Kimi K3.1 Pro vs MiniMax M3.1 Flash: 15-krotna różnica w cenie, która maleje, im większe staje się zadanie

Zestaw Kimi K3.1 Pro i MiniMax M3.1 Flash obok siebie na cenniku, a decyzja wydaje się rozstrzygnięta, zanim się zacznie: jeden kosztuje piętnaście razy tyle, ile drugi, w przeliczeniu na mieszany milion tokenów [ceny dostawców; ten stosunek to nasze obliczenia]. Zestaw je zamiast tego w rejestrze kosztów na zadanie, a różnica skurczyła się do czynnika dziewięciu i pół, a potem do około trzech. Żadna z cen dostawców nie zmieniła się między tymi odczytami. Zmienił się mianownik. Te dwa modele nie konkurują o ten sam wiersz twojego budżetu, a najszybszy sposób wyboru to ustalenie, którego wiersza dotyka twoje obciążenie.

Dwa profile, które nigdy nie były skierowane do tego samego nabywcy

Kimi K3.1 Pro to model rzadki o 2,800B łącznych parametrów i 104B aktywnych na token [VENDOR], kontekście 1M tokenów [VENDOR] i zawsze włączonym myśleniu: wysiłek działa na poziomie niskim, wysokim lub maksymalnym, domyślnie maksymalnym, podczas gdy temperature i top_p są stałe [VENDOR]. Dziś nie jest dostępny jako otwarte wagi; dostawca obiecuje wydanie do 4 listopada [VENDOR], a Artificial Analysis nadal oznacza go jako zastrzeżony [INDEPENDENT]. W tym indeksie odnotowuje 57,5 tokenu wyjściowego na sekundę [INDEPENDENT] i wynik 55,09 [INDEPENDENT].

MiniMax M3.1 Flash został udostępniony 2026-10-19 [VENDOR] jako obiekt przeciwnego rodzaju: kontekst o rozmiarze 1,048,576 tokenów z maksymalnym wyjściem 524,288 tokenów [VENDOR], 116,2 tokena na sekundę [INDEPENDENT] i wynikiem 42,71 [INDEPENDENT]. Jedna uwaga dotycząca zaokrąglania: Artificial Analysis zaokrągla to do 43, a nasza karta katalogowa do 42 [INDEPENDENT] — to ten sam pomiar.

Ujęcie, które przetrwa pierwszy akapit, nie brzmi więc „model frontier kontra model budżetowy”. To głęboko myślący generalista o profilu silnie nastawionym na wykonanie w zestawieniu z szybkim, długokontekstowym modelem o taniej przepustowości, który ma tydzień. 12,38 punktu indeksu między nimi [INDEPENDENT] są realne, ale nierówno rozłożone, a ta nierówność jest decyzją.

Skąd tak naprawdę bierze się luka indeksowa

Podziel indeks na wiersze, a wyłoni się wzorzec: przewaga Kimi K3.1 Pro skupia się w wierszach, które nagradzają wytrwałe realizowanie zadań, a nie zgromadzoną wiedzę. Wszystkie poniższe liczby są [INDEPENDENT] i pochodzą z Artificial Analysis.

• Terminal-Bench 4.0: 67,17% wobec 25,76%, różnica 41,4 punktu i największa separacja w zestawie.

• Terminal-Bench-Science: 34,29% wobec 3,33%, różnica 31,0 punktu. Niskie wartości jednocyfrowe nie są artefaktem zaokrąglenia; to model, który w dużej mierze zawodzi w tej rodzinie zadań.

• GDPval-AA: 1 845,72 wobec 1 457,57, różnica 388 punktów Elo. Skala Elo nie jest liniowa względem zdolności, więc należy to odczytywać jako wynik z innej klasy, a nie jako wartość procentową.

• SciCode: 60,76% wobec 53,36% — naprawdę konkurencyjny.

