hạn
Câu hỏi thường gặp về MiniMax-M3.1-Flash
MiniMax-M3.1-Flash là gì?
So sánh giá API MiniMax-M3.1-Flash, điểm cuối được hỗ trợ, khả năng và tùy chọn truy cập trên Modelsell.
Làm thế nào để gọi MiniMax-M3.1-Flash?
Tạo khóa API có quyền truy cập MiniMax-M3.1-Flash, sau đó dùng đúng ID mô hình và endpoint được hỗ trợ trong phần truy cập API. Các trường yêu cầu phụ thuộc endpoint đã chọn.
MiniMax-M3.1-Flash được tính phí như thế nào?
Giá phụ thuộc vào nhóm nhà cung cấp và đơn vị tính phí của mô hình. Giá đầu vào, đầu ra, mỗi yêu cầu hoặc nội dung đa phương tiện hiện tại được hiển thị trên trang này trước khi đăng ký.
Làm thế nào để đánh giá MiniMax-M3.1-Flash cho dự án của tôi?
Tách hướng dẫn khỏi tài liệu nguồn, mô tả đầu ra mong muốn và đưa ví dụ. Chỉ thử công cụ hoặc đầu ra có cấu trúc khi được ghi rõ là có hỗ trợ.