Kimi K3.1 Pro vs MiniMax M3.1 Flash: Ett 15× prisgap som krymper varje gång jobbet blir större

Ställ upp Kimi K3.1 Pro och MiniMax M3.1 Flash på en prislista och beslutet ser avgjort ut innan det ens har börjat: den ena kostar femton gånger vad den andra gör per blandad miljon tokens [LEVERANTÖRSPRISER; förhållandet är vår beräkning]. Ställ i stället upp dem i en liggare per uppgift, och gapet har krympt till en faktor på nio och en halv, sedan till ungefär tre. Inga leverantörspriser ändrades mellan dessa avläsningar. Nämnaren gjorde det. Dessa två konkurrerar inte om samma rad i din budget, och det snabbaste sättet att välja är att ta reda på vilken rad din arbetsbelastning berör.

Två profiler som aldrig var riktade mot samma köpare

Kimi K3.1 Pro är en sparse-modell med 2 800B totala parametrar och 104B aktiva per token [VENDOR], en kontext på 1M tokens [VENDOR], och ett tänkande som alltid är på: ansträngningsnivån körs på låg, hög eller max, med max som standard, medan temperature och top_p är fasta [VENDOR]. Den har inte öppna vikter idag; leverantören lovar en lansering senast den 4 november [VENDOR], och Artificial Analysis markerar den fortfarande som proprietär [INDEPENDENT]. På det indexet registrerar den 57,5 output-tokens per sekund [INDEPENDENT] och en poäng på 55,09 [INDEPENDENT].

MiniMax M3.1 Flash lanserades den 2026-10-19 [VENDOR] som ett objekt av motsatt slag: en kontext på 1 048 576 token med en maximal utdata på 524 288 token [VENDOR], 116,2 token per sekund [INDEPENDENT] och en poäng på 42,71 [INDEPENDENT]. En notering om avrundning: Artificial Analysis avrundar det till 43, vårt katalogkort till 42 [INDEPENDENT] — samma mätning.

Den framing som överlever första stycket är alltså inte ”frontiermodell mot budgetmodell”. Det är en djuptänkande generalist med en exekveringstung profil mot en snabb, långkontextig modell med billigt genomflöde som är en vecka gammal. De 12,38 indexpoängen mellan dem [INDEPENDENT] är verkliga, men ojämnt fördelade, och den ojämnheten är beslutet.

Var indexgapet faktiskt kommer ifrån

{{1}}Dela upp indexet i dess rader så framträder ett mönster{{/1}}: Kimi K3.1 Pro:s fördel är koncentrerad till rader som belönar uthållig exekvering snarare än lagrad kunskap. Alla siffror nedan är {{2}}[OBEROENDE]{{/2}}, från Artificial Analysis.

• Terminal-Bench 4.0: 67,17 % mot 25,76 %, en lucka på 41,4 procentenheter och den största skillnaden i uppsättningen.

• Terminal-Bench-Science: 34,29 % mot 3,33 %, en skillnad på 31,0 procentenheter. Låga ensiffriga tal är inte en avrundningsartefakt; det är en modell som i stor utsträckning misslyckas med uppgiftsfamiljen.

• GDPval-AA: 1 845,72 mot 1 457,57, en skillnad på 388 Elo. Elo är inte linjärt i förmåga, så tolka detta som en annan klass av resultat, inte som en procentandel.

• SciCode: 60,76 % mot 53,36 % – genuint konkurrenskraftig.

• AA-LCR 86,33 % mot 79,67 %; MMMU-Pro 83,87 % mot 79,13 %; CritPt 24,57 % mot 22,29 %; HLE 52,46 % mot 47,96 %. Dessa är raderna där de två ligger närmast varandra, och alla är långkontext- eller kunskapsintensiva.

• AutomationBench: 73.30% mot 72.52% — i praktiken oavgjort.

• AnalystAgent ligger på 38.75 för Kimi K3.1 Pro och FrontierCode på 47.07 %, båda utan en publicerad motsvarighet från MiniMax. Ett uteblivet resultat är inte noll och inte bevis för någonting, förutom att jämförelsen har luckor.

