MiniMax M3.1 Flash 显示中国 AI 价格竞争仍未见底

MiniMax 发布 M3.1 Flash，在 Artificial Analysis Intelligence Index 上比上一代提升 13 分至 42，成本降低一半；在 DeepSWE v1.1 编码基准上得分 73.7%，单任务成本低于 0.30 美元，在性能与价格上均与 Deepseek V4.1 Flash 1017 相当。

相较上一代，该模型在智能指数提升 13 分的同时成本减半，并在编码基准上以低于 0.30 美元的单任务成本对标 Deepseek V4.1 Flash 1017，说明性能提升与价格下探可同时发生，价格竞争仍在加剧。

证据显示 MiniMax 通过降低单位成本实现同价位性能对标：智能指数提升伴随成本减半，编码任务单次成本低于 0.30 美元。但证据未披露具体技术路径，无法确认效率提升来自模型架构、训练方法还是推理优化。

对使用编码模型的产品与研发团队而言，单任务成本低于 0.30 美元、基准得分 73.7% 意味着可在相近预算下增加自动化编码与评测调用；但证据未给出延迟、稳定性与长任务表现，实际替换需自行验证。

• 在编码助手或自动化测试流程中，以低于 0.30 美元/任务的成本试跑 M3.1 Flash，并与现有模型做同任务对比评测。
• 针对价格敏感型产品，按单任务成本重算模型调用预算，评估将部分高频繁调用切换至 M3.1 Flash 的可行性。
• 在模型路由层加入按任务成本与基准得分选择的策略，把简单编码任务分配给低价模型。

• M3.1 Flash 的具体技术路径与效率来源未披露，成本减半的原因尚不明确。
• DeepSWE v1.1 得分 73.7% 的评测条件、任务分布与复现方式未被证据说明。
• 证据仅来自单一信源，与 Deepseek V4.1 Flash 1017 的性能与价格对比缺少独立验证。
• 模型在延迟、稳定性、长上下文与生产环境编码任务中的表现未被证据覆盖。