การ์ด hero ที่สร้างขึ้นชื่อ 'MiniMax M3.1 Flash vs Ling 3.1 Flash' พร้อมคำโปรย 'สองเช็กพอยต์แบบเปิด' และคำบรรยายย่อย 'มีเพียงตัวเดียวที่เป็นโอเพนซอร์ส' โดยมีชิปสามชิปที่ระบุ MIT เทียบกับเงื่อนไขสัญญาอนุญาตมูลค่า $20M, พารามิเตอร์ที่ใช้งานอยู่ 25B เทียบกับ 23B และ AA Index 41 เทียบกับ 43
Guides & Insights

MiniMax M3.1 Flash vs Ling 3.1 Flash: ตัวหนึ่งเป็นโอเพนซอร์ส ส่วนอีกตัวเป็นเพียงโอเพนเวตส์

ผู้เขียน

Elias Hawthorne

วันที่เผยแพร่

โมเดลล่าสุด · 20ดูโมเดลทั้งหมด →
เบนช์มาร์ก: Artificial Analysis · อัปเดตทุกวัน
กลับไปยังโพสต์ทั้งหมด

เช็กพอยต์ทั้งสองนี้ดาวน์โหลดได้ มีเพียงตัวเดียวเท่านั้นที่ใช้สร้างธุรกิจได้ฟรี Ling 3.1 Flash เผยแพร่ภายใต้สัญญาอนุญาต MIT — ใบอนุญาตที่ทีมกฎหมายของคุณอนุมัติได้โดยไม่ต้องประชุม ส่วน MiniMax-M3.1-Flash เผยแพร่ภายใต้ MiniMax Community License ซึ่งใช้ฟรีสำหรับการใช้งานที่ไม่ใช่เชิงพาณิชย์ กำหนดให้ผลิตภัณฑ์เชิงพาณิชย์ต้องแสดงข้อความระบุแหล่งที่มา "Built with MiniMax M3" อย่างเด่นชัด ขอให้แจ้งครั้งเดียวเมื่อมีรายได้ต่อปีต่ำกว่า 20 ล้านดอลลาร์ และต้องได้รับอนุญาตเป็นลายลักษณ์อักษรล่วงหน้าจาก MiniMax เมื่อมีรายได้เกินกว่านั้น ข้อกำหนดดังกล่าวคือความแตกต่างที่ส่งผลกระทบมากที่สุดระหว่างสองโมเดลที่หากไม่นับข้อนี้แล้วมีคุณภาพที่วัดได้ใกล้กันมากจนช่องว่างอยู่ในระดับเศษเสี้ยวจากการปัดเศษ และเป็นความแตกต่างที่แทบไม่มีหน้าเปรียบเทียบใดยกขึ้นมาก่อน

ทุกอย่างอื่นเกี่ยวกับทั้งคู่นี้ใกล้เคียงกันจริง ๆ Ling 3.1 Flash จาก InclusionAI ซึ่งประกาศเมื่อวันที่ 30 กันยายน 2026 โดยมีน้ำหนักโมเดลภายใต้สัญญาอนุญาต MIT ตามมาในช่วงกลางเดือนตุลาคม เป็น MoE แบบ hybrid-attention ขนาด 560 พันล้านพารามิเตอร์ที่เปิดใช้งานประมาณ 25 พันล้านพารามิเตอร์ต่อโทเค็น MiniMax-M3.1-Flash จาก MiniMax ซึ่งเปิดตัวเมื่อวันที่ 19 ตุลาคม 2026 โดยมีน้ำหนักโมเดลตามมาในวันที่ 23 ตุลาคม เป็น MoE ขนาด 428 พันล้านพารามิเตอร์ที่เปิดใช้งาน 23 พันล้านพารามิเตอร์ต่อโทเค็น สองผู้พัฒนา สองสถาปัตยกรรม ห่างกันสองสัปดาห์ และจำนวนพารามิเตอร์ที่เปิดใช้งานต่างกันไม่เกินแปดเปอร์เซ็นต์ คำถามที่น่าสนใจไม่ใช่ตัวไหนใหญ่กว่า แต่คือตัวไหนที่คุณได้รับอนุญาตให้ใช้