Raden som komplicerar varje enkel berättelse är AA-Omniscience. MiniMax M3.1 Flash svarar fler kunskapsfrågor korrekt – 56,20 % träffsäkerhet mot 51,02 % – men får 15,55 mot 29,52, eftersom dess hallucineringsfrekvens är 92,81 % mot 43,89 % [INDEPENDENT]. Indexet straffar säkra felaktiga svar. En modell som har rätt något oftare och fel med långt större säkerhet är en fara för arbete som grundar sig på informationssökning, där en mening utan stöd är värre än att erkänna sin okunnighet.

Prissättning, läst utifrån tre nämnare

På tokennivå befinner sig de två inte på samma marknad. Kimi K3.1 Pro listas till $2.00 för input och $10.00 för output per miljon tokens, cacheläsningar till $0.20, viktat 3:1 till $4.00 [VENDOR]. MiniMax M3.1 Flash listas till $0.15 för input och $0.60 för output, cacheläsningar till $0.015, viktat 3:1 till $0.2625 [VENDOR]. Den viktade kvoten är 15,2×.

Per slutförd indexuppgift sjunker förhållandet till 9,6×: 2,1145 USD för Kimi K3.1 Pro mot 0,2201 USD för MiniMax M3.1 Flash [INDEPENDENT]. Orsaken är mekanisk. En indexuppgift förbrukar 55 195 utdatatoken från Kimi K3.1 Pro och 78 612 från MiniMax M3.1 Flash – 42 % mer utdata från den billigare modellen, vilket urholkar dess egen fördel i den dyra änden av kalkylarket. Kostnaden per uppgift är det tal som ett finansteam bör titta på, och det är redan en tredjedel mindre än vad det övergripande förhållandet antyder.

Omvänt uppgår indexpoängen per blandad dollar till 13,8 för Kimi K3.1 Pro och 162,7 för MiniMax M3.1 Flash [INDEPENDENT]. Det är ingen rekommendation: om det enda villkoret är maximal benchmark per dollar är svaret entydigt, och om det handlar om att överhuvudtaget slutföra den här typen av uppgift är aritmetiken irrelevant.

Varför gapet fortsätter att kollapsa i takt med att jobbet blir större

Det tydligaste beviset är Plotlys DataAnalyticsBench – 43 frågor om syntetiska vindkraftsdata, en körning per modell, alltså en riktning snarare än en fördelning [INDEPENDENT]. Kimi K3.1 Pro svarade på 42 av 43 till $0.31 per fråga, $13.47 totalt, med 7,5 modellanrop och ungefär 440 000 indatatoken per fråga. MiniMax M3.1 Flash svarade på 41 av 43 till cirka $0.10 per fråga, $4.09 totalt, med ungefär 45 anrop och 4,2 miljoner indatatoken per fråga.

Tre saker händer samtidigt. Träffsäkerheten är nästan identisk – en fråga ifrån, väl inom vad en enda körning kan avgöra. Prisgapet har minskat till 3,1×. Och mekanismen är synlig: den billigare modellen når dit genom att göra 45 anrop där den andra gör 7,5, och skicka in 9,5× mer indata per fråga. Den köper träffsäkerhet med kontext och iterationer i stället för parameterdjup, och båda är billiga per token men inte gratis per uppgift.

Skala upp till hundra tusen frågor i månaden, och jämförelsen är 31 000 dollar mot 10 000 dollar, cirka 252 000 dollar per år i skillnad [INDEPENDENT, extrapolerat från Plotlys siffror per fråga]. Det är en verklig budgetpost, och den volym vid vilken man bör prissätta skillnaden i träffsäkerhet mellan 41 och 42 per felaktigt svar: ett försprång på två procentenheter på en uppgift som din verksamhet är beroende av kan vara värd mer än en kvarts miljon dollar.

Där den billiga nivån verkligen vinner

MiniMax M3.1 Flash är det bättre köpet för arbetsbelastningar med en gemensam profil: hög volym, korta eller löst begränsade utdata, tung hämtningskontext och tolerans för en omkörning. Klassificering, schemabegränsad extrahering med en validator nedströms, sammanfattning i stor skala, hämtningsförstärkt svarande där varje mening måste kunna spåras till en tillhandahållen passage, och massgenerering med granskning. Genomströmningen hjälper: 116,2 token per sekund mot 57,5 [INDEPENDENT] är ungefär dubbelt så hög samtidighet per replika innan du hamnar i kö, och den maximala utdatan på 524 288 token [VENDOR] innebär att långformatsjobb inte behöver sys ihop.

