MiniMax M3.1 Flash 對上 Aion 3.5 Mini：價格差距縮小，證據差距卻沒有

Aion 3.5 Mini 是 AionLabs 此系列中首款光靠價格無法決定勝負的模型。MiniMax M3.1 Flash 每百萬輸入 token 收費 $0.15、每百萬輸出 token 收費 $0.60；Aion 3.5 Mini 則分別收費 $0.70 與 $1.40。這代表 4.7 倍與 2.3 倍的價差——確實是實質溢價，但遠不及同系列全尺寸兄弟模型 Aion 3.5 相對於同一個 MiniMax M3.1 Flash 所開出的 20 倍與 10 倍。兩者在成本上的差距已夠接近，因此決策轉向兩者完全不在同一量級的地方：輸出上限、輸入模態，以及是否曾有廠商以外的人實際測量過這款模型。

兩款模型皆為現行版本。Aion 3.5 Mini 於 2026 年 9 月 23 日與旗艦模型一同推出；MiniMax M3.1 Flash 於 2026 年 10 月 19 日推出，並在四天後於 Hugging Face 發布權重。Aion 模型為封閉式、純文字，且總是先推理再回答。MiniMax M3.1 Flash 是 4280 億參數的混合專家模型，每個 token 啟用 230 億參數，具備一百萬個 token 的上下文視窗，並支援圖像與影片輸入。表面上看，這場比較強弱懸殊；有趣的是，為何實際帳單不總是呈現那樣。

每個模型實際上是什麼

MiniMax M3.1 Flash是 MiniMax 的稀疏 MoE 模型，總參數約 428B，每個 token 啟用 23B，並以 1,000,000 token 的上下文視窗提供服務。價目表為每百萬輸入 token 0.15 美元、每百萬輸出 token 0.60 美元，以及每百萬快取讀取 0.015 美元。MiniMax 的模型卡列出文字、圖像與影片輸入，輸出為文字；Artificial Analysis 則記錄文字與圖像。推理功能一律開啟，提供五種投入程度等級——低、中、高、xhigh 與 max——而 API 會直接拒絕停用思考的請求，傳回錯誤，而不是默默忽略。權重可依 MiniMax Community License 下載，該授權屬於開放權重而非開源：必須標明出處，年營收超過 2,000 萬美元的商業使用需事先取得書面授權。供應商自家的基準測試表包含 Automation-Bench 62.8、DeepSWE v1.1 73.7、OSWorld 2.0 61.7 與 CyberGym 82.2。這些是供應商自行執行的數字，尚未經獨立重現。

Aion 3.5 Mini是 AionLabs 較便宜的層級，識別碼為 aion-labs/aion-3.5-mini，而且它屬於不同類型的物件。AionLabs 將其描述為一個建構於 GLM 系列之上的多模型系統——由數個模型共同產生單一回應——並且未公布參數數量、集成規模，或每次呼叫時由哪些組成模型執行。上下文視窗為 262,144 個 token，是 Aion 3.0 Mini 的兩倍，且與旗艦模型相同，而回應則有 32,768 個 token 的硬性上限。輸入僅限文字。推理為強制功能：提供 low、high 與 max 努力等級，預設為 high，且沒有非推理路徑。價格與前一代維持不變：輸入 $0.70、輸出 $1.40、快取輸入 $0.18。權重並未公開，且該模型沒有任何已公布的基準測試結果。

從那段描述可以得出兩件事，而且是在進行任何測量之前。Mini 並不是名字所暗示的那種被閹割的 Mini——它的上下文視窗與旗艦款相同——而它缺少的是輸出長度，不是輸入長度。此外，成本問題不只是在費率表上，因為兩個模型都會在回答前先思考，而且兩者都不讓你關掉這個功能。