จุดตรวจสองแห่ง ห่างกันสามสัปดาห์

Ling 3.1 Flashเป็นโมเดลของแล็บ InclusionAI ในเครือ Ant Group มี ID คือ inclusionAI/Ling-3.1-flash รับข้อความเข้าและส่งข้อความออก ใช้ routed experts 512 ตัว โดยเลือก 8 ตัวต่อโทเคน บวกกับ shared expert 1 ตัว และสลับชั้น KDA linear-attention 63 ชั้นกับชั้น gated MLA 9 ชั้นในอัตราส่วน 7:1 — เป็นสถาปัตยกรรมที่สร้างมาเพื่อให้การอนุมานบริบทยาวมีต้นทุนต่ำลง มากกว่าจะเพิ่มมอดัลลิตี การ์ดโมเดลอ้างว่ามีบริบทหนึ่งล้านโทเคน แต่การกำหนดค่าที่จัดส่งจริงมี max_position_embeddings เป็น 262,144 ดังนั้นควรถือว่าตัวเลขที่มากกว่านั้นเป็นเป้าหมายที่ระบุไว้ มากกว่าจะเป็นฟีเจอร์ที่ส่งมอบจริง ราคาอยู่ที่ $0.30 ต่อหนึ่งล้านโทเคนอินพุต, $0.90 สำหรับเอาต์พุต และ $0.06 สำหรับการอ่านจากแคช มีเบนช์มาร์กจากผู้จำหน่าย — Terminal-Bench 4.0 ที่ 40.4%, FrontierSWE ที่ 75.2%, CyberGym ที่ 87.9% — แต่รันบน LingCode harness ของ Ant เอง ซึ่งไม่เปิดเผยต่อสาธารณะ และยังไม่มีการจำลองผลซ้ำโดยอิสระแม้แต่รายการเดียว

MiniMax-M3.1-Flash เป็นโมเดล MoE แบบมัลติโหมดโดยกำเนิดของ MiniMax มี ID คือ MiniMaxAI/MiniMax-M3.1-Flash บน Hugging Face รับข้อความ รูปภาพ และวิดีโอ แล้วส่งคืนข้อความ โดยเปิดใช้งาน 23 พันล้านพารามิเตอร์จาก 428 พันล้านพารามิเตอร์ ใช้ sparse attention ทั่วทั้งเครือข่าย มี routed experts ที่ฝึกด้วย W4A4 ใน NVFP4 และมีตัวร่าง speculative decoding แบบ DSpark รวมมาในรีโพซิทอรี — นี่คือเหตุผลที่ไฟล์ดาวน์โหลดมีขนาด 252.4 GB แทนที่จะเป็น 450 กว่าจีบีที่มาสเตอร์แบบ BF16 ต้องใช้ บริบทคือ 1,000,000 โทเคนขาเข้า 524,288 ขาออก ราคาคือ $0.15 สำหรับอินพุต $0.60 สำหรับเอาต์พุต $0.015 สำหรับแคช ผลทดสอบจากผู้ขายมีลักษณะคล้ายกันและไม่มีการทำซ้ำเช่นกัน: DeepSWE v1.1 ที่ 73.7%, OSWorld V2 ที่ 61.7%, CyberGym ที่ 82.2%, Automation-Bench ที่ 62.8%

ใบอนุญาตคือทางแยกที่ต้องเลือก ไม่ใช่เกณฑ์มาตรฐาน

วางข้อความสัญญาอนุญาตทั้งสองฉบับไว้ข้างกัน แล้วการเปรียบเทียบจะไม่ใช่เรื่องทางเทคนิคอีกต่อไป MIT หมายความว่าคุณสามารถแยกสาย (fork) ได้ ปรับแต่งละเอียด (fine-tune) ได้ โฮสต์ในเชิงพาณิชย์ได้ แจกจ่ายงานที่ดัดแปลงต่อได้ และไม่ต้องคุยกับ InclusionAI อีกเลย คุณไม่จำเป็นต้องเผยแพร่การระบุที่มา ไม่จำเป็นต้องรายงานรายได้ และไม่มีเกณฑ์ขั้นใดที่ใครจะเพิกถอนสิทธิ์ของคุณได้ สำหรับบริษัทที่สร้างผลิตภัณฑ์บนพื้นฐานของโมเดล นั่นคือความแตกต่างระหว่างการตัดสินใจทางวิศวกรรมกับรอบจัดซื้อจัดจ้าง

