MiniMax-M3.1-Flash กับ MiniMax-M3: ราคาครึ่งเดียว แต่ไม่ได้น้ำหนักโมเดลมาเลย
- Orcaใหม่Orca: OrcaCyber Ultra 1.02026-10-17$5.00 / $10.00 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 9 tok/s
- deepseekใหม่DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 10172026-10-17$0.15 / $0.60 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 233 tok/s
- DeepSeekใหม่DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash2026-10-1740ความฉลาด
- Orcaใหม่Orca: OrcaCyber Zero 1.52026-10-10$3.00 / $7.50 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 94 tok/s
- openaiOpenAI: GPT-6.1 Sol2026-09-2952ความฉลาด
- anthropicAnthropic: Claude Sonnet 5.52026-09-2856ความฉลาด
- typesafeTypeSafe: Jev 1.132026-09-24$0.04 / $0.00 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 787 tok/s
- OpenAIOpenAI: GPT-6 Luna2026-09-2238ความฉลาด
- OpenAIOpenAI: GPT-6 Sol2026-09-2248ความฉลาด
- AnthropicAnthropic: Claude Opus 5.52026-09-2258ความฉลาด
- xAIGrok 4.72026-09-2146ความฉลาด
- OrcaOrca: OrcaCyber Zero 1.02026-09-17$3.00 / $7.50 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 40 tok/s
- OrcaOrca: OrcaVerify Text 1.02026-09-16$2.00 / $0.00 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 832 tok/s
- OpenAIOpenAI: GPT-6 Astra2026-09-0453ความฉลาด77การเขียนโค้ด
- GoogleGoogle: Gemini 3.8 Flash2026-09-0241ความฉลาด76การเขียนโค้ด
- AlibabaQwen: Qwen3.8 Max (0902)2026-09-0245ความฉลาด76การเขียนโค้ด
- AnthropicAnthropic: Claude Fable 5.12026-09-0153ความฉลาด82การเขียนโค้ด
- TencentTencent: Hy4 preview2026-08-28$0.83 / $2.50 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 51 tok/s
- AlibabaQwen: Qwen3.8 Flash2026-08-26$0.15 / $0.47 ต่อ 1 ล้านโทเค็น · 120 tok/s
- z-aiZ.ai: GLM 5.3 Flash2026-08-2642ความฉลาด72การเขียนโค้ด
MiniMax-M3.1-Flash มีค่าใช้จ่ายต่อโทเคนเป็นครึ่งหนึ่งของ MiniMax-M3 พอดี ทำคะแนนได้สูงกว่า 13 คะแนนบน Artificial Analysis Intelligence Index และเป็นโมเดลที่ MiniMax กำลังเปลี่ยนเส้นทางสมาชิกดั้งเดิมของตนเองให้มาใช้อยู่ในขณะนี้ นอกจากนี้ยังเป็นโมเดลแรกในสายนี้ที่คุณไม่สามารถดาวน์โหลดได้ MiniMax-M3 ซึ่งเปิดตัวเมื่อวันที่ 1 มิถุนายน 2026 เป็นโมเดล mixture-of-experts ขนาด 428 พันล้านพารามิเตอร์ที่มีพารามิเตอร์ที่ใช้งานอยู่ 23 พันล้านพารามิเตอร์ มีการเผยแพร่น้ำหนักบน Hugging Face และมีเรตการ์ดที่อ่านได้จากตาราง; MiniMax-M3.1-Flash ซึ่งเปิดตัวเมื่อวันที่ 19 ตุลาคม 2026 เป็นโมเดลแบบปิดที่มีคะแนน benchmark ดีกว่า มีเส้นทางการให้บริการที่เร็วกว่า และมีคำสัญญาว่าน้ำหนักจะมาถึง “ภายหลัง” ประโยคนั้นคือการตัดสินใจทั้งหมด และช่องว่างของราคาก็เป็นเพียงสิ่งที่เบี่ยงเบนความสนใจจากมัน — แม้จะเป็นสิ่งเบี่ยงเบนความสนใจที่ใหญ่พอจนคุ้มค่าที่จะคำนวณตัวเลขก่อนตัดสินใจ. ความล้มเหลวของ AI และเหตุการณ์เกี่ยวกับเอเจนต์ที่มีการบันทึกไว้ซึ่งอยู่เบื้องหลังการเปิดตัวเช่นนี้ ได้รับการรวบรวมไว้ใน the OrcaRouter AI Incident Archive โดยแต่ละรายการมีแหล่งที่มา ระดับความรุนแรง เกรดความเชื่อมั่น และแฟล็กข้อโต้แย้งเป็นของตนเอง.
