本文事实基于 MiniMax 官方博客（10 月 19 日发布稿）、Artificial Analysis 模型页、The Decoder 行业分析、r/LocalLLaMA 官宣帖、HN 第一首页帖（338 分 / 150 评论），以及多位 X 用户的实测推文。定价数字（$0.15 / $0.60 / $0.015）与跑分（DeepSWE 73.7%、OSWorld V2 61.7、ALE 29.6、CyberGym 82%）均按官方与 Artificial Analysis 原文引用。Space Bunny 身份已由 MiniMax 官方与多个 X 账号交叉确认。
10 月 19 日，MiniMax 发布 M3.1 Flash。
API 定价 $0.15 / 1M 输入、$0.60 输出、$0.015 缓存输入，1M token 上下文，文本 / 图片 / 视频输入。输出端实测 200+ TPS，常规负载中位数稳定在 170+。Artificial Analysis Intelligence Index 42，比上一代 M3 高 13 分，与 GLM-5.3-Flash 持平，但落后 DeepSeek V4.1 Flash 1017。
模型权重 10 月 23 日开源。
Hacker News 当日把它顶到第一，338 分 150 条评论。r/LocalLLaMA 同步官宣帖。The Decoder 给出的标题是：「中国 AI 价格战无底线」。
这是 MiniMax 的 M3.1 Flash 真正的发布方式。
真正的彩蛋：Space Bunny
先说 M3.1 Flash 最值得讲的那一段，因为它比参数表重要。
在 10 月 19 日发布前，MiniMax 的一台模型以 Space Bunny 🐰 的匿名身份在 OpenRouter 上跑了 10 多天。它默默爬到 OpenRouter 调用榜前列，积累了超过 200 万亿 tokens 的真实使用数据，这是 2026 年最像「test in production」的中国模型发布。
X 上 @drh_linux（知名开源核心贡献者）以 88 赞 / 16K 曝光的转贴给出了最有代表性的一行评语：
「the smartest launch of the month wore a mask. no press release buys you eval data that clean.」
发布的同时，Vercel AI Gateway、OpenRouter、OpenCode 三处同步开放限时 0 元优惠，把已经在生产环境跑了 200 万亿 tokens 的模型，免费再开放给开发者。
这意味着 MiniMax 在发布日就有真实的 benchmark：不是闭门评测、不是 demo 视频，是 200 万亿 tokens 的盲投、16 万次用户选择、200+ TPS 的稳定运行，这才是「test in production」该有的样子。
价格：把 MiniMax M3 砍到 1/3
M3.1 Flash 的官方定价是 $0.15 / 1M 输入 · $0.60 / 1M 输出 · $0.015 / 1M 缓存输入。
对比上一代 MiniMax-M3 自己的定价（$0.20 / $0.60 / $0.02），输入与缓存各降 25% / 25%，实际等效任务成本降 70%。官方原话：「usage costs by 70%」。
横向比一下同代竞争对手的输入价：
| 模型 | $ / 1M 输入 | 对 M3.1 倍数 |
|---|---|---|
| Claude Sonnet | $3.00 | 20× |
| GPT-4o | $2.50 | 16.7× |
| DeepSeek V4.1 Flash 1017 | $0.27 | 1.8× |
| MiniMax M3.1 Flash | $0.15 | 1× |
跑分上，DeepSWE 73.7%（M3.1 Flash 与第一梯队并列）、OSWorld V2 61.7、ALE 29.6（中文模型第一）、CyberGym 82%， Artificial Analysis Intelligence Index 42 与 GLM-5.3-Flash 持平，但实际任务成本只有 GLM-5.3-Flash 的大约一半。
这是一个清晰的策略选择：M3.1 Flash 不卷跑分榜第一，卷的是「质量够用 + 价格压到极致」。
