MiniMax M3.1 Flash vs DeepSeek V4.1 Flash: entrambi open, solo uno è MIT

Fino a questa settimana, la discussione tra MiniMax M3.1 Flash e DeepSeek V4.1 Flash era una discussione da tabella di benchmark, perché era tutto ciò che i due laboratori avevano dato a chiunque per discuterne. Questo è finito il 23 ottobre 2026, quando MiniMax ha pubblicato i pesi di M3.1 Flash su Hugging Face, quattro giorni dopo il lancio del modello il 19 ottobre. DeepSeek V4.1 Flash era scaricabile dal suo rilascio del 10 settembre, e il suo checkpoint 1017 si trova su Hugging Face con licenza MIT dal 17 ottobre. Entrambi i modelli sono ora a pesi aperti. Solo uno dei due è open source, e la differenza non è accademica: decide se un'azienda può costruire un prodotto sul checkpoint senza chiedere il permesso a nessuno.

Il divario di capacità è reale ma ridotto. DeepSeek V4.1 Flash 1017Artificial Analysis colloca {{2}}DeepSeek V4.1 Flash 1017{{/2}} a 45 sul suo Intelligence Index e MiniMax M3.1 Flash a 43, sulla stessa suite v4.3.2. Il divario economico va nella direzione opposta: 0,26 $ per completare un'attività dell'indice su DeepSeek contro 0,22 $ su MiniMax. Il divario di licenza non va in nessuna delle due direzioni. È una differenza categorica, ed è la prima cosa da chiarire prima che le righe del benchmark contino.

Che cosa è cambiato il 23 ottobre

Prima che arrivassero i pesi, il confronto sensato era quello che abbiamo pubblicato sulle tabelle dei fornitori: due laboratori, nomi di benchmark sovrapposti, solo un paio di righe misurate allo stesso modo. Quel confronto è ancora valido e continua a dire che DeepSeek è avanti sulle righe condivise di coding e agent. Ciò a cui non poteva rispondere era la domanda di procurement, perché MiniMax aveva promesso i pesi «più avanti» senza una data, senza una licenza e senza un numero di parametri associato.

Tutte e tre quelle lacune sono ora colmate. MiniMax M3.1 Flash è un modello mixture-of-experts da 428B totali e 23B attivi, con una finestra di contesto di 1.000.000 di token, un limite di output di 524.288 token e un repository da 252,4 GB distribuito su 48 shard, oltre a un drafter per la decodifica speculativa. La licenza è la MiniMax Community Licence. DeepSeek V4.1 Flash 1017 rimane un modello da 552B totali con 16B parametri attivi durante la decodifica, una finestra di contesto da 1M token, un limite di output di 384.000 token e un repository da 510,3 GB con licenza MIT.

Metti quelle due frasi una accanto all'altra e la forma della decisione è chiara. MiniMax è il download più piccolo e il modello più facile da far stare su quattro GPU. DeepSeek è il download più grande, il modello più forte sulla maggior parte dei benchmark condivisi, e quello con una licenza che un team legale può approvare in un pomeriggio.

Le licenze, affiancate

MIT è la licenza open source più semplice di uso comune: usarla, modificarla, ridistribuirla, venderla, senza notifica e senza verifica dei ricavi. DeepSeek V4.1 Flash è distribuito con licenza MIT, e il repository Hugging Face contiene il file di licenza. Se il tuo prodotto incorpora i pesi, MIT richiede solo che tu conservi l'avviso di copyright.

La MiniMax Community Licence è un contratto commerciale mascherato da licenza open. È gratuita per uso non commerciale. L'uso commerciale comporta due condizioni. Ogni implementazione commerciale deve mostrare in modo ben visibile "Built with MiniMax M3" — su un sito web, in un'interfaccia utente, in un post di blog, in una pagina "chi siamo" o nella documentazione del prodotto. E il livello di fatturato stabilisce cos'altro è dovuto.

• Con un fatturato annuo pari o inferiore a 20 milioni di dollari — notifica una tantum a MiniMax via e-mail, con oggetto specificato nella licenza

• Oltre 20 milioni di dollari di fatturato annuo — autorizzazione scritta preventiva da MiniMax prima dell'uso commerciale

• Hosting commerciale — esplicitamente contemplato dalla definizione della licenza, quindi un'attività di inferenza basata sui pesi rientra nella clausola, non ne resta fuori

• Versioni fine-tuned e post-addestrate — coperte anche quando distribuite commercialmente

• Usi vietati — contenuti illegali, scopi militari, danni ai minori, diffusione consapevole di informazioni false e discriminazione o incitamento all'odio nei confronti di gruppi protetti

La voce dei ricavi è la parte che cambia il comportamento. Una startup di due persone può conformarsi con un'email e un link nel footer. Un'azienda da 30 milioni di dollari non può rilasciare il modello senza una negoziazione, e la negoziazione è con un laboratorio cinese i cui termini possono cambiare nella revisione successiva. È un profilo di rischio diverso da quello del MIT anche se il pulsante di download sembra lo stesso. Spiega anche perché alcuni commentatori abbiano iniziato a chiamare «pseudo-open» rilasci di questa forma: i pesi sono aperti, il permesso no.