สิ่งที่ตารางอัตราค่าบริการทั้งสองใบระบุไว้จริง ๆ
เริ่มจากเรื่องเงินก่อน เพราะเงินคือจุดที่คำโฆษณาทางการตลาดกับใบแจ้งหนี้ไม่ตรงกัน
• อินพุตมาตรฐาน — MiniMax-M3.1-Flash $0.15 ต่อ 1M เทียบกับ MiniMax-M3 $0.30 ต่อ 1M สูงสุด 512,000 โทเค็นอินพุต
• เอาต์พุตมาตรฐาน — $0.60 ต่อ 1M เทียบกับ $1.20 ต่อ 1M โดยใช้เกณฑ์ 512,000 โทเคนเท่าเดิม
• เมื่ออินพุตเกิน 512,000 โทเคน — MiniMax-M3 มีราคาเพิ่มเป็นสองเท่าเป็น $0.60 สำหรับอินพุต และ $2.40 สำหรับเอาต์พุต; MiniMax-M3.1-Flash ไม่ประกาศค่าธรรมเนียมเพิ่มเติมสำหรับบริบทแบบยาว
• การอ่านจากแคช — $0.015 ต่อ 1M เทียบกับ $0.06 ต่อ 1M
• สิทธิ์การใช้งานลำดับความสำคัญ — ไม่มีให้บริการบน MiniMax-M3.1-Flash; MiniMax-M3 ขายสิทธิ์นี้ในราคา 1.5 เท่าของอัตรามาตรฐาน ดังนั้น $0.45/$1.80 สำหรับต่ำกว่าเกณฑ์ และ $0.90/$3.60 สำหรับสูงกว่าเกณฑ์
• ดัชนี Intelligence — 42 เทียบกับ 29 ตามข้อมูลจาก Artificial Analysis
• ต้นทุนต่องาน Index — $0.22 เทียบกับ $0.51 เป็นการลดลง 57% ไม่ใช่ 50% อย่างที่ตารางอัตราค่าบริการบ่งชี้
• หน้าต่างบริบท — 1,000,000 โทเคนทั้งสองรุ่น แม้ว่าแคตตาล็อกของเราจะระบุ MiniMax-M3 ไว้ที่ 1,048,576
• ความเร็วเอาต์พุต — 125.5 โทเค็นต่อวินาที เทียบกับ 106.4 โดยทั้งสองค่าวัดอย่างเป็นอิสระต่อกัน
• น้ำหนักโมเดล — สัญญาไว้ว่าจะเผยแพร่ภายหลัง เทียบกับเผยแพร่แล้ว, เปิด, บน Hugging Face
• พารามิเตอร์ — ไม่เปิดเผย โดยอธิบายเพียงว่าเป็น “ความเบาบางเชิงรุกมากขึ้น” เมื่อเทียบกับขนาดรวม 428B และขนาดที่ใช้งาน 23B
สองบรรทัดในรายการนั้นมีความสำคัญมากกว่าที่ความยาวของมันบ่งบอก บรรทัดแรกคือค่าธรรมเนียมเพิ่มสำหรับบริบทขนาดยาว หากงานของคุณผลักเกิน 512,000 โทเค็นอินพุตเป็นประจำ — เช่นการเรียกใช้โค้ดทั้งรีโพซิทอรีหนึ่งครั้ง บทสนทนายาว หรือชุดเอกสาร — ช่องว่างที่เกิดขึ้นจริงจะไม่ใช่ 2× แต่เป็น 4× สำหรับอินพุต และ 4× สำหรับเอาต์พุต เพราะ MiniMax-M3.1-Flash ไม่ได้แบ่งระดับราคาเลย บรรทัดที่สองคือการรับเข้าแบบลำดับความสำคัญ MiniMax-M3 สามารถซื้อเลนให้บริการที่เร็วกว่าได้ในราคา 1.5× ส่วน MiniMax-M3.1-Flash ไม่สามารถซื้อได้ไม่ว่าจะราคาเท่าใด เอกสารอ้างอิง API ของมันระบุว่า service_tier ไม่รองรับ หากความหน่วงภายใต้โหลดคือเหตุผลที่คุณจ่ายเพื่อ M3 โมเดลใหม่ไม่ได้ขายคันโยกนั้นให้คุณ — มันขายเส้นทางการให้บริการพื้นฐานที่เร็วกว่า แล้วจากนั้นก็เอาคันโยกนั้นไป