Hallucinationssiffran begränsar den listan snarare än att pryda den. En andel på 92,81 % [INDEPENDENT] är överlevbar när facit finns i prompten och en validator avvisar ogrundade påståenden. Den är inte överlevbar i en öppen, faktabaserad assistent utan hämtning, utan citatkontroll och utan människa i loopen – och dess något högre träffsäkerhet kommer att göra dessa fel svårare att upptäcka, inte lättare.

Där den dyra nivån betalar sig själv

Kimi K3.1 Pro är värd sitt pris på rader som ser ut som arbete snarare än återgivning. Terminal-Bench 4.0 på 67,17 % och Terminal-Bench-Science på 34,29 % är de tydligaste signalerna: långhorisontella shell- och koduppgifter där ett delvis svar är en misslyckad körning och varje nytt försök kostar ingenjörsuppmärksamhet snarare än tokens [INDEPENDENT]. GDPval-AA:s 388-Elo-separation [INDEPENDENT] pekar åt samma håll för professionellt arbete. Om din arbetsbelastning är en agent som måste slutföra en flerstegsprocedur utan övervakning, är en Terminal-Bench 4.0-poäng på 25,76 % [INDEPENDENT] inte en rabatt – det är en annan produkt.

Två operativa detaljer hör hemma här i stället för i en fotnot. Tänkandet är alltid på, med ansträngningsnivån som standard på max [VENDOR], så latens är inte något man skruvar ner utan att acceptera en förändrad förmåga; planera för en p50 på cirka 6,9 sekunder i stället för en snabbväg som inte finns. I produktion på vår rutt under de sju dagarna fram till den 26 oktober körde Kimi K3.1 Pro i 52,4 output-tokens per sekund med en felfrekvens på 0,064 % och hanterade 1,305 miljarder tokens på tre dagar [OURS]. MiniMax M3.1 Flash hanterade bara cirka 10 000 tokens på vår rutt under det fönstret [OURS], alldeles för lite för att mäta något, så varje latens- och kostnadssiffra för den här, inklusive genomströmning, är utvärderarens.

Att välja mellan dem

Utgå från den utvärderingsrad som mest liknar din trafik, inte från indexrubriken eller prislistan. Om svaret vilar på Terminal-Bench, GDPval eller någon familj för långsiktig exekvering, avgör separationerna på 41 poäng och 388 Elo saken innan kostnad diskuteras. Om det vilar på AA-LCR, MMMU-Pro, CritPt eller AutomationBench ligger de två inom några få poäng och du bör välja utifrån pris, genomströmning och kontext — det vill säga MiniMax M3.1 Flash, med ett retrieval-lager och en validator som hanterar hallucineringsprofilen.

Det mellersta fallet är avgränsat analytiskt arbete med ett kontrollerbart svar. Plotlys 42 av 43 mot 41 av 43 [INDEPENDENT] har den formen, och en 3,1× skillnad i en uppgift där den billigare modellen behöver 9,5× indata för att hålla jämna steg är en genuin avvägning. Sampla din egen trafik först; en enda körning med 43 frågor är en riktning, inte ett avgörande.

En strukturell kommentar om prissättning, som är viktigare än någon kvot ovan. OrcaRouter för vidare leverantörernas tokenpriser oförändrade, så när ett listpris ändras ändras vårt pris för den modellen samma dag, utan någon omförhandlad nivå däremellan. Varje kvot här är en ögonblicksbild av två leverantörers aktuella prislistor, inte ett påslagsschema – om någon av leverantörerna sänker priset på utdata nästa månad förändras både 15,2× och 9,6× medan faktureringen förblir en spegel av deras. Det är också anledningen till att den billiga nivåns fördel är värd att kontrollera igen snarare än att memorera: MiniMax M3.1 Flash lanserades den 19 oktober [VENDOR], en vecka innan detta skrevs, och lanseringspriser är sällan slutpriser.

Källor: Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2, data per 26 oktober 2026, för siffror för index, rad, genomströmning och kostnad per uppgift; Plotlys DataAnalyticsBench-genomgångar från 20 och 23 oktober för jämförelsen med 43 frågor; leverantörernas modellkort för priser, kontextgränser, parametrar och releasedatum. MiniMax M3.1 Flash hanterade cirka 10 000 tokens via OrcaRouters rutt under sjudagarsperioden, för lite för att kunna mätas, så dess latens- och kostnadssiffror här är utvärderarens.