費率卡，以及決定帳單金額的三個乘數

先談每 token 價格，因為這是兩家廠商唯一都清楚公布的數字：

• 輸入 — MiniMax M3.1 Flash 每百萬 $0.15，相較 Aion 3.5 Mini 的 $0.70。差距達 4.7 倍。

• 輸出 — $0.60 對 $1.40。2.3 倍的價差，且是兩者中較窄的。

• 快取輸入——$0.015 對比 $0.18。12 倍差距，也是主導代理帳單的項目。

• 上下文視窗 — 1,000,000 個 token，對比 262,144。差距達 3.8 倍。

• 最大輸出 — 524,288 個 token，對比 32,768 個。16 倍的差距，也是這場對決中最大的單一落差。

• 輸入模態 — 文字、圖像與影片，對比僅文字。

• 獨立評分 — MiniMax M3.1 Flash 在 Artificial Analysis Intelligence Index 中得分為 43；Aion 3.5 Mini 則無收錄。

人們引用的比率通常是輸入比率，而這是最不實用的比率。一個每寫出一個 token 就讀取十個 token 的模型，其定價主要取決於輸入費率，因此一項 1,000 萬輸入、100 萬輸出的工作，在 MiniMax M3.1 Flash 上要價 $2.10，在 Aion 3.5 Mini 上要價 $8.40——相差 4 倍，接近宣傳標題的數字。一項均衡的 100 萬輸入、100 萬輸出工作，成本為 $0.75 對上 $2.10，也就是 2.8 倍。這個比率會隨工作負載變動，這就是為什麼「便宜 4.7 倍」是口號，而不是預算項目。

快取讀取會讓差距更大。一個在 1,000 次呼叫中攜帶 100,000 個 token 系統提示的代理，會讀取 1 億個快取 token；在 MiniMax M3.1 Flash 上是 $1.50，在 Aion 3.5 Mini 上是 $18.00。如果你的工作負載是長而穩定的前綴加上短回合，那麼要比較的數字就是快取費率，而那裡的差距是 12 倍，而不是 4.7 倍。

接著還有兩張費率表都沒顯示的乘數：思考 token。兩個模型都會進行推理，而思考 token 是生成的 token，兩者都按輸出費率計費。如果一個模型花了 2,000 個 token 思考，以產生 500 個 token 的答案，你會被收取 2,500 個輸出 token 的費用——是可見文字的 5 倍。按這些數字計算，每百萬個可見 token 的有效輸出成本為 MiniMax M3.1 Flash 的 3.00 美元與 Aion 3.5 Mini 的 7.00 美元：2.3 倍的比例仍然成立，但每個絕對數字都是標價的 5 倍。而且預設值並不是相同的設定。MiniMax 的 API 文件說，省略努力等級時預設為 max，也就是最昂貴的設定；Aion 則預設為 high。開箱即用時，費率表較便宜的那個模型，也是每次答案花費更多的模型。費率表是下限，不是預測，而且兩家廠商都沒有公布可用來建立預測的思考 token 預算。

上下文很充裕。輸出則是 Mini 的極限所在。

Aion 3.5 Mini 的 262,144 個 token 視窗，是其規格表中最寬裕的一項。它是前一代 Mini 視窗的兩倍，與旗艦機型完全相同，也足以容納一本小說、一次大型儲存庫掃描，或一小時的逐字稿。對大多數模型而言，這根本不會構成限制。但相較於 MiniMax M3.1 Flash，它小了 3.8 倍；而對於日益增多、會把整個程式碼庫或一組文件塞進單次呼叫的工作負載來說，這確實是一道真實的上限。

更嚴苛的上限在於回覆。Aion 3.5 Mini 最高只到 32,768 個輸出 token；MiniMax M3.1 Flash 則可接受高達 524,288 個，而 MiniMax 實務上建議 131,072 個。這是 16 倍的差距，而且這是最可能讓 Aion 模型在實際工作中直接出局、而不只是讓它屈居劣勢的面向。一份 40,000 token 的生成產物——例如一次長時間的遷移、完整報告，或一口氣產出的大型重構——根本無法放進 Aion 3.5 Mini。你得把它切塊處理，而這會改變任務、增加協調流程，且通常比你想省下的每 token 差異花費更多。對於聊天回合與章節而言，32K 已經很充足。對於生成密集的流程，這就是硬性上限。