MiniMax Community License ไม่ได้เป็นเงื่อนไขที่เป็นปฏิปักษ์ — มันอนุญาตได้มากกว่าการใช้ API แบบปิดอย่างมาก และทีมเล็กส่วนใหญ่จะไม่มีวันแตะเพดาน 20 ล้านดอลลาร์ แต่มันเป็นใบอนุญาตที่มีเงื่อนไขผูกกับขนาดบริษัทของคุณ และขนาดคือตัวแปรเดียวที่บริษัทที่กำลังเติบโตไม่สามารถทำให้คงที่ได้ ผลิตภัณฑ์ที่ผ่านเกณฑ์นั้นต้องกลับไปเจรจาใหม่ และเงื่อนไขของการเจรจานั้นไม่ได้เผยแพร่ หากคุณกำลังเลือกโมเดลพื้นฐานสำหรับสิ่งที่คุณตั้งใจจะขยาย คุณกำลังเลือกใบอนุญาตที่ความหมายเปลี่ยนไปเมื่อถึงหมุดหมายรายได้

ข้อเท็จจริงข้อเดียวนี้ทำให้ลำดับความสำคัญของการเปรียบเทียบที่เหลือทั้งหมดเปลี่ยนไป ในแง่ของความสามารถและราคา MiniMax-M3.1-Flash ถือเป็นตัวเลือกที่แข็งแกร่งกว่า แต่ในคำถามที่ว่าคุณจะสร้างบนมันได้โดยไม่ต้องผ่านการตรวจสอบทางกฎหมายในจังหวะที่แย่ที่สุดหรือไม่นั้น Ling 3.1 Flash คือตัวเลือกที่ไม่ได้มี milestone ติดมาด้วย

กระดานคะแนนพร้อมข้อแม้ที่แนบมาด้วย

Artificial Analysis เป็นผู้ประเมินที่เป็นกลางเพียงรายเดียวที่ได้ทดสอบทั้งสองตัว และตัวเลขของทั้งสองใกล้กันมากพอจนอันดับมีความเปราะบาง

• ดัชนีความฉลาด — MiniMax-M3.1-Flash 43 เทียบกับ Ling 3.1 Flash 41 ช่องว่างสองจุด บนแทร็กเกอร์ที่การปรับปรุงการประเมินเพียงครั้งเดียวสามารถขยับโมเดลได้มากขนาดนั้น

• ต้นทุนต่อ index task — $0.22 เทียบกับ $1.00 ช่องว่าง 4.5 เท่าที่เป็นผลดีต่อ MiniMax และกว้างกว่าช่องว่าง 2 เท่าบนตารางราคา

• ราคาอินพุต — $0.15 เทียบกับ $0.30 ต่อล้าน

• ราคาเอาต์พุต — $0.60 เทียบกับ $0.90 ต่อล้าน

• อินพุตที่แคชไว้ — $0.015 เทียบกับ $0.06 ต่อล้าน ส่วนต่าง 4 เท่าในบรรทัดค่าใช้จ่ายที่ครองสัดส่วนหลักของการรันเอเจนต์ที่ใช้แคชหนัก

• ความเร็วเอาต์พุต — 95.6 โทเค็นต่อวินาที เทียบกับ 220.8 นี่คือจุดที่ Ling ชนะได้ชัดเจนที่สุด และมากกว่า 2 เท่า

หน้าต่างบริบท — 1,000,000 โทเค็น เทียบกับ 1,000,000 ที่อ้างไว้ และ 262,144 ในคอนฟิกที่จัดส่ง

• เอาต์พุตสูงสุด — 524,288 โทเคน เทียบกับประมาณ 33,000

• รูปแบบข้อมูลนำเข้า — ข้อความ รูปภาพ และวิดีโอ เทียบกับข้อความเท่านั้น

• สัญญาอนุญาต — MiniMax Community License เทียบกับ MIT

A screenshot of the Artificial Analysis model page for MiniMax-M3.1-Flash, captured 23 October 2026, showing an Intelligence Index of 43 ranked fifth of 174 models, output speed of 95.6 tokens per second, a cost of $0.22 per Intelligence Index task at $0.15 input and $0.60 output per million tokens, 180 million output tokens of verbosity, and technical specifications listing reasoning enabled, text and image input, text output, and a 1M-token context window.