การไปให้ถึงครึ่งหนึ่งของต้นทุนนั้นง่ายกว่าการไปให้ถึงครึ่งหนึ่งของยอดบิล
การลดอัตราค่าบริการลงครึ่งหนึ่งไม่ได้ทำให้ใบแจ้งหนี้ลดลงครึ่งหนึ่ง และนี่คือข้อผิดพลาดที่พบบ่อยที่สุดในการวางแผนย้ายระบบสำหรับคู่นี้ MiniMax-M3.1-Flash จะคิดในทุกคำขอด้วยระดับความพยายามเริ่มต้นที่สูงสุด ไม่สามารถสั่งให้หยุดได้ และแสดงให้เห็นชัดเจนว่าพูดมากเกินจำเป็น โดยใช้โทเค็นเอาต์พุต 180 ล้านโทเค็นตลอดทั้ง Intelligence Index ขณะที่โมเดลค่ามัธยฐานใช้ 99 ล้านโทเค็น MiniMax-M3 ช่วยให้คุณปิดการคิดได้ทั้งหมด และค่าเริ่มต้นคือปิดอยู่บนเอนด์พอยต์ที่เข้ากันได้กับ Anthropic
ลองใส่ตัวเลขให้ดูกัน สมมติมีงานติดแท็กเอกสารที่ส่งโทเค็นอินพุต 2,000 โทเค็นสำหรับสคีมาและคำแนะนำต่อการเรียกหนึ่งครั้ง และคืนค่า JSON 80 โทเค็น บน MiniMax-M3 เมื่อปิดโหมดคิด คุณจ่าย 2,000 × $0.30 ต่อล้าน บวก 80 × $1.20 ต่อล้าน — ประมาณ $0.0007 ต่อการเรียกหนึ่งครั้ง บน MiniMax-M3.1-Flash งานเดียวกันนี้ซึ่งไม่มีวิธีปิดโหมดคิด จะใช้จ่ายฝั่งอินพุตที่ $0.15 ต่อล้าน แต่จากนั้นจะสร้างบล็อกการให้เหตุผลที่ยาวไปถึงหลายร้อยโทเค็นก่อนจะได้คำตอบ ที่โทเค็นการคิด 500 โทเค็นบวกโทเค็นคำตอบ 80 โทเค็น ค่าใช้จ่ายฝั่งเอาต์พุตคือ 580 × $0.60 ต่อล้าน — ประมาณ $0.00065 ถูกกว่าแค่นิดเดียว และนั่นก็ด้วยการประเมินจำนวนโทเค็นการคิดแบบอนุรักษ์นิยม ที่โทเค็นการคิด 1,500 โทเค็น โมเดลใหม่มีค่าใช้จ่ายมากกว่าโมเดลเก่าสำหรับเอาต์พุตที่เหมือนกัน เพราะความสามารถของโมเดลเก่าในการปิดการให้เหตุผลมีค่ามากกว่าอัตราที่ถูกกว่าของโมเดลใหม่
ตอนนี้มาปรับเปลี่ยนเวิร์กโหลดกัน การรันเอเจนต์แบบหลายขั้นตอนที่ใช้โทเค็นเอาต์พุตไปแล้ว 40,000 โทเค็นบน M3 สำหรับการเรียกใช้เครื่องมือและการให้เหตุผล โดยเปิดโหมด thinking ไว้เพราะจำเป็นต้องคิด M3 คิดค่าบริการ 40,000 × $1.20 ต่อล้านโทเค็น หรือ $0.048 ส่วน M3.1-Flash ที่ปริมาณเท่ากันคิดค่าบริการ $0.024 — และในทางปฏิบัติใช้จ่ายน้อยกว่า เพราะเส้นทางการทำงานสั้นกว่า ซึ่งเป็นเหตุให้ตัวเลขต้นทุนต่องานโดยอิสระลดลง 57% ไม่ใช่ 50% นั่นคือจุดที่ประหยัดได้: งานยาวที่เน้นการให้เหตุผลหนัก ๆ ไม่ใช่การเรียกแบบสั้นที่ผลลัพธ์แน่นอนตายตัว
กฎที่ได้จากสิ่งนี้คือ หากคุณอธิบายภาระงานของคุณว่า "คำตอบสั้นจำนวนมาก" MiniMax-M3.1-Flash อาจเป็นโมเดลที่แพงกว่า แต่หากคุณอธิบายว่าเป็น "คำตอบยาวจำนวนน้อย" มันก็เป็นโมเดลที่ถูกกว่าอย่างชัดเจน
