MiniMax M3.1 Flash 对比 Aion 3.5：为一个无人评分的模型支付二十倍输入价格

Aion 3.5 每百万输入 token 收费 3.00 美元，MiniMax-M3.1-Flash 则是 0.15 美元。收费高出二十倍的那款，恰恰是没有任何一方给出过评分的——Artificial Analysis 没评过，我们也找不到任何其他中立评测机构评过；而且它也正是那个无法接收图像、无法下载、生成到 32,768 个 token 就停止的模型。这场对比中，每一项已公布的测量都指向同一个方向，而反方的唯一论据，是 AionLabs 始终没拿出数字来支撑的说法。在听取任何一方的说辞之前，这一点值得先讲清楚。

从纸面上看，这一对比并不接近，而这反而比势均力敌的对比更有价值。Aion 3.5 由 AionLabs 于 2026 年 9 月 23 日发布，是一款纯文本推理模型，拥有 262,144 token 的上下文窗口，采用统一的 $3.00 / $6.00 费率。MiniMax-M3.1-Flash 由 MiniMax 于 2026 年 10 月 19 日发布，是一个 4280 亿参数的混合专家模型，每个 token 激活 230 亿参数，原生支持图像和视频输入，拥有 100 万 token 的上下文窗口，采用 $0.15 / $0.60 的费率，并自 10 月 23 日起在 Hugging Face 上提供权重。其中一个是 2026 年的前沿模型，却按商品化价格收费。另一个是通用推理端点，却按两年前前沿模型的价格收费。

每一方实际上是什么

Aion 3.5 是 AionLabs 的旗舰模型，模型 ID 为 aion-labs/aion-3.5，文本输入、文本输出。上下文窗口为 262,144 个 token，是 Aion 3.0 的 131,072 的两倍，回复上限为 32,768 个 token。推理是强制性的，而非可选项，默认设置为 high，并提供 low 和 max；不存在非推理路径。AionLabs 将该架构描述为 GLM 家族中的多模型集成，而非单一训练网络——这是其文档中最有趣的说法，也是最难从外部验证的一点，因为尚未发布任何评估来将集成的输出与任何单一成员的输出区分开来。缓存输入读取价格为每百万 token 0.75 美元，即输入价格的 75% 折扣。

MiniMax-M3.1-Flash是 MiniMax 的 428B 总参数、23B 激活的稀疏 MoE，原生以低精度训练并以此精度发布：开放检查点为 48 个 safetensors 分片共 252.4 GB，外加一个 2.3 GB 的 DSpark 投机解码草稿模型，而非 BF16 主副本。它接受文本、图像和视频并返回文本，具有 1,000,000 token 输入窗口，最多可输出 524,288 个 token，定价统一为每百万输入 token 0.15 美元、输出 0.60 美元、缓存读取 0.015 美元。推理始终开启，提供五档努力程度；无法关闭思考，API 会直接拒绝禁用请求。

决定它的维度

• 输入价格——MiniMax-M3.1-Flash 为每百万 $0.15，而 Aion 3.5 为 $3.00。相差 20 倍。

• 输出价格——每百万 $0.60，而对比方为 $6.00。10 倍的价差。

• 缓存输入 — 每百万 $0.015，而 $0.75。50 倍的差距，也是推理密集型账单中占主导的一项。

• 上下文窗口 — 1,000,000 tokens 对 262,144。

• 最大输出 — 524,288 个 token，对比 32,768。

• 输入模态——文本、图像和视频，而非仅文本。

• 独立评分——Artificial Analysis Intelligence Index 43，在 174 个模型中排名第五，每项指数任务费用为 0.22 美元；Aion 3.5 尚无公开数据。

• 输出速度——在追踪器上为每秒 95.6 个 token，而第三方聚合平台对 Aion 3.5 测得的约为 52。

• 开放权重——依据 MiniMax 社区许可证发布的 Hugging Face 检查点，与闭源、仅提供 API 的模型形成对比。

• 推理控制——五档强度，始终开启；对比三档，为强制要求。

两张费率卡都是固定费率，所以固定性相互抵消

Aion 3.5 一个诱人的辩护理由是它的可预测性：在整个 262K 窗口内，每百万 token 收费 3.00 美元，没有长上下文断崖，也没有哪个档位会在文档处理到一半时让每 token 成本翻倍。这确实是真正的优点，但在这里并不构成差异化，因为 MiniMax-M3.1-Flash 也是统一费率——从 4,000 token 到一百万 token，一律 0.15 美元。无论可预测的价目表有多大价值，MiniMax 都以二十分之一的价格、四倍大的窗口提供它。统一费率将这两款模型与采用分级定价的供应商区分开来，却没有将它们彼此区分开来。

剩下的就是实际账单。一个 240,000 token 的提示词在 MiniMax-M3.1-Flash 上大约花费 $0.036。同样的提示词在 Aion 3.5 上大约花费 $0.72，而且回复的每个 token 成本还要在此基础上再高十倍。如果你的工作负载是文档级别的——长合同、整个代码仓库、数小时的转录文本——价格差距恰恰会在 token 数量最大的环节复利式放大，而这正是你最不希望它发生的地方。