ทำไมช่องว่างต่องานจึงใหญ่กว่าช่องว่างต่อโทเค็น

Ling 3.1 Flash มีราคาอินพุตเป็นสองเท่า และราคาเอาต์พุตเป็น 1.5 เท่า โดยมีต้นทุนต่อหนึ่งงานที่เสร็จสมบูรณ์เป็น 4.5 เท่า และความช่างพูดก็ไม่ได้อธิบายเรื่องนี้: Ling เป็นตัวที่ช่างพูดมากกว่าทั้งสองบน tracker โดยสร้างโทเคนเอาต์พุต 220 ล้านโทเคนทั่วทั้งดัชนี เทียบกับ 180 ล้านโทเคนของ MiniMax-M3.1-Flash สิ่งที่อธิบายได้คือราคาแคชและรูปแบบของการรันการให้เหตุผล

ทั้งสองเป็นเอเจนต์ที่คิดก่อนตอบ ซึ่งหมายความว่าโทเคนส่วนใหญ่ในการรันแบบยาวเป็นโทเคนอินพุตที่อ่านซ้ำจากแคช ไม่ใช่พรอมป์ต์ใหม่ ในบิลที่ค่าแคชเป็นส่วนใหญ่ รายการที่สำคัญคือ $0.015 เทียบกับ $0.06 ไม่ใช่ $0.15 เทียบกับ $0.30 ส่วนต่างสี่เท่าในรายการต้นทุนหลักกลายเป็นส่วนต่างสี่เท่าครึ่งในใบแจ้งหนี้ และตารางราคาที่เผยแพร่แสดงต่ำกว่าความเป็นจริงถึงครึ่งหนึ่ง

นี่ก็เป็นเหตุผลที่ควรตรวจบิลแทนการดูการ์ดราคาเช่นกัน OrcaRouter ส่งต่อราคาตามรายการของผู้ให้บริการโดยมีมาร์กอัป 0% ดังนั้นการเปลี่ยนแปลงอัตราในฝั่งใดฝั่งหนึ่งจะเห็นได้ในฝั่งเราในวันที่เกิดขึ้น ไม่ใช่หลังรอบการปรับราคา — และทั้ง Ling 3.1 Flash และ MiniMax-M3.1-Flash ต่างก็ยังไม่มีอยู่ในแคตตาล็อกของเราในวันนี้ ดังนั้นตัวเลขข้างต้นจึงเป็นอัตราที่ผู้ขายประกาศเอง และไม่ใช่สิ่งที่เราจัดเส้นทางให้คุณได้ โมเดลที่เรามีให้บริการจากระดับนี้คือ MiniMax-M3 และ DeepSeek V4.1 Flash ซึ่งเป็นสิ่งที่ทำให้การทดลองราคาต่องานนั้นรันกับโมเดลที่คุณเรียกใช้ได้จริงได้อย่างประหยัด

มัลติโมดัลเทียบกับข้อความล้วนไม่ใช่แค่แถวฟีเจอร์

นี่คือตัวกรองตามภาระงาน MiniMax-M3.1-Flash รับได้ทั้งรูปภาพและเฟรมวิดีโอ ส่วน Ling 3.1 Flash รับได้เฉพาะข้อความเท่านั้น หากไปป์ไลน์ของคุณต้องอ่านภาพหน้าจอ แยกวิเคราะห์เอกสารที่สแกน ตรวจสอบกราฟ หรือดูวิดีโอ การเปรียบเทียบก็จบลงที่ขั้นตอนอินพุต และไม่ว่าจะมีสัญญาอนุญาต MIT มากเพียงใด ก็ไม่อาจชดเชยโมเดลที่มองไม่เห็นอินพุตได้

ความยาวเอาต์พุตก็ถูกตัดทอนในลักษณะเดียวกัน เพดาน 524,288 โทเคนเทียบกับราว 33,000 โทเคนนั้นต่างกันถึงสิบหกเท่า และมันเป็นตัวชี้ขาดสำหรับงานใดก็ตามที่สิ่งที่ต้องส่งมอบมีความยาวในตัวเอง — การเขียนไฟล์ใหม่ทั้งไฟล์ การย้ายระบบในระดับรีโพซิทอรี หรือการสกัดข้อมูลแบบมีโครงสร้างจากเอกสารขนาดใหญ่ ขีดจำกัด 33K ไม่ได้ทำให้งานเหล่านั้นเป็นไปไม่ได้ แต่ทำให้มันกลายเป็นปัญหาการแบ่งชิ้นส่วนที่คุณต้องแก้ในโค้ดของคุณเอง และการแบ่งชิ้นส่วนคือจุดที่คุณภาพของบริบทขนาดยาวค่อย ๆ ลดลงอย่างเงียบ ๆ