น้ำหนักคือส่วนที่คุณไม่สามารถหลบเลี่ยงได้
ตัวเลขทุกตัวข้างต้นสามารถย้อนกลับได้ MiniMax อาจลดราคาของ MiniMax-M3 ในวันพรุ่งนี้ หรือขึ้นราคาของ M3.1-Flash ก็ได้ สิ่งที่ย้อนกลับไม่ได้คือสัญญาอนุญาต MiniMax-M3 ดาวน์โหลดได้ — มีพารามิเตอร์รวม 428 พันล้านตัว ใช้งานจริง 23 พันล้านตัว บน Hugging Face และมีมิเรอร์ในบิลด์ MXFP8 — ซึ่งหมายความว่าคุณสามารถควอนไทซ์มัน ไฟน์ทูนมัน รันบนฮาร์ดแวร์ของคุณเอง ให้บริการมันต่อไปได้หลังจากผู้ขายเลิกไปแล้ว และตรวจสอบว่าข้างในมีอะไรบ้าง MiniMax-M3.1-Flash เป็นเอนด์พอยต์แบบโฮสต์ที่ MiniMax กล่าวว่าจะได้รับเวตในภายหลัง โดยไม่มีกำหนดเวลา ไม่มีสัญญาอนุญาต และไม่มีจำนวนพารามิเตอร์
ความไม่สมมาตรนั้นปรากฏในสามจุดที่การเปรียบเทียบต้นทุนไม่สามารถจับได้ การปฏิบัติตามข้อกำหนด: ทีมที่อยู่ภายใต้การกำกับดูแลซึ่งจำเป็นต้องรันอินเฟอเรนซ์ภายในขอบเขตของตนเอง หรือจัดทำเอกสารอาร์ติแฟกต์ของโมเดลที่ตนพึ่งพา ไม่สามารถใช้ MiniMax-M3.1-Flash ในปัจจุบันได้ไม่ว่าจะราคาเท่าใด ความต่อเนื่อง: กำหนดการเลิกใช้งานของ MiniMax เองได้ยุบรวมตระกูลโมเดลทั้งหมดสองตระกูล—M2.5 และ M2.7—เข้าสู่ MiniMax-M3.1-Flash แล้วเมื่อวันที่ 19 ตุลาคม โดยจะเลิกใช้งานอย่างสมบูรณ์ในวันที่ 18 พฤศจิกายน โมเดลถูกปิดใช้งานได้จริง และวิธีเดียวที่รับประกันว่าจะอยู่รอดจากสิ่งนั้นคือการมีสำเนาเป็นของตัวเอง ความสามารถในการทำซ้ำ: คะแนน benchmark ที่คุณไม่สามารถรันซ้ำกับ checkpoint ที่ถูกแช่แข็งได้ คือคะแนนที่คุณต้องเชื่อถือโดยไม่มีหลักประกัน และตัวเลข MiniMax-M3.1-Flash ทุกตัวในบทความนี้ก็เป็นเช่นนั้น
หาก MiniMax ปล่อยน้ำหนักโมเดลออกมา ส่วนนี้ก็จะล้าสมัย และความทรงจำเกี่ยวกับโมเดลขนาด 428B ที่ดาวน์โหลดได้ในราคา $0.30 ต่อหนึ่งล้านจะกลายเป็นเชิงอรรถที่น่าสนใจกว่า จนกว่าจะเป็นเช่นนั้น "ภายหลัง" ก็เป็นเพียงคำสัญญา และโมเดลรุ่นเก่าคือรุ่นที่คุณจับต้องได้
ช่องว่างด้านขีดความสามารถนั้นมีอยู่จริง และแคบกว่าที่ดัชนีบ่งชี้
สิบสามคะแนนบน Intelligence Index ถือเป็นการกระโดดครั้งใหญ่ — ประมาณหนึ่งรุ่นโมเดลเมื่อเทียบในระดับราคานี้ แต่ส่วนหนึ่งของช่องว่างนั้นวัดการเปลี่ยนแปลงในวิธีที่อนุญาตให้โมเดลทำงาน มากกว่าสิ่งที่โมเดลรู้ MiniMax-M3.1-Flash ถูกให้คะแนนโดยบังคับเปิดการใช้เหตุผลที่ความพยายามสูงสุด ส่วนผลลัพธ์ดัชนีของ MiniMax-M3 เกิดขึ้นภายใต้ค่าเริ่มต้นของมันเอง ซึ่งบนโปรโตคอลหนึ่งหมายถึงการปิดการคิด บางส่วนของสิบสามคะแนนนั้นมาจากบันได ไม่ใช่น้ำหนัก