上面这张官方图比任何表格都直观。横轴是单任务总成本（对数刻度），纵轴是 ALE 通过率，虚线是「成本-性能前沿」。
M3.1 Flash 用 $111 的任务成本，拿到 29.6% 的通过率，落在前沿线上。它左侧那片红色 shading 区域就是「同样通过率、成本更贵」的部分，而 MiniMax 的点几乎贴着纵轴。
对比之下：Claude Opus 5.5 在 $2,000 附近、GPT-6 Astra 在 $1,000-1,500 区间，Qwen-3-8-max 与 Kimi K3 在 $500-800。M3.1 Flash 的任务成本是它们的 1/5 到 1/20。
第二张图更狠。在 DeepSWE v1.1 上，M3.1 Flash 的三档 effort 分别是：max 73.7%、xhigh 72.1%、high 68.1%，而对应的单任务成本都落在 $0.2-0.3。
对照右边的曲线：Claude Opus 5 的 max 档在 $10-20 一线，Claude Fable 5 在 $5-15，GPT-6 Astra 在 $3-8，GPT-6 Sol 要 $0.5-1。
同一个基准、同一档 effort，成本差 25 到 100 倍。
跑分与价格的赛道分裂
把 M3.1 Flash 放进 2026 年的开源权重时间线，这条线更清楚：
- 2024 年：Meta Llama 3.1 405B 开源，价格战还没开始
- 2025 年 4 月：DeepSeek V3 用 1/30 的价格卷到了 GPT-4o 级别
- 2026 年 9 月：DeepSeek V4.1-Flash-1017，工具 API 5 元/千次
- 2026 年 10 月 16 日：中国商务部 23 项 AI 出口管制（1019 写过）
- 2026 年 10 月 16 日：Meta Muse Spark Open 816B / 42B 激活 / 两台 Mac Studio 跑得动
- 2026 年 10 月 19 日：MiniMax M3.1 Flash，$0.15 / 1M，10-23 开源
这一周里发生的事密度是过去一年最高的。M3.1 Flash 把中国 AI 价格战的时间线从「年降 60%」的节奏推到了「半年降 60%-70%」。
The Decoder 的判断是「中国 AI 价格战无底线」。这个判断很直白，但更准确的说法是：中国 AI 厂商愿意用低毛利换市场份额，而市场份额反过来是闭源 API 业务的关键，M3.1 Flash 的「商用便宜 1/3」战略，本质是「用开源权重抢心智，用闭源 API 收钱」。
200+ TPS 与推理架构
M3.1 Flash 的另一个杀手锏是速度。
官方数据：输出 200+ TPS（tokens per second），常规负载中位数 170+ TPS。这意味着什么，一个 1000 token 的标准回复，单卡实例在 5-7 秒内出完。
MiniMax 的官方说明是「更激进的稀疏性（aggressive sparsity）」优化，这是 MoE 模型的拿手好戏：100 个专家里只激活几个，每次前向只算 5%-10% 的权重。DeepSeek、Qwen、Mistral 都用类似路径。M3.1 Flash 把这条路径压到了 42B 激活参数的级别（总参 428B 在 preview 期间），单实例成本极低。
对 Agent 场景的直接影响是：单 agent 任务的端到端延迟从几秒压到一两秒，用户感知从「等 AI」变成「和 AI 对话」。这是 Agent 工作流能不能进入日常工作的关键阈值。
速度与成本是同一个设计的两面。前面两张官方散点图里，MiniMax 的点之所以能贴到纵轴，靠的不是单点优化，而是「稀疏激活把单次前向的 FLOPs 降下来 + 推理基础设施把吞吐做上去」的组合。官方 DeepSWE 数据里 $0.2 一任务的成本线，正是这个组合的结果。
配合 1019 的中国 AI 出口管制：护栏 + 加速的双线
把 1019 与 1020 这两天的事放在一起看，是一张有意思的镜像。
1019，10 月 16 日，中国商务部 + 科技部公告 23 项 AI 技术入禁止出口目录，但「已开源的明确豁免」。
1020，10 月 19 日，MiniMax M3.1 Flash 在中国 AI 出口管制生效后第三天发布，10-23 开源权重，这是 1019 公告里最直接受益的发布：M3.1 Flash 走的就是「开源 → 商用 API」的双轨路径，开源权重获得「公开发布」的事实标记，商用 API 不受 23 项目录约束。