• AA-LCR 86,33% wobec 79,67%; MMMU-Pro 83,87% wobec 79,13%; CritPt 24,57% wobec 22,29%; HLE 52,46% wobec 47,96%. Są to wiersze, w których oba są najbliżej siebie, a wszystkie dotyczą długiego kontekstu lub są nasycone wiedzą.

• AutomationBench: 73,30% w porównaniu z 72,52% — praktycznie remis.

• AnalystAgent osiąga 38,75 dla Kimi K3.1 Pro, a FrontierCode 47,07%, przy czym dla obu nie opublikowano odpowiednika MiniMax. Brakujący wynik nie jest zerem ani dowodem na cokolwiek — poza tym, że porównanie ma luki.

Wiersz, który komplikuje każdą prostą historię, to AA-Omniscience. MiniMax M3.1 Flash udziela więcej poprawnych odpowiedzi na pytania wiedzowe — 56,20% dokładności wobec 51,02% — a jednak uzyskuje 15,55 wobec 29,52, ponieważ jego wskaźnik halucynacji wynosi 92,81% wobec 43,89% [INDEPENDENT]. Indeks karze pewne siebie błędne odpowiedzi. Model, który nieco częściej ma rację, a myli się z o wiele większą pewnością siebie, jest zagrożeniem w pracy opartej na wyszukiwaniu, gdzie niepoparte zdanie jest gorsze niż przyznanie się do niewiedzy.

Ceny odczytywane przez trzy mianowniki

Na poziomie tokenów te dwa modele nie należą do tego samego rynku. Kimi K3.1 Pro ma cennik: 2,00 USD za wejście i 10,00 USD za wyjście za milion tokenów, odczyty z pamięci podręcznej po 0,20 USD, a stawka mieszana 3:1 wynosi 4,00 USD [VENDOR]. MiniMax M3.1 Flash ma cennik: 0,15 USD za wejście i 0,60 USD za wyjście, odczyty z pamięci podręcznej po 0,015 USD, a stawka mieszana 3:1 wynosi 0,2625 USD [VENDOR]. Stosunek stawek mieszanych wynosi 15,2×.

W przeliczeniu na jedno ukończone zadanie indeksowe współczynnik spada do 9,6×: 2,1145 USD dla Kimi K3.1 Pro wobec 0,2201 USD dla MiniMax M3.1 Flash [NIEZALEŻNE]. Przyczyna jest mechaniczna. Jedno zadanie indeksowe zużywa 55 195 tokenów wyjściowych Kimi K3.1 Pro i 78 612 tokenów MiniMax M3.1 Flash — o 42% więcej danych wyjściowych od tańszego modelu, co zmniejsza jego własną przewagę na drogim końcu zestawienia. Koszt na zadanie to liczba, na którą powinien patrzeć zespół finansowy, a jest już o jedną trzecią mniejszy, niż sugeruje współczynnik z nagłówka.

Odwrotnie: punkty indeksu na uśrednionego dolara wynoszą 13,8 dla Kimi K3.1 Pro i 162,7 dla MiniMax M3.1 Flash [INDEPENDENT]. To nie jest rekomendacja: jeśli jedynym ograniczeniem jest maksymalny benchmark na dolara, odpowiedź jest jednoznaczna, a jeśli chodzi o samo ukończenie tego typu zadania, arytmetyka nie ma znaczenia.

Dlaczego luka wciąż się zapada, gdy zadanie staje się większe

Najczystszym dowodem jest DataAnalyticsBench firmy Plotly — 43 pytania dotyczące syntetycznych danych z farm wiatrowych, jeden przebieg na model, czyli kierunek, a nie rozkład [INDEPENDENT]. Kimi K3.1 Pro odpowiedział na 42 z 43 pytań po 0,31 USD za pytanie, łącznie 13,47 USD, wykorzystując 7,5 wywołania modelu i około 440 000 tokenów wejściowych na pytanie. MiniMax M3.1 Flash odpowiedział na 41 z 43 pytań po około 0,10 USD za pytanie, łącznie 4,09 USD, wykorzystując około 45 wywołań i 4,2 mln tokenów wejściowych na pytanie.