252 GB contro 510 GB, e perché non è tutta la storia del serving

Le dimensioni del download sono la prima differenza concreta che un team di self-hosting incontra. Il repository di MiniMax è di 252,4 GB perché il modello è addestrato nativamente per esperti instradati NVFP4 e una cache KV NVFP4; il checkpoint viene fornito già quantizzato, non come un file BF16 da comprimere autonomamente. Il repository 1017 di DeepSeek è di 510,3 GB, circa il doppio dei byte per un modello con 124 miliardi di parametri totali in più ma meno parametri attivi.

Quei numeri non sono a parità di condizioni — i due laboratori hanno fatto scelte di precisione diverse, e un file più piccolo non significa automaticamente un deployment più economico — ma sono ciò che effettivamente sposti, archivi e carichi. La conseguenza sul serving è più utile della dimensione del download. Il post day-0 di vLLM riporta che M3.1 Flash riesce a ospitare 76 sequenze concorrenti da 256K token su quattro GPU NVIDIA B300, contro 28 per MiniMax-M3 con una cache KV FP8. Riporta 418,9 token di output al secondo per utente su GB300 AgentX all'estremo sensibile alla latenza, e 153,8K token totali al secondo per GPU all'estremo del throughput.

L'architettura di DeepSeek va nella direzione opposta. Il suo totale di 552B è maggiore, ma solo 16B parametri sono attivi durante la decodifica e 8B durante il prefill, quindi il calcolo per token generato è inferiore a quanto suggerisce il totale. Il compromesso riguarda capacità di memoria e interconnessione: un checkpoint da 510 GB indica un deployment multi-nodo, mentre MiniMax ha pubblicato una ricetta per quattro GPU. MiniMax è più facile da mettere in piedi su un piccolo cluster. DeepSeek è più veloce per token generato una volta che il cluster esiste, e la sua tariffa fuori picco corrisponde alla tariffa fissa di MiniMax.

Capacità: 45 contro 43, e le righe sottostanti

Sull'indice indipendente il divario di due punti è reale ma non è un abisso. Entrambi i modelli figurano tra i pochi migliori modelli open-weight, entrambi hanno una finestra di contesto da un milione di token ed entrambi sono modelli di ragionamento che consumano molti token di output prima di rispondere. La differenza sta nella forma della capacità, non nel dato principale.

• Indice di intelligenza — 45 per DeepSeek V4.1 Flash 1017, 43 per MiniMax M3.1 Flash, entrambi su Artificial Analysis v4.3.2

• Costo per attività di indicizzazione — $0,26 contro $0,22, un vantaggio del 15% per MiniMax

• Velocità di output — 206,1 token al secondo contro 92,5, con un vantaggio di 2,2 volte per DeepSeek

• Tempo al primo token — 1,01 secondi contro 1,52 secondi

• Output massimo — 384.000 token rispetto a 524.288

• Contesto — 1.000.000 di token su entrambi

• Input: testo e immagine su DeepSeek; testo, immagine e video su MiniMax

I benchmark dei fornitori raccontano una storia più specifica, e ciascuno di essi è riportato dal fornitore. Nelle due righe che entrambi i laboratori hanno misurato su un harness denominato e comparabile, DeepSeek è avanti: DeepSWE v1.1 al 77,0% contro 73,7%, e Agents' Last Exam a 35,4 contro 29,6. Su Terminal-Bench 4.0 DeepSeek riporta 42,3 nell'harness Claude Code contro 38,1 di MiniMax. MiniMax vince su Automation-Bench v1.0.6 con 62,8 contro 60,5, e supera di poco Humanity's Last Exam senza strumenti con 43,4 contro 42,6. Il resto di ciascuna tabella è misurato su una configurazione diversa, valutato da un modello diverso, o pubblicato da una sola delle parti.

Poi c’è il dato con cui nessuno dei due post di lancio apre. La valutazione AA-Omniscience di Artificial Analysis ha collocato MiniMax M3.1 Flash a 16 nel punteggio complessivo, con un tasso di allucinazione del 93%: quando non sapeva, quasi ogni volta rispondeva invece di astenersi. La scheda di DeepSeek contiene un proprio avvertimento sugli errori di selezione sparsa nella sua attenzione compressa e nella ricostruzione dello stato in contesti molto lunghi. Nessuna delle due avvertenze compare in una tabella di benchmark del fornitore, ed entrambe contano più in un agente che agisce che in una finestra di chat che può essere chiusa.