หลักฐานจากฝั่งผู้ขายชี้ไปในทิศทางเดียวกัน ตัวเลขเปิดตัวของ MiniMax-M3.1-Flash ที่ MiniMax เปิดเผยเอง — BankerToolBench 76.2, DeepSWE v1.1 ที่ 73.7%, OSWorld V2 ที่ 61.7, Agents' Last Exam ที่ 29.6, CyberGym ที่ 82% — ล้วนเป็นการประเมินแบบ agentic ทั้งสิ้น และทุกตัวเป็นสถานการณ์ที่การบังคับให้ใช้การให้เหตุผลสูงสุดช่วยได้ ยังไม่มีการเผยแพร่การเปรียบเทียบกับ MiniMax-M3 บนชุดทดสอบเดียวกัน ดังนั้นข้อความที่ตรงไปตรงมาคือ โมเดลใหม่กว่าทำงาน agentic ได้ดีกว่าด้วยส่วนต่างที่ยังไม่มีใครนอก MiniMax วัดเทียบกับรุ่นก่อนหน้า และดัชนีชี้ว่ามีการปรับปรุงจริงในระดับที่น้อยกว่าสิบสามจุด เมื่อควบคุมนโยบายการให้เหตุผลให้คงที่
จุดที่ความแตกต่างไม่เป็นที่โต้แย้งคือในเชิงปฏิบัติการ 125.5 โทเค็นต่อวินาที เทียบกับ 106.4 คือเส้นทางการให้บริการที่เร็วกว่า 18% ซึ่งวัดโดยบุคคลที่สาม และค่านี้ยังคงเป็นเช่นนั้นไม่ว่าจะมีภาระงานแบบใด สำหรับเครื่องมือเขียนโค้ดแบบโต้ตอบ นั่นคือความแตกต่างที่ผู้ใช้สัมผัสได้
เมื่อใดที่ MiniMax-M3.1-Flash คือคำตอบที่ผิด
มีงานสามประเภทที่ควรคงอยู่บน MiniMax-M3 แม้หลังการเปิดตัวครั้งนี้ และคุ้มค่าที่จะระบุชื่อ因为这些
ประการแรกคือทุกสิ่งภายในเครือข่ายของคุณเอง ไม่มีเวอร์ชันของโมเดลที่ใหม่กว่าซึ่งคุณสามารถรันได้ และไม่มีข้อบ่งชี้ว่าจะมีขึ้นเมื่อใด
อย่างที่สองคืองานปริมาณสูง ใช้โทเค็นต่ำ และให้ผลลัพธ์แน่นอน — การจำแนกประเภท การสกัดข้อมูล การจัดเส้นทาง และการจัดรูปแบบ — ซึ่งความสามารถในการปิดโหมดคิดคือคุณสมบัติด้านต้นทุนที่เป็นตัวชี้ขาด และ MiniMax-M3 มีคุณสมบัตินี้
ประการที่สามคือสิ่งใดก็ตามที่ขึ้นอยู่กับการรับเข้าตามลำดับความสำคัญ หากแอปพลิเคชันของคุณซื้อระดับ 1.5× ของ MiniMax-M3 เพื่อรักษาความหน่วง p99 ให้อยู่ภายใน SLA แล้ว MiniMax-M3.1-Flash จะตัดตัวเลือกนั้นออกไป คุณจะกำลังแลกกลไกที่ควบคุมได้กับค่าพื้นฐานที่เร็วกว่าซึ่งคุณไม่สามารถปรับแต่งได้
ทุกคนที่เหลือ — ทั้งไปป์ไลน์แบบเอเจนติก ลูปการใช้งานคอมพิวเตอร์ เซสชันเขียนโค้ดที่มีบริบทยาว ทีมที่มีภาระงานยาวนานแทนที่จะมีจำนวนมาก — ควรเริ่มเคลื่อนไหวได้แล้ว โมเดลใหม่กว่านั้นเร็วกว่า ต้นทุนต่องานที่ทำเสร็จต่ำกว่า และดีกว่าในแบบประเมินที่อธิบายงานลักษณะนั้นพอดี