Trzy rzeczy dzieją się jednocześnie. Dokładność jest niemal identyczna — różnica wynosi jedno pytanie, co z łatwością mieści się w tym, co rozstrzyga pojedynczy przebieg. Różnica w cenie zmniejszyła się do 3.1×. A mechanizm jest widoczny: tańszy model osiąga ten wynik, wykonując 45 wywołań tam, gdzie drugi wykonuje 7.5, i wprowadzając 9.5× więcej danych wejściowych na pytanie. Kupuje dokładność kontekstem i iteracjami, a nie głębią parametrów, a oba te elementy są tanie w przeliczeniu na token, ale nie darmowe w przeliczeniu na zadanie.

Przy skali stu tysięcy pytań miesięcznie porównanie wynosi 31 000 USD kontra 10 000 USD, czyli około 252 000 USD różnicy rocznie [INDEPENDENT, ekstrapolacja na podstawie danych Plotly dotyczących kosztu za pytanie]. To realna pozycja budżetowa — i wolumen, przy którym należy wycenić różnicę w dokładności 41 versus 42 w przeliczeniu na błędną odpowiedź: dwupunktowa przewaga w zadaniu, od którego zależy Twoja firma, może być warta ponad ćwierć miliona dolarów.

Gdzie tani plan naprawdę wygrywa

MiniMax M3.1 Flash to lepszy wybór dla obciążeń o wspólnym profilu: duży wolumen, krótkie lub luźno ograniczone dane wyjściowe, obfity kontekst wyszukiwania oraz odporność na konieczność ponownego uruchomienia. Klasyfikacja, ekstrakcja ograniczona schematem z walidatorem w dalszym przepływie, streszczanie na dużą skalę, odpowiadanie wspomagane wyszukiwaniem, w którym każde zdanie musi mieć źródło w dostarczonym fragmencie, oraz generowanie masowe z przeglądem. Przepustowość pomaga: 116,2 tokena na sekundę wobec 57,5 [INDEPENDENT] to około dwukrotnie większa współbieżność na replikę, zanim pojawi się kolejkowanie, a maksymalna długość wyjścia 524 288 tokenów [VENDOR] oznacza, że zadania długoformatowe nie wymagają łączenia fragmentów.

Liczba halucynacji ogranicza tę listę, a nie jest jej ozdobą. Wskaźnik 92,81% [INDEPENDENT] jest do przyjęcia, gdy prawda referencyjna znajduje się w prompcie, a walidator odrzuca niepoparte twierdzenia. Nie jest do przyjęcia w otwartym asystencie faktograficznym bez wyszukiwania, bez sprawdzania cytowań i bez człowieka w pętli — a jego nieco wyższa dokładność sprawi, że te błędy będą trudniejsze do zauważenia, a nie łatwiejsze.

Gdzie drogi plan zwraca się

Kimi K3.1 Pro zarabia na swoją cenę w wierszach, które wyglądają jak praca, a nie odtwarzanie z pamięci. Terminal-Bench 4.0 na poziomie 67,17% i Terminal-Bench-Science na poziomie 34,29% to najwyraźniejsze sygnały: długodystansowe zadania powłoki i kodowania, w których częściowa odpowiedź oznacza nieudane uruchomienie, a każda ponowna próba kosztuje uwagę inżynierską, a nie tokeny [INDEPENDENT]. Różnica 388 punktów Elo w GDPval-AA [INDEPENDENT] wskazuje ten sam kierunek w przypadku pracy zawodowej. Jeśli Twoim obciążeniem jest agent, który musi samodzielnie ukończyć wieloetapową procedurę, wynik 25,76% w Terminal-Bench 4.0 [INDEPENDENT] nie jest zniżką — to inny produkt.