เมื่อใดที่ Ling 3.1 Flash คือตัวเลือกที่ใช่

สามสถานการณ์ และไม่ใช่เรื่องเฉพาะกลุ่ม ข้อแรก สิ่งใดก็ตามที่วางจำหน่ายเชิงพาณิชย์เหนือเส้น 20 ล้านดอลลาร์: MIT ตัดการเจรจาออกไปหนึ่งรายการจากโรดแมปของคุณ ข้อสอง สิ่งใดก็ตามที่ throughput เป็นข้อจำกัดผูกมัด — ที่ 220.8 โทเคนต่อวินาที เทียบกับ 95.6 Ling ทำงานข้อความเสร็จในเวลาตามนาฬิกาน้อยกว่าครึ่ง และสำหรับเอเจนต์แบบโต้ตอบ นั่นคือความแตกต่างระหว่างใช้งานได้กับใช้ไม่ได้ ข้อสาม สิ่งใดก็ตามที่คุณตั้งใจจะไฟน์ทูนและเผยแพร่ต่อ: MIT อนุญาตให้คุณส่งมอบงานดัดแปลงได้ และข้อกำหนดการระบุที่มาในสัญญาอนุญาตของ MiniMax จะติดตามผลลัพธ์ไปสู่ส่วนติดต่อผู้ใช้ของผลิตภัณฑ์คุณ

บนกระดาษแล้ว Ling ก็เป็นเรื่องราว long-context ที่ชัดเจนกว่าเช่นกัน ในแง่ที่ว่า attention แบบเชิงเส้นแบบไฮบริดของมันถูกออกแบบมาเพื่อสิ่งนี้ — แต่การกำหนดค่าที่จัดส่งจริงที่ 262,144 โทเคนหมายความว่าคำกล่าวอ้างเรื่องหนึ่งล้านโทเคนเป็นคำสัญญาเกี่ยวกับการกำหนดค่าในอนาคต ไม่ใช่คุณสมบัติของ checkpoint ที่คุณดาวน์โหลดวันนี้ อย่าตั้งงบประมาณโดยอิงกับตัวเลขบนการ์ด

A screenshot of the Artificial Analysis model page for Ling 3.1 Flash, captured 23 October 2026, showing an Intelligence Index of 41 ranked seventh of 121 models, output speed of 220.8 tokens per second, a cost of $1.00 per Intelligence Index task at $0.30 input and $0.90 output per million tokens with an 80% cache discount, 220 million output tokens of verbosity, and technical specifications listing reasoning enabled, text input and output, a 1M-token context window, 560B total and 25B active parameters, the MIT licence and Hugging Face weights.

กรณีที่ MiniMax-M3.1-Flash เป็นตัวเลือกที่เหมาะสม

ในทุกกรณีที่อินพุตไม่ใช่ข้อความ และทุกกรณีที่เอาต์พุตยาว มันยังเป็นโมเดลที่ถูกกว่าด้วยส่วนต่างที่ยังคงอยู่แม้มีข้อแม้เรื่องสัญญาอนุญาต: ด้วยต้นทุนต่องานเพียงหนึ่งในห้าของ Ling ทีมที่อยู่ภายใต้เกณฑ์ 20 ล้านดอลลาร์สามารถรันปริมาณงานได้เป็นสองเท่าด้วยเงินน้อยกว่าครึ่ง และข้อกำหนดการระบุที่มาเป็นเพียงบรรทัดหนึ่งในฟุตเตอร์ ไม่ใช่ข้อจำกัดทางวิศวกรรม หากผลิตภัณฑ์ของคุณมีขนาดเล็ก สัญญาอนุญาตเป็นเพียงพิธีการ; หากมันประสบความสำเร็จ มันจะกลายเป็นเรื่องที่ต้องหารือ จงวางแผนสำหรับการหารือนั้นแทนที่จะแสร้งว่ามันจะไม่เกิดขึ้น

และมันคือโมเดลที่มีคะแนนอิสระสูงกว่า สองคะแนนบน Intelligence Index ไม่ใช่ความต่างที่ชี้ขาด แต่มันชี้ไปในทิศทางเดียวกับราคา การรองรับรูปแบบข้อมูล และหน้าต่างบริบท ซึ่งเป็นรูปแบบที่สอดคล้องกันมากกว่าจะเป็นเรื่องบังเอิญ

