ERNIE 5.5 Flash против MiniMax M3.1 Flash: контекстные окна на два миллиона токенов, одна опубликованная оценка

Обе эти модели заявляют контекстное окно в миллион токенов, обе относятся к уровню Flash, обе стоят меньше доллара за миллион входных токенов, и ровно у одной из них к названию прикреплено число. MiniMax M3.1 Flash получила оценку 42 в Artificial Analysis Intelligence Index с момента запуска 19 октября 2026 года — при цене $0.22 за выполненное задание индекса. ERNIE 5.5 Flash поступила в продажу на Baidu Qianfan 10 ноября 2026 года с ценой, спецификацией и без какой-либо оценки — ни таблицы от производителя, ни независимого прогона, ни даты отсечки знаний. Поэтому полезный вопрос не в том, какая модель лучше. Он в том, сколько стоит отсутствующая оценка и являются ли эти два окна одним и тем же окном.

Где на самом деле расходятся эти две спецификации

Основные показатели достаточно близки, чтобы казаться взаимозаменяемыми, но это не так. Четыре строки ниже определяют реальные рабочие нагрузки.

• Входное окно — ERNIE 1 024 000 токенов против MiniMax 1 000 000. Разница в 24 000 токенов — это шум; считайте эти варианты эквивалентными и прекратите их сравнивать.

• Потолок вывода — ERNIE 921 600 токенов против MiniMax 524 288. Потолок ERNIE почти вдвое выше, и причина архитектурная, а не щедрость: его рассуждения нельзя отключить, поэтому длинным агентным циклам нужно куда-то девать размышления.

• Цена за миллион — ERNIE $0,28 за вход / $1,13 за выход / $0,028 за кэш против MiniMax $0,15 / $0,60 / $0,015. У ERNIE тариф на вход в 1,87× выше, а на выход — в 1,88×. Кэшированные чтения масштабируются так же.

• Модальность — ERNIE поддерживает только текст. MiniMax принимает текст, изображения и видео и возвращает текст. Для любой рабочей нагрузки, содержащей скриншот, диаграмму, снимок интерфейса или запись звонка, эта строка завершает сравнение ещё до обсуждения цены.

• Управление рассуждением — рассуждение ERNIE является обязательным, включено по умолчанию и предлагается только на одном уровне усилий: высоком. MiniMax предоставляет настраиваемую глубину мышления, что означает, что вызов классификации может пропустить ненужное ему обдумывание.

• Веса — MiniMax опубликовала {{1}}428 млрд параметров (23 млрд активных){{/1}} {{2}}23 октября{{/2}}, {{3}}252,4 ГБ в 48 шардах{{/3}} по {{4}}общественной лицензии{{/4}} с {{5}}выручкой в $20 млн{{/5}}. Базовый чекпоинт ERNIE доступен для скачивания; ERNIE 5.5 Flash, прошедшая постобучение, — нет, и дата не названа.

• Независимая оценка — MiniMax: 42 балла в Intelligence Index, 41-е место из 173 на момент оценки, $0,22 за задачу. ERNIE: отсутствует. В Artificial Analysis есть строки ERNIE 4.5 и ERNIE 5.0, а строки ERNIE 5.5 нет вовсе.

Запустите счёт три раза, а не один раз

Прайс-лист — наименее полезный способ сравнивать две модели, которые обе думают перед ответом. Одна и та же задача, оценённая тремя способами, честнее.

Возьмём нагрузку по проверке документов: 400 000 входных токенов, 3 000 выходных токенов на запрос, сто запросов в день. На ERNIE 5.5 Flash это 40 миллионов входных токенов по $0,28 и 300 000 выходных токенов по $1,13 — $11,20 плюс $0,34, то есть $11,54 в день. На MiniMax M3.1 Flash это $6,00 плюс $0,18, или $6,18. ERNIE обходится на $5,36 в день дороже, или примерно на $1 950 в год, за те же 100 документов.

Теперь повторите это с системным промптом, который стоит кэшировать. Если 380 000 из этих входных токенов — стабильные инструкции, а меняются только 20 000, кэшированные чтения ERNIE по $0,028 превращают строку входных расходов из $11,20 примерно в $1,62; при кэшированной ставке MiniMax $0,015 её $6,00 становятся примерно $0,87. Разрыв сокращается до заметно меньше доллара в день, и обе модели становятся настолько дешёвыми, что выбор перестаёт быть финансовым. Кэширование — это не микрооптимизация в окне на миллион токенов, а основная часть счёта.

Третий прогон — тот, который никто не публикует. Добавьте токены рассуждений. ERNIE нельзя попросить пропустить их; в задаче, где он размышляет на протяжении 6 000 токенов, прежде чем написать 3 000, объём вывода составляет 9 000 токенов, а строка вывода утраивается. MiniMax можно указать думать меньше, и его документированное поведение уже необычно многословно — 180 млн выходных токенов по Intelligence Index против медианы 99 млн — так что на практике эти две модели могут сойтись. Никто не знает, потому что из этих моделей вообще измеряли только одну. Пока вы не посчитаете выходные токены на собственных промптах, вторая цифра после запятой в любом здешнем сравнении — просто украшение.