Dwa szczegóły operacyjne powinny znaleźć się tutaj, a nie w przypisie. Tryb myślenia jest zawsze włączony, a wysiłek domyślnie ustawiony na maksimum [VENDOR], więc opóźnienia nie da się zmniejszyć bez zaakceptowania zmiany zakresu możliwości; planuj p50 na około 6,9 sekundy, a nie szybką ścieżkę, która nie istnieje. W środowisku produkcyjnym na naszej trasie w ciągu siedmiu dni do 26 października Kimi K3.1 Pro działał z szybkością 52,4 tokena wyjściowego na sekundę przy odsetku błędów wynoszącym 0,064% i obsłużył 1,305 mld tokenów w ciągu trzech dni [OURS]. MiniMax M3.1 Flash obsłużył w tym oknie na naszej trasie tylko około 10 000 tokenów [OURS], znacznie za mało, by cokolwiek zmierzyć, więc każda podana tu wartość opóźnienia i kosztu dla niego, w tym przepustowość, pochodzi od ewaluatora.

Wybór między nimi

Zacznij od wiersza ewaluacji, który najbardziej przypomina Twój ruch, a nie od nagłówka indeksu czy cennika. Jeśli odpowiedź opiera się na Terminal-Bench, GDPval lub dowolnej rodzinie długohoryzontowego wykonywania zadań, różnice 41 punktów i 388 Elo rozstrzygają sprawę, zanim zacznie się rozmawiać o koszcie. Jeśli opiera się na AA-LCR, MMMU-Pro, CritPt lub AutomationBench, oba rozwiązania mieszczą się w granicach kilku punktów i należy wybierać na podstawie ceny, przepustowości i kontekstu — czyli MiniMax M3.1 Flash, z warstwą wyszukiwania i walidatorem zarządzającym profilem halucynacji.

Środkowy przypadek to ograniczona praca analityczna z weryfikowalną odpowiedzią. Wynik Plotly'ego 42 z 43 wobec 41 z 43 [INDEPENDENT] ma taki kształt, a różnica 3,1× w zadaniu, w którym tańszy model potrzebuje 9,5× więcej danych wejściowych, aby dorównać, to prawdziwy kompromis. Najpierw przetestuj własny ruch; pojedyncze uruchomienie z 43 pytaniami to kierunek, a nie werdykt.

Jedna uwaga strukturalna dotycząca cen — ważniejsza niż jakikolwiek współczynnik powyżej. OrcaRouter przekazuje ceny tokenów dostawców bez zmian, więc gdy zmienia się cena katalogowa, nasza cena za ten model zmienia się wraz z nią tego samego dnia, bez ponownie negocjowanej stawki pośredniej. Każdy współczynnik tutaj jest migawką aktualnych cenników dwóch dostawców, a nie harmonogramem narzutów — jeśli którykolwiek dostawca obniży cenę tokenów wyjściowych w przyszłym miesiącu, zarówno 15,2×, jak i 9,6× się zmienią, podczas gdy rozliczenia pozostaną ich lustrzanym odbiciem. To także powód, dla którego przewagę taniej warstwy warto sprawdzać ponownie, a nie zapamiętywać: MiniMax M3.1 Flash pojawił się 19 października [VENDOR], tydzień przed napisaniem tego tekstu, a ceny premierowe rzadko są ostateczne.

Źródła: Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2, dane na dzień 26 października 2026 r., w zakresie wartości indeksu, wiersza, przepustowości i kosztu na zadanie; opracowania Plotly DataAnalyticsBench z 20 i 23 października dotyczące porównania 43 pytań; karty modeli dostawców dotyczące cen, limitów kontekstu, parametrów i dat wydania. MiniMax M3.1 Flash obsłużył około 10 000 tokenów na trasie OrcaRouter w siedmiodniowym oknie — zbyt mało, by to zmierzyć — więc podane tutaj wartości opóźnienia i kosztu są szacunkami ewaluatora.