MiniMax M3.1 Flash
MiniMax-M3.1-Flash作为新一代 Flash 模型，M3.1 Flash 在 Agentic 任务、编程、Computer Use 及网络安全能力等方面实现了代际的提升，同时线上推理速度提升了近 3 倍，使用成本降低了 70%。
- 起始价格
- 输入 / 输出 · 1M
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按供应商定价
| 输入/ 1M tokens | 输出/ 1M tokens | 缓存读取/ 1M tokens | 缓存写入 (5m)/ 1M tokens | 缓存写入 (1h)/ 1M tokens |
|---|---|---|---|---|
$0.3 | $1.2 | $0.06 | $0.3 | $0.48 |
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能力 / 支持的模态
厂商与数据隐私
性能
基准测试
标准化评测得分。百分比越高越好，并展示排名百分位。
指标来源：Artificial Analysis 2026-09-30·MiniMax M3.1 Flash
当前基准快照不包含此模型。
缺失的模型或测量值不代表零分。
基准图表保留来源中的模型选择和思考设置。缺失的模型或测量值不代表零分，基准成本或速度也不是本站的服务承诺。
关于 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。
使用场景与提示词
以下内容用于开始评估；支持的输入与选项请查看 API 接入模块。
可探索的使用场景
- 明确受众、语气和格式要求，起草并修改文本。
- 总结提供的文档，并与原始资料核对回答。
实用建议
将指令与原始材料分开，描述预期输出并提供示例。仅在明确支持时测试工具调用或结构化输出。
提示词示例
请用五个要点总结以下文档。区分已确认的事实和待解答的问题，引用相关段落，不要编造缺失信息。文档：[粘贴你的文本]
接入 API
API 接口文档
调用示例
/v1/chat/completions| 参数 | 类型 | 默认值 / 范围 | 说明信息 |
|---|---|---|---|
temperature | number | = 10 ~ 2 | 采样温度；越低越稳定 |
top_p | number | = 10 ~ 1 | 核采样累计概率 |
max_tokens | integer | >= 1 | 响应中最大 token 数 |
frequency_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 惩罚高频 token 的重复出现 |
presence_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 鼓励引入新话题 |
stop | array | — | 最多 4 个停止生成的字符串 |
seed | integer | — | 尽量保证可复现的采样种子 |
n | integer | = 1>= 1 | 生成的候选条数 |
stream | boolean | = false | 通过 SSE 流式返回 token |
response_format | object | — | 强制输出 JSON 对象或符合 Schema 的结果 |
tools | array | — | 模型可调用的工具 / 函数声明 |
tool_choice | string | autononerequired | 工具选择策略或具体工具名 |
logprobs | boolean | = false | 返回每个 token 的对数概率 |
top_logprobs | integer | 0 ~ 20 | 每个 token 返回的 top 概率数量 |
logit_bias | object | — | 按 token 的 logit 偏置映射 |
user | string | — | 用于风险审计的终端用户标识 |
替换 <YOUR_API_KEY> 替换为令牌设置中的 API Key。
身份验证
所有请求必须携带 Authorization: Bearer <TOKEN> 请求头。Anthropic 格式的端点也接受 x-api-key 请求头。
在「令牌」页面生成 API Key，可以按模型、分组、IP、速率等维度精细化授权。
支持的参数
| 参数 | 类型 | 默认值 / 范围 | 说明信息 |
|---|---|---|---|
temperature | number | = 10 ~ 2 | 采样温度；越低越稳定 |
top_p | number | = 10 ~ 1 | 核采样累计概率 |
max_tokens | integer | >= 1 | 响应中最大 token 数 |
frequency_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 惩罚高频 token 的重复出现 |
presence_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 鼓励引入新话题 |
stop | array | — | 最多 4 个停止生成的字符串 |
seed | integer | — | 尽量保证可复现的采样种子 |
n | integer | = 1>= 1 | 生成的候选条数 |
stream | boolean | = false | 通过 SSE 流式返回 token |
response_format | object | — | 强制输出 JSON 对象或符合 Schema 的结果 |
tools | array | — | 模型可调用的工具 / 函数声明 |
tool_choice | string | autononerequired | 工具选择策略或具体工具名 |
logprobs | boolean | = false | 返回每个 token 的对数概率 |
top_logprobs | integer | 0 ~ 20 | 每个 token 返回的 top 概率数量 |
logit_bias | object | — | 按 token 的 logit 偏置映射 |
user | string | — | 用于风险审计的终端用户标识 |
速率限制
| 供应商 | RPM | TPM | RPD |
|---|---|---|---|
| official | 无限制 | 无限制 | 无限制 |
无限制
关于 MiniMax-M3.1-Flash 的常见问题
MiniMax-M3.1-Flash 是什么？
作为新一代 Flash 模型，M3.1 Flash 在 Agentic 任务、编程、Computer Use 及网络安全能力等方面实现了代际的提升，同时线上推理速度提升了近 3 倍，使用成本降低了 70%。
如何调用 MiniMax-M3.1-Flash？
创建具有 MiniMax-M3.1-Flash 访问权限的 API 密钥，然后使用 API 接入模块中的准确模型 ID 和受支持的接口。请求字段取决于所选接口。
MiniMax-M3.1-Flash 如何计费？
费用取决于所选供应商分组和模型计费单位。注册前即可在本页查看当前输入、输出、单次请求或媒体价格。
如何评估 MiniMax-M3.1-Flash 是否适合我的项目？
将指令与原始材料分开，描述预期输出并提供示例。仅在明确支持时测试工具调用或结构化输出。