兩家廠商都未公布這兩款模型的長上下文附加費；上述費率表在整個上下文窗口內保持一致。這一點很重要，因為這意味著比較不會在 200,000 個 token 時翻轉——MiniMax M3.1 Flash 在每個長度下都更便宜，而 Aion 模型則根本無法超過其上限。

一個模型有證據。另一個則有定位聲明。

這是這場對比中無法縮小差距的部分。MiniMax M3.1 Flash 有廠商基準測試表、第三方評分和實測速度。Aion 3.5 Mini 這三項全都沒有。AionLabs 未公布任何 3.5 模型在 SWE-bench、Terminal-Bench、GPQA 或 MMLU-Pro 的結果，而 Artificial Analysis 也沒有收錄 Aion 3.5 Mini、Aion 3.5，或兩個 3.0 世代中的任何一個。由於沒有獨立的能力評分，也就沒有每完成任務成本這個數字，而這正是實際決定採購的數字。

取而代之的是閘道遙測資料。根據即時流量對其進行評分的追蹤器，結果大致集中在每秒 56 個 token、首個 token 約需 1.5 秒——這是 Artificial Analysis 對 MiniMax M3.1 Flash 測得每秒 116.2 個 token 的一半，而且那些是彙整後的生產環境數字，而非受控測試。請將趨勢方向視為具參考性，並將確切數字視為僅供粗略參考。

MiniMax 這邊的文件記錄較完整，但並非毫無瑕疵。其基準表由廠商自行執行，有幾列採用特定的代理測試框架，而且各模型之間的數字並非在同一基準上可直接比較。Artificial Analysis 的獨立評分為 43 分，在 173 個模型中排名第五，可作為佐證；而 43 分是不錯但未達前沿的結果。更有用的獨立細節是冗長度：Artificial Analysis 指出，該模型在其指數上產生了 1.8 億個輸出 token，而中位數為 1 億個。一個話這麼多的模型，會讓輸出費率與推理強度設定比大家都愛引用的輸入費率更重要。

缺乏證據並不代表有弱點的證據，而且對某些工作來說，這件事的重要性不如其他工作。如果工作是散文類的——角色扮演、小說、角色聲音——基準測試套件本來就測不好，而 AionLabs 正是把這款模型明確定位在這個領域。但這意味著，你不能因為某個數字很亮眼就購買 Aion 3.5 Mini。你只能憑自己的評估結果來購買，而你必須在做出承諾之前先跑過評估。

Aion 3.5 Mini 在哪些情況下值得入手

它是 Aion 堆疊中最經濟實惠的席位。以 $0.70 和 $1.40 的價格，它在輸入與輸出上都比完整的 Aion 3.5 便宜 4.3 倍，同時具備相同的 262,144 個 token 視窗，以及相同的 GLM 系列 ensemble 描述。如果你已將困難的工作路由到 Aion 3.5，Mini 就是適合承接簡單回合的層級，並擁有相同的 API 形式與相同的推理語意。

它的輸出上限對對話式工作來說不是問題。32,768 個權杖大約是 24,000 字——比大多數應用程式所回傳的任何單一章节、支援回覆或分析都還多。只有當產品本身就是那份長篇成品時，這個上限才會造成影響。

如果你從不傳送圖片，純文字本身就是一項特色。你不必支付多模態附加費用，也不必建置圖片前處理流程。這項優勢比聽起來更薄弱，因為多模態模型每個 token 的成本其實更低，但對想要最精簡流程的團隊而言，它確實是實質優勢。

風格是值得檢驗、卻尚未被量化的主張。一個針對敘事語調調校的多模型集成，即使在每一項基準測試上都落敗，仍可能在散文寫作上勝過通用代理模型。這是該模型存在的合理理由，也是對它有利、卻沒有任何價目表能定奪的主張。這也正是一旦出錯就會不斷放大的那類主張，因此請用自己的提示詞來測試，而不要輕信任一廠商的說法。

誰應該選哪個

• 若工作負載屬於代理式——工具迴圈、電腦操作、長時程任務——請選擇 MiniMax M3.1 Flash；在這類情境中，供應商的代理基準測試至少可作為方向性訊號，而且 1M 視窗能讓對話紀錄完整保留。