计分与不计分的问题才是关键所在。

Artificial Analysis 在智能指数上给 MiniMax-M3.1-Flash 打出 43 分，在 174 个模型中排名第五，完成一项指数任务的实测成本为 0.22 美元。该追踪器还指出，它异常冗长——在整个指数测试中消耗了 1.8 亿个输出 token，远高于中位数——而由于输出按输入费率的四倍计费，冗长程度已经计入这 0.22 美元之中。你看到的是一个经受住该模型最坏习惯考验的数字。

Aion 3.5 没有可与之相提并论的同类模型。AionLabs 没有发布任何我们能找到的基准测试表，也没有独立实验室对其进行过测试，而列出它的同系列对比页面都带着同样的备注：未评估。这种缺失并不能证明该模型很弱。它只能证明，买家除了价目表之外没有任何可比较的依据，而价目表恰恰是唯一一条对它不利的证据。

Aion 3.5 在哪些场景下仍有真实用例

有三个论点经得起数字的检验。第一个是失败多样性。如果你很大一部分流量已经跑在同一个模型家族上，那么用不同谱系构建的集成就是一个不相关的第二意见；而在那些错误答案代价高昂的少数调用中，不相关的错误值得为之付费。你可能会把大约 2% 的流量路由给它。在 2% 的比例下，20× 的输入价格相对于一次糟糕判断的成本来说只是舍入误差。

第二点是，强制采用高推理能够消除一类静默回归。由于没有可供调整的努力程度参数，也就不存在某个低档设置悄悄降低某项任务质量的情况，而自上次提示词改动之后，这项任务一直没人重新测试过。这是一个维护层面的论据，而非能力层面的论据，但维护层面的论据是实实在在的。

第三个是 Aion 3.5 Mini。在同样的 256K 窗口下，输入每百万 token 0.70 美元、缓存每百万 token 0.18 美元、输出每百万 token 1.40 美元，它算得上一个合理的低价档位；任何只看旗舰型号的比较，都是在拿错误的 Aion 模型作比较。即便如此，Mini 的输入价格仍约为 MiniMax-M3.1-Flash 的 4.7 倍，仍然只支持文本，仍然没有评分，并且输出仍上限为 32K。

MiniMax-M3.1-Flash 无可争议地胜出之处

模态是通往决策的最短路径。Aion 3.5 仅支持文本。如果工作负载涉及截图、扫描页面、示意图、图表或视频帧，那么比较在提及定价之前就已结束，因为其中一个模型根本无法接收该输入。

输出长度排在第二位。524,288 个 token 的上限对比 32,768，是十六倍的差距，而它决定了每一个交付物本身就很长的任务：完整重写一个文件、在大型代码库中执行迁移、对一份大型文档进行结构化提取。32K 的上限会迫使分块，而分块又会迫使你编写与模型质量毫无关系的编排代码。

开放权重是第三种，但有一个重要的注意事项。MiniMax 于 10 月 23 日根据 MiniMax Community License 发布了该检查点。这是开放权重，而非开源：非商业使用免费；商业使用需要显著展示“Built with MiniMax M3”，如果年收入不超过 2000 万美元，需一次性通知 MiniMax，超过该门槛则需事先获得书面授权。与仅提供 API 的模型相比，这一安排要宽松得多；但与 MIT 相比，则要严格得多。在围绕它规划部署之前，请先阅读许可证。

将两者放在同一条请求路径中

目前这两款模型都不在 OrcaRouter 的目录中，本文也并非在声称它们已在其中。Aion 3.5 可通过 AionLabs 自家的 API 以及若干第三方平台访问；MiniMax-M3.1-Flash 则可通过 MiniMax 自家的 API 访问，若你拥有足以承载 252 GB 的 GPU，也可使用其开放检查点。OrcaRouter 从同一梯队中路由的是MiniMax-M3和DeepSeek V4.1 Flash，两者均按供应商标价、0% 加价提供，因此厂商的费率变动会在其生效当天同样传达到我们这边。

这对这场对比实际暗示的架构很重要。合理的形态不是从一种模型迁移到另一种；而是把一小片永久流量发送给一个以不同方式构建的模型，以获取第二意见。为 2% 的工作负载使用两个提供商、两把密钥和两套计费界面，正是网关可以消除的开销；而自动故障转移意味着昂贵的那条链路降级时不会把整条流水线拖垮。当你真正要比较的模型在同一把密钥上时，A/B 就只是一个模型字符串，而不是第二套集成。

什么能解决这件事

对 Aion 3.5 进行一次独立评估。这正是整块缺失的拼图，而它的缺失对 AionLabs 论证造成的损害，比任何竞争对手能造成的都大。如果它在每项任务 $0.22 的价格下得分接近 43，溢价就会坍缩成一个小众的“第二意见”故事。如果得分显著高于 43，权衡就会改变：你仍然不会把一条管线迁移到 $3.00 的输入费率，但你会有站得住脚的理由，把它花在真正重要的调用上，而集成主张最终会有证据支撑，而不只是一段描述。

在那一数字出现之前，选择是这样的：一边是价格只有二十分之一、上下文和图像输入能力却是其四倍、经过实测的模型；另一边是价格高昂、未经实测的模型，而后者有据可查的主要优势，是竞争对手也提供的统一定价，以及竞争对手通过拒绝替代方案来强制实施的强制推理。在这两者之间，只有一个站得住脚的默认选项——而真正有趣的问题不是要不要选它，而是你的流量中哪百分之二值得成为例外。