การเลือกโดยไม่ต้องเลือกซ้ำ

รูปทรงที่การเปรียบเทียบนี้สื่อออกมาจริง ๆ ไม่ใช่การตัดสินใจถาวร Ling 3.1 Flash เป็นทั้งเอนจินข้อความที่ดีกว่าและใบอนุญาตที่ปลอดภัยกว่า ส่วน MiniMax-M3.1-Flash เป็นทั้งเอนจินมัลติโมดัลที่ดีกว่าและมีต้นทุนถูกกว่า ไพป์ไลน์ที่ต้องการทั้งสองอย่าง — การสรุปข้อความในปริมาณมาก บวกกับการจัดการเอกสารและภาพหน้าจอสำหรับส่วนย่อยที่จำเป็นต้องใช้ — ย่อมต้องการสองโมเดลอยู่เบื้องหลังอินเทอร์เฟซเดียว มากกว่าจะใช้โมเดลเดียวที่ถูกคาดหวังให้เก่งทั้งสองด้าน

นั่นคือเหตุผลที่ควรใช้เกตเวย์แทนสัญญาที่สอง: คีย์เดียว พื้นผิวการเรียกเก็บเงินเดียว การสลับสำรองอัตโนมัติเมื่อผู้ให้บริการรายใดรายหนึ่งมีประสิทธิภาพลดลง และ DSL สำหรับการกำหนดเส้นทางเมื่อเพดานต้นทุนควรอยู่ในเส้นทางแทนที่จะอยู่ในโค้ดแอปพลิเคชัน ทั้งสองโมเดลนี้ไม่มีอยู่ในแคตตาล็อกของ OrcaRouter ดังนั้นนี่จึงเป็นข้อโต้แย้งเกี่ยวกับรูปแบบของการผสานรวม ไม่ใช่ข้อกล่าวอ้างเกี่ยวกับสิ่งที่เราโฮสต์ สิ่งที่เราโฮสต์จริงจากระดับเดียวกัน — MiniMax-M3, DeepSeek V4.1 Flash — มีไว้เพื่อเบนช์มาร์กรูปแบบดังกล่าวก่อนที่คุณจะผูกเส้นทางโปรดักชันกับมัน

คำถามที่ต้องตอบก่อนเลือกอย่างใดอย่างหนึ่ง

ไม่ใช่คำถามที่ว่า "ตัวไหนได้คะแนนสูงกว่า" สองคะแนนคือสัญญาณรบกวน และทั้งสองโมเดลจะขยับเมื่อผู้ประเมินปรับชุดการทดสอบของตน คำถามคือบริษัทของคุณได้รับอนุญาตให้สร้างบนอะไร และคำตอบนั้นเปลี่ยนไปอย่างไรเมื่อถึงเป้ารายได้ที่คุณยังไปไม่ถึง ถ้าคำตอบตามตรงคือการเจรจาสัญญาใบอนุญาตใหม่เป็นเรื่องที่รับได้ MiniMax-M3.1-Flash คือโมเดลที่แข็งกว่าด้วยราคาที่ต่ำกว่าอย่างมีนัยสำคัญ และการตัดสินใจก็ง่าย ถ้ารับไม่ได้ Ling 3.1 Flash ยอมเสียสองคะแนนดัชนี ความจุคอนเท็กซ์ที่เหลืออยู่บางส่วน และการรับข้อมูลภาพ แลกกับสัญญาใบอนุญาตที่ไม่ต้องถามคำถามคุณเลย — และนั่นคือการแลกเปลี่ยนที่ทีมส่วนใหญ่จะทำครั้งเดียวอย่างถูกต้อง ดีกว่ามาค้นพบทีหลัง

A generated two-column scoreboard titled 'MiniMax M3.1 Flash vs Ling 3.1 Flash — the scoreboard'. The MiniMax M3.1 Flash column reads AA Index 43, cost per task $0.22, input $0.15 per million, cached input $0.015 per million, output speed 95.6 tokens per second, and licence MiniMax Community. The Ling 3.1 Flash column reads AA Index 41, cost per task $1.00, input $0.30, cached input $0.06, output speed 220.8 tokens per second, and licence MIT. A footer notes that both models are scored by Artificial Analysis and that vendor benchmark rows for both are unreproduced.

การเปรียบเทียบในบทความนี้1

ตรวจพบจากบทความนี้ · เบนช์มาร์ก: Artificial Analysis · อัปเดตทุกวัน

© 2026 OrcaRouter

สำหรับผู้ให้บริการ

ให้บริการแพลตฟอร์มการอนุมานอยู่หรือไม่ นำโมเดลของคุณขึ้น OrcaRouter

providers@orcarouter.ai

เข้าร่วมคอมมูนิตี้ของเรา

Discordsupport@orcarouter.aiXGitHubYouTube