• 如果你會生成冗長的產出物，請選擇 MiniMax M3.1 Flash。輸出超過 32,768 個 token 時，根本無需抉擇；Aion 3.5 Mini 無法產生這樣的回應。

• 若流程中任何環節會傳送截圖、掃描頁面或影片影格，請選擇 MiniMax M3.1 Flash。純文字的情況則在考量價格之前，就已排除 Aion 模型。

• 若你需要自行託管、通過授權審查，或避免依賴單一供應商，請選擇 MiniMax M3.1 Flash。MiniMax 社群授權確實附有實際條件——署名，以及 2,000 萬美元營收觸發條款——但權重可供下載，這比 Aion 提供的還多。Artificial Analysis 仍將該模型標示為專有，這是對未經 OSI 核准的社群授權的合理解讀。

• 如果工作內容是 32K 以下的散文、純文字輸入與輸出，而且你願意自己跑 A/B 測試，因為沒有其他人做過，那就選 Aion 3.5 Mini。請為推理 token 編列預算，並刻意將 effort 設為 low 或 high，而不是直接接受預設值。

• 如果你已經在使用 Aion 3.5，並希望兩個層級都共用同一個供應商、同一種 API 形態與同一套帳務關係，那就選 Aion 3.5 Mini。在該技術堆疊中，降階至 Mini 的 4.3 倍差距，是在不改動其他任何東西的前提下削減支出最便宜的方式。

• 若這項決定必須以經稽核的分數來佐證，那就兩者都不要選。這些模型中只有一個有這樣的分數，而且即使是那一個，其詳細基準測試也是由廠商自行執行的。

路由能解決什麼、不能解決什麼

OrcaRouter 目前並未路由 MiniMax M3.1 Flash 或 Aion 3.5 Mini，因此本文並不是說單一金鑰就能讓你取得這兩個模型中的任何一個。它實際路由的是前一代 MiniMax 以及價格最相近的替代方案：MiniMax-M3 與 DeepSeek V4.1 Flash，兩者皆以供應商標價、0% 加價提供。如果你待解的問題是較便宜的模型能否承擔你的工作負載，那麼這兩個模型就是你今天下午無需簽新合約就能測試的。

這裡真正適用的路由論點，是關於你正在做的決定。4.7 倍的價格差距小到足以讓正確答案可能因任務而異，而誠實處理這件事的方式，並不是為所有情況只挑一個模型。而是把困難的回合送給有實證支持的模型，把便宜的回合送給合適的模型，在供應商效能下降時進行容錯切換，並以每完成任務的成本、而非每 token 的成本來衡量。這在本質上是路由問題，而不是模型問題——這也是為什麼單獨問「哪個比較便宜」，本身就會不斷得出錯誤答案。

什麼會改變這個判決？

有兩件事，而這兩件事對 AionLabs 來說成本都很低。公布 Aion 3.5 Mini 的任何基準測試結果——即使是廠商自行跑的也算——這場比較中屬於證據的那一半就會變成可爭論，而不是一面倒。讓它登上 Artificial Analysis 的收錄名單，每項任務成本的問題才至少有可能回答。在上述任一情況發生之前，購買 Aion 模型都是在沒有計分板的情況下，對契合度下的一場賭注。

在 MiniMax 這邊，值得關注的數字是承諾的 Pro 版本，而需要存疑的數字是發布資料中每秒 200+ 個 token 的吞吐量說法。Artificial Analysis 測得 116.2，這是個好成績，也是標題數字的一半。廠商的吞吐量數據通常是單流、短上下文的最佳情況數字；誠實的規劃數字應是實測值。

目前這個結論並不光鮮。就代理式工作、長輸出、多模態輸入或自行託管而言，MiniMax M3.1 Flash 在能力與價格上同時勝出，這很罕見，也不需要太多猶豫。對於 32K token 以下的散文，Aion 3.5 Mini 是個站得住腳的專才，有一個看似合理的存在理由，卻沒有證據支撐——買它是因為寫作風格合適，不是因為價格划算，而且在承擔帳單前先算清思考 token。