Prezzo: invariato rispetto al tempo

Le tariffe sembrano identiche a prima vista e divergono nel momento in cui si leggono le fasce orarie. MiniMax applica $0.15 per milione di token in input e $0.60 per milione di token in output, in modo fisso, con l'input in cache a $0.015. DeepSeek applica gli stessi $0.15 e $0.60 fuori dalle ore di punta, ma raddoppia a $0.30 e $1.20 tra le 01:00 e le 04:00 UTC e di nuovo tra le 06:00 e le 10:00 UTC nei giorni feriali. La sua tariffa per gli hit della cache è $0.003 fuori dalle ore di punta e $0.006 nelle ore di punta, uno sconto del 98%.

Per un carico di lavoro che viene eseguito negli orari statunitensi, la finestra di picco di DeepSeek è per lo più fuori dai piedi e le due schede sono vicine. Per un team europeo il cui CI viene eseguito alle 07:00 di Londra, quattro ore di ogni giorno feriale vengono fatturate al doppio, e la tariffa piatta di MiniMax vince senza alcun argomento sulle capacità. Per un ciclo di agente con molta cache su un repository stabile, la lettura della cache di DeepSeek a $0,003 è cinque volte più economica di quella di MiniMax a $0,015, il che può annullare la differenza per token. Il confronto giusto è un mese del tuo traffico reale, non una tariffa mista.

Quale checkpoint dovresti scaricare?

Scarica MiniMax M3.1 Flash se vuoi l'artefatto più piccolo, la configurazione a quattro GPU, un limite massimo di output più lungo, l'input video o una licenza che puoi soddisfare con un'email e una riga di attribuzione. È il modello più semplice da avviare sull'hardware che già possiedi, e il suo costo per attività di indicizzazione completata è il più basso dei due.

Scarica DeepSeek V4.1 Flash 1017 se vuoi MIT, le righe di benchmark condivise più forti, una velocità di output circa doppia, o uno sconto sulla cache abbastanza profondo da cambiare l'economia di un ciclo di agenti. È il deployment più difficile e l'approvvigionamento più facile, che è il trade-off opposto rispetto a quello di MiniMax.

Non scaricare nessuno dei due se la tua bolletta mensile dei token è contenuta. A 0,60 $ per milione di token di output, un miliardo di token al mese equivale a 600 $ tramite l'API di MiniMax; il tempo di ingegneria necessario per mantenere in servizio in modo affidabile un checkpoint da 252 GB costa più di così per la maggior parte dei team. I pesi aperti sono un'opzione strategica, non un risparmio sui costi predefinito.

Dove si inserisce OrcaRouter

OrcaRouter oggi non ospita MiniMax M3.1 Flash, e questo articolo non sostiene che lo faccia. Instrada DeepSeek V4.1 Flash 1017, insieme alla generazione precedente MiniMax-M3, sulla stessa chiave di oltre 200 altri modelli. Questo conta in un confronto come questo: puoi mettere il checkpoint di DeepSeek davanti al tuo traffico senza un secondo contratto, mantenere MiniMax-M3 come fallback e lasciare che il failover automatico gestisca la rotta che vacilla. I prezzi di listino dei provider vengono trasferiti con markup allo 0%, quindi le tariffe di punta e fuori punta di DeepSeek compaiono in fattura così come le addebita il fornitore, non come una stima combinata.

Se fai self-hosting di uno dei due checkpoint, il router è un complemento anziché un sostituto: ti offre un fallback ospitato per le ore in cui il tuo cluster è saturo o in fase di aggiornamento. Se chiami l'API, la differenza è tra un confronto che leggi e un confronto che puoi eseguire sui tuoi prompt questo pomeriggio.

In breve: MiniMax ha colmato il divario di capacità a sufficienza perché ora siano licenza e impronta di servizio a decidere la scelta, e DeepSeek vince ancora sulla licenza. È un confronto più interessante di quanto lo fosse la tabella dei benchmark, e anche più duraturo.

Un'ultima distinzione da tenere bene a mente: il suffisso 1017 non è decorativo. Il checkpoint di settembre di DeepSeek V4.1 Flash totalizza 39 sullo stesso indice, quattro punti sotto MiniMax. Ogni confronto in questo articolo è rispetto al checkpoint del 17 ottobre, perché è quello i cui pesi, licenza e righe di benchmark sono aggiornati.