รันทั้งคู่โดยไม่ต้องรันอินทิเกรชันสองรายการ
คำตอบที่สมจริงสำหรับทีมส่วนใหญ่ไม่ใช่การสลับไปใช้ตัวใดตัวหนึ่ง แต่เป็นการแบ่งกันใช้: MiniMax-M3 สำหรับการเรียกแบบสั้นที่ผลลัพธ์แน่นอน และทุกอย่างที่ต้องอยู่บนระบบภายในองค์กร ส่วน MiniMax-M3.1-Flash สำหรับการรันแบบเอเจนต์ที่ยาวนาน ทั้งสองเป็นผู้ขายรายเดียวกัน อยู่ในตระกูลโปรโตคอลเดียวกัน และในกรณีของ endpoint ที่เข้ากันได้กับ Anthropic ก็มีรูปแบบคำขอเดียวกัน — ดังนั้นการแบ่งนี้จึงเป็นกฎการกำหนดเส้นทางมากกว่าจะเป็นการผสานรวม SDK สองชุด
นั่นคือสิ่งที่ OrcaRouter มีไว้สำหรับ: คีย์ API หนึ่งคีย์สำหรับมากกว่า 200 โมเดล พร้อมราคาตามรายการของผู้ให้บริการที่ส่งต่อโดยบวกกำไร 0% ดังนั้น $0.30/$1.20 ของ MiniMax-M3 คือสิ่งที่คุณจ่าย และการปรับเปลี่ยนจากผู้ขายจะปรากฏในใบแจ้งหนี้ของคุณในวันเดียวกับที่ปรากฏในใบแจ้งหนี้ของพวกเขา MiniMax-M3 อยู่ในแคตตาล็อกของเราแล้ววันนี้ ส่วน MiniMax-M3.1-Flash ยังไม่มี — เรียกใช้ผ่าน API ของ MiniMax เอง, M Plan หรือ MiniMax Code — ดังนั้นการแยกข้างต้นจึงทำงานเป็นกฎการกำหนดเส้นทาง โดยมีหนึ่งขาที่อยู่นอกระบบของเราจนกว่าเราจะรองรับมัน การสลับสำรองอัตโนมัติยังทำงานจริงในรูปแบบนั้น: หากปลายทางที่ใหม่กว่าถูกจำกัดอัตราการเรียกใช้ หรือมี id เปลี่ยนไปโดยที่คุณไม่ทันตั้งตัว คำขอจะถอยกลับไปใช้ MiniMax-M3 แทนที่จะเป็นหน้าข้อผิดพลาด
สิ่งที่ทำให้การแยกนี้คุ้มค่าที่จะลงมือสร้างจริง แทนที่จะเป็นเพียงการคิดในทางทฤษฎี คือสองโมเดลนี้แตกต่างกันจริงในเชิงโครงสร้าง ไม่ใช่แค่ในด้านคะแนน เราเตอร์ที่ส่งการเรียกแบบสั้นไปยังโมเดลที่หยุดคิดได้ และส่งการเรียกแบบยาวไปยังโมเดลที่หยุดคิดไม่ได้ กำลังทำสิ่งที่มีเบนช์มาร์กรองรับอยู่แล้ว
เวอร์ชันสั้น
MiniMax-M3.1-Flash เป็นโมเดลที่ดีกว่าแต่เป็นสินทรัพย์ที่แย่กว่า โดยได้คะแนน 42 เทียบกับ 29 ทำงานเร็วขึ้น 18% และมีต้นทุนต่อหนึ่งงานที่ทำเสร็จต่ำกว่า — ต่ำกว่า 57% บนดัชนีที่สร้างจากงานยาว ๆ ที่ต้องใช้การให้เหตุผลหนัก ๆ MiniMax-M3 ดาวน์โหลดได้ ถูกกว่าสำหรับการเรียกใช้ระยะสั้น และเป็นสิ่งที่คุณเป็นเจ้าของ สำหรับอีกไม่กี่เดือนข้างหน้า แนวทางที่สมเหตุสมผลคือรันทั้งสองตัว มอบงานยาว ๆ ให้ตัวใหม่ และคอยจับตาการปล่อยเวต เพราะในวันที่ MiniMax เผยแพร่เช็กพอยต์ ข้อโต้แย้งเดียวที่เหลืออยู่สำหรับโมเดลเก่าคือช่องทางลำดับความสำคัญ