Обязательное рассуждение — это проектная позиция, а не ошибка.

Так и тянет воспринять обязательное рассуждение ERNIE с высокими усилиями как ограничение, и для некоторых рабочих нагрузок это именно так — для классификации в одно слово нет быстрого пути, и каждый запрос платит налог задержкой и токенами, которого MiniMax позволяет избежать. Но то же самое решение объясняет потолок выходного объёма и кое-что говорит о том, для кого Baidu это создавала.

Модель, которая всегда рассуждает, с лимитом вывода в 921 600 токенов создана для длительных агентных прогонов: рефакторингов масштаба репозитория, многошаговых исследований, циклов планирования, которым нужно где-то думать. Релиз базового чекпойнта Baidu придерживается того же подхода — корпус предварительного обучения делает акцент на «коде масштаба репозитория и длинном контексте», а строки бенчмарков, в которых он выглядит наиболее выигрышно, — это HumanEval+ с 82,3 и RepoQA с 91,7; обе цифры относятся к базовой модели и ничего напрямую не говорят о чат-модели, но говорят о том, чему отдавали приоритет обучающие данные.

Дизайн MiniMax ориентирован на другое. Настраиваемая глубина рассуждений, нативный ввод изображений и видео, 125,5 выходных токенов в секунду и время до первого токена 1,04 секунды описывают модель, созданную для высокой пропускной способности — автономных циклов, интерфейсов на основе скриншотов, конвейеров обработки документов, где на входе скан, а не diff. Язык её собственного позиционирования — это стоимость токена при больших объёмах, и $0.22 за задачу индексирования — цифра, которая это подтверждает.

Две модели уровня Flash, две разные ставки: одна — на глубину проработки за запрос, другая — на запросы в секунду. Ни одна не ошибочна, и в спецификациях на удивление ясно указано, что есть что.

Оба недороги; только одно из них — решение, которое вы можете принять уже сегодня.

Значимая асимметрия касается доказательной базы. У MiniMax M3.1 Flash есть опубликованный балл в индексе, опубликованная стоимость на задачу, опубликованная карточка модели, доступные для скачивания веса и независимое измерение того, сколько токенов она расходует на прохождение бенчмарка. На этом можно основывать закупочное решение. У ERNIE 5.5 Flash Preview есть тарифный лист, контекстное окно и пресс-страница Baidu, которая по-прежнему выдвигает на первый план базовый чекпоинт и фразу «скоро» о модели после посттренировки — а это, что неловко, та самая модель, которую сейчас продают.

Это не делает превью плохой моделью. Это делает её неизмеренной, и правильная позиция по отношению к неизмеренной модели по вдвое большей цене, чем у измеренного конкурента, — не предполагать, что она хуже. Базовая контрольная точка Baidu обошла DeepSeek V4 Flash Base в 26 из 30 строк; сильный прогон посттренировки на этой базе вполне мог бы оказаться выше 42. Он также мог бы оказаться ниже. Суть в том, что сейчас никто за пределами Baidu не может этого сказать, а тарифная сетка не является доказательством.

Тестирование обоих без подписания двух контрактов

Одна из этих моделей работает через маршрутизируемый ключ, а другая — нет. OrcaRouter предоставляет MiniMax M3.1 Flash по прайсовой цене провайдера с наценкой 0%, наряду с GLM-5.3-Flash, DeepSeek V4.1 Flash, Qwen 3.8 Flash и Gemini 3.8 Flash — более 200 моделей за единой конечной точкой, совместимой с OpenAI, с автоматическим переключением между провайдерами и DSL маршрутизации для объединения нескольких моделей в один вызов. ERNIE 5.5 Flash Preview в этот каталог не входит: ни записи ERNIE, ни конечной точки Baidu, на которую мы могли бы маршрутизировать запросы, у нас нет, поэтому вызывать её приходится через собственный API Baidu — со вторым ключом и вторым счётом.

Практический путь через эту асимметрию таков: сначала постройте оценку, а интеграцию — потом. Поставьте свои двадцать промптов за маршрутизируемый ключ, прогоните MiniMax и остальной уровень Flash и фиксируйте выходные токены на задачу — не только цену за миллион. Затем направьте те же двадцать промптов на эндпоинт Baidu и сравните по той же оси. Если ERNIE выигрывает на задачах, которые вам важны, его ставка 1,88× — это премия, которую стоит платить, а отсутствующая карточка модели становится досадной помехой, а не блокером. Если нет — вы потратили один день и один небольшой счёт, чтобы это выяснить.

Что позволило бы окончательно внести ясность, так это одна строка в трекере, который прогоняет собственный тестовый стенд. У MiniMax она есть с первого дня запуска. Baidu могла бы опубликовать её завтра, и центральная неопределённость этой статьи исчезла бы — а это и есть признак того, что неопределённость на самом деле вовсе не в моделях. Она в том, какой вендор решил показать свою работу.