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MiniMax M3.1 フラッシュ

元記事: 原文(minimax.io)

概要

MiniMaxが新世代AIモデル M3.1 Flash を正式リリース。 従来比で 推論速度3倍・コスト70%削減 を実現。 複雑な業務自動化、コーディング、PC操作、サイバーセキュリティ分野で 最先端性能。 主要ベンチマークで 国内外トップレベル のスコアを記録。 APIやデスクトップアプリ経由で 即利用可能。

MiniMax M3.1 Flash 概要

  • MiniMax M3.1 Flash は、次世代の Flashモデル として正式公開
  • 匿名運用されていた Space Bunny (200兆トークン処理)はM3.1 Flashの初期バージョン
  • 推論速度は約3倍、 利用コストは70%削減 の効率性
  • 複雑な エージェントタスク・コーディング・PC操作・サイバーセキュリティ で世代を超える進化

全方位での性能強化

  • AutomationBench-AA でトップクラス、SaaS業務の自動化・実業務課題の解決
    • 営業・マーケ・オペレーション・カスタマーサービス・財務・人事 などエンタープライズ業務をエンドツーエンドで処理
  • BankerToolBench で76.2点、複数工程の計画・ドキュメント一貫性・法令遵守・ツール連携に対応
  • DeepSWE v1.1 で73.7%、複雑なソフトウェア開発タスクに対応
    • コード理解・機能開発・バグ修正・テストまで一貫サポート
  • OSWorld V2 で61.7点、 Agents’ Last Exam (ALE) で29.6点
    • AIによるPC操作・アプリ横断タスク実行で中国モデル中1位
  • CyberGym で82%達成、脆弱性発見・検証に強み
    • コード監査・脆弱性修正・ペネトレーションテスト・マルウェア解析・リバースエンジニアリング対応

推論効率・スピード

  • スパース化技術 で推論効率を大幅強化
  • 平均 200+ TPS(tokens per second)、中央値(P50)で 170+ TPS の高速出力

価格とコストパフォーマンス

  • 利用コストは前世代比70%削減
  • 料金(1Mトークンあたり):
    • 入力: $0.15
    • 出力: $0.60
    • キャッシュ入力: $0.015
  • AutomationBench・DeepSWE・ALE などの主要ベンチマークで、 低コスト・高性能 を両立

利用方法・提供形態

  • MiniMax API、 M Plan、 MiniMax Code から利用可能
  • モデルウェイトは後日公開予定
  • ダウンロード・申込URL:
    • デスクトップ版MiniMax Code: https://agent.minimax.io/download
    • M Plan申込: https://www.minimax.io/m-plan
    • APIアクセス: platform.minimax.io

今後の展望

  • Flash は効率と能力の最適バランスを追求
  • より高度な Proバージョン も今後登場予定
  • 「 Intelligence with Everyone」を掲げ、知能の民主化を推進

提供: ハクソク · 要約更新:

AIによる日本語要約です。内容は原文とあわせてご確認ください。

Hacker Newsの議論を読む

Hackerたちの意見

重みはまだ公開されてないね。前のMiniMax M3は(確か)約428Bパラメータだった。今回のはFlashって名前で、推論が3倍速いって宣伝してるから、もしかしたら150Bサイズのモデルになるかも。そうなると、DGX Sparkや128GBのMac、あるいは新しいAMDのAIシステムで(量子化して)動くかもしれないね。

└

フラッシュって通常はMoEを意味すると思う、密なわけじゃなくて。

└

彼らのウェブサイトのFAQによると、Minimax 3.1のフラッシュは合計428B、アクティブが23Bだそう。これはDeepseek 4.1のフラッシュと大体似てるね。今はこれを「フラッシュモデル」って呼んでるのが面白いけど、実際には「小さくて軽い」わけじゃないし、速さもあんまりないことが多い。たぶん「レギュラーモデル」の基準が1T+になってきてるからかな。

またパレートフロンティアが上に左に移動した日だ!このモデルはまだ試してないけど、DeepseekとGLM 5.3シリーズは多くのタスクに対して「十分」って感じがする。常により良くて安いモデルが出てくるのはすごいことだよね。ただ、もっと実行時間に焦点を当ててほしいな。趣味のプロジェクトなら安いモデルが倍の時間かかっても気にしないけど、仕事だとフロンティアモデルと比べてタスクあたりの時間がずっと高い「安い」モデルを使うのは難しい。ベンチマークを完了するのにかかった時間は、こういうリリースではほとんど示されないよね。

└

またパレートフロンティアが上に左に移動した日だ!実際にはそうなってないみたいだよね。: https://news.ycombinator.com/item?id=50151775

└

パレートフロンティアが複数存在することは理解してるよね?特定のベンチマークのための任意のパラメータの組み合わせごとに。もちろん、マーケティングチームは自社のモデルが最も改善されたパレートフロンティアを使って、競合と比較するだろうね。

└

DS 4.1 1017はGLM 5.3と大体同等だと思う。つまり、直接的な能力よりも価格を重視してるってことだね。だから、彼らの結果によると高価なモデルがDSに負けてるのに、比較表ではDSを隣に置いたんだろうね。

Opus 5と5.5を異なるグラフィックで混ぜるのは変な選択だね。

└

最近のDeepSeekのリリースもOpus 5を参照点にしてたよね。よくわからないな。他のオープンモデルの古いリリースを参照してるわけじゃないのに。

└

確認したら、Opus 5.5はDeepSWE1.1でベンチマークされてなかった。今どのモデルが流行ってるのか追いかけられないけど、もしかしたら今は飽和状態だと思われてるのかも。彼らは古いGPTモデルしか持ってないし。

Minimaxはテストでかなり強いパフォーマンスを発揮してるけど、推論速度の問題を解決できたら怖いくらいだね。消費者向けハードウェアでの decentな速度は少なくとも13 TPSだよ。今回はHugstonベンチを通過するか見てみよう。ほんとに期待してる。

└

13 TPSってめちゃくちゃ遅い? 20 t/sが読むのにちょうどいい速度だから、それより遅いとずっとバッファリングしてる感じがする。35 t/sからはまあまあ良く感じて、50 t/sだとかなり快適だね。

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