两边同时在做相反方向的事：
- 中国 1019：通过管制目录给 AI 出海装护栏
- 中国 1020：通过开源 + 价格战把 AI 出海的速度拉满
这不是矛盾，是**「边界 + 加速」的双线并行**，目录管住权重出海的具体技术类别（智能体 loop、算力集群、信息处理），而开源与 API 是被鼓励的方向。
写给开发者的实操
短期三件事。
第一，如果你的工作流跑的是「单 agent 长任务」而不是「复杂多步推理」，比如批处理数据、批量文档解析、客服场景的单一任务 agent，M3.1 Flash 的 $0.15/$0.60 + 200 TPS 几乎无对手。官方 DeepSWE 数据显示，同一档 effort 下它的单任务成本在 $0.2-0.3，Claude Opus 5 的同一档要 $10-20。建议等 10-23 权重放出后自托管跑一次，按 $0.2/任务 的成本线做预算，比 $10 一任务的模型低两个数量级。
第二，如果你的工作流是「复杂多步 agent」（M3.1 Flash 跑的 Automation-Bench-AA、DeepSWE、OSWorld V2、ALE 这些基准测试场景），M3.1 Flash 性价比强但绝对能力仍落后 DeepSeek V4.1 Flash 1017 与顶级闭源模型。选 M3.1 Flash 还是选 GLM-5.3-Flash、DeepSeek V4.1 Flash，看你愿意为多出来的 8-15 分 Artificial Analysis Index 付多少溢价。
第三，Space Bunny 模式值得记下来。让模型匿名在生产环境跑两周再正式发布，这是 MiniMax 给所有中国 AI 厂商的一课。200 万亿 tokens 的真实使用数据 + HN 第一首页 + r/LocalLLaMA 官宣帖 + 多个 X 账号自发转推，这比花同样的钱做一波市场发布，信任度强得多。
写在最后
MiniMax M3.1 Flash 发布在 10 月 19 日，模型权重 10-23 开源。
它把 MiniMax-M3 的输入价砍到 1/3，跑分落后 DeepSeek V4.1 Flash 1017 但价格只有 1/3。Space Bunny 10+ 天匿名 200 万亿 tokens 的真实使用，发布时已经有市场验证。200+ TPS 速度让 agent 工作流进入「秒级响应」。
接下来一个月值得关注的是 10-23 权重放出后：
- Hugging Face 下载量与社区评测：是技术圈的认可还是市场圈的认可是两个信号
- 国内厂商的连锁反应：GLM 5.5、Kimi K3.1、Qwen 4.0 Max 是否也跟着打价格牌
- DeepSeek V4.1 Flash 1017 的下一代：「工具 API 5 元/千次」会不会被 MiniMax 的 $0.15 进一步逼降
这不只是 MiniMax 的事。当一家中国 AI 厂商把价格砍到上一代 1/3、跑分与第一梯队并列、还附 200+ TPS 与 Space Bunny 验证，整个开源权重阵营都在被它拖着往下走。
参考来源
- MiniMax 官方博客：M3.1 Flash 发布稿（2026-10-19）
- OpenRouter：minimax/minimax-m3.1-flash:free（1M 上下文）
- Artificial Analysis：MiniMax-M3.1-Flash 跑分页
- r/LocalLLaMA：MiniMax M3.1 Flash released, Model weights Oct 23
- Hacker News：MiniMax M3.1 Flash（338 分 / 150 评论）
- The Decoder：China’s AI price race has no floor in sight
- BestBlogs EP211 · 10-20 Daily 摘要
- 之前中国 AI 价格线：DeepSeek 1000 亿融资与估值不涨（1018） / 中国 23 项 AI 出口管制（1019）
哪些内容尚未独立验证：10-23 权重放出后实际下载量与第三方评测需写时刷新；M3.1 Flash 的「日均 token 服务量」与「商用 API 收入结构」MiniMax 未披露，「开源 + 商用双轨」的实际占比需要更长观察期。