MiniMax M3.1 Flash

Fiche modèle · MiniMax · minimax-m3.1-flash

MiniMax M3.1 Flash is the flash successor in the MiniMax M3 family, released 2026-10-19. It is a multimodal reasoning model with a 1M-token context window, native image and video input, and text output. Thinking is always on (cannot be disabled) with effort levels low/medium/high/xhigh/max (default max). Described as open-weight with weights to be released later; no Hugging Face checkpoint is available yet. The anonymous "Space Bunny" model was an early version. Available via the MiniMax API (Anthropic-compatible and OpenAI-compatible endpoints), M Plan, and MiniMax Code.

Fiches modèles

Identité

Organisation	MiniMax
Pays	—
Famille	—
Type	llm
Date de sortie	2026-10-19
Licence	proprietary
Licence commerciale	non
Licence open source	non
Poids ouverts	non
Auto-hébergement (DGX Spark)	non — poids fermés
Modalités	image\|text\|video
Fenêtre de contexte	—
KV cache / token (Q8)	—
Paramètres totaux	—
Paramètres actifs (session)	—
Source des paramètres actifs	—
Curation des paramètres actifs	—
Prix par session	0.27 $ (1 000 000 tokens entrée + 200 000 sortie, prix le moins cher par fournisseur)
Tokens / tâche (Data Players)	1.2 M
Tokens / tâche (Terminal-Bench)	83.3 M (est.)
Ratio Terminal-Bench / Data Players	69.4×
Coût / tâche (Terminal-Bench)	2.27 $ (est.)
Tokens d'entraînement	—
Coupure de connaissance	—
Créé le	2026-10-19T14:33:24.975611Z
Mis à jour le	2026-11-04T06:04:55.546844Z
Source	LLM Stats
URL	https://llm-stats.com/models/minimax-m3.1-flash

Tokens/tâche

Prix par fournisseur

Prix

Statut du modèle (offres + auto-hébergement) : partiel — via Tensorix (eurouter).

Toutes sources confondues : catalogue llm-stats, routeurs EUrouter/Cortecs et catalogues directs (OVHcloud, Scaleway, Infomaniak). Les prix sont convertis en USD pour la comparaison ; le prix publié et le taux BCE utilisé sont dans l'infobulle. Les prix inconnus restent indiqués « — ».

Fournisseur	Source	Souveraineté	Entrée (/M tok)	Sortie (/M tok)	Quantification	Contexte	Latence (s)	Débit (tok/s)	Statut
Tensorix	eurouter	partiel	—	—	—	1 000 000	—	—	—
MiniMax	llm-stats	non	0.15 $	0.60 $	—	—	—	—	active

Souveraineté qualifiée par offre (modèle × fournisseur) ; survolez le badge pour les critères.

Souveraineté

Scores par catégorie (top_scores)

Catégorie	Score
math	0.40
multimodal	0.60
reasoning	0.50
safety	0.80
finance	0.80
general	0.60
agents	0.60
code	0.60
systems	0.40
tool_calling	0.50
vision	0.60

Scores par benchmark

Benchmark	Catégorie	Score	Max	Normalisé (API)	Vérifié	Auto-déclaré	Daté du
agents-last-exam	agents	0.30	1.00	0.30	non	oui	2026-11-04T06:04:55.593147Z
automationbench-1.0.6	agents	0.63	1.00	0.63	non	oui	2026-11-04T06:04:55.558584Z
babyvision	vision	0.91	1.00	0.91	non	oui	2026-11-04T06:04:55.652990Z
bankertoolbench	agents	0.76	1.00	0.76	non	oui	2026-11-04T06:04:55.562310Z
charxiv-r	reasoning	0.82	1.00	0.82	non	oui	2026-11-04T06:04:55.669468Z
cybergym	code	0.82	1.00	0.82	non	oui	2026-11-04T06:04:55.643074Z
deepswe-1.1	code	0.74	1.00	0.74	non	oui	2026-11-04T06:04:55.622991Z
gdp-pdf	general	0.21	1.00	0.21	non	oui	2026-11-04T06:04:55.569833Z
humanity's-last-exam-(no-tools,-text-only)	reasoning	0.43	1.00	0.43	non	oui	2026-11-04T06:04:55.663139Z
loca-bench-256k	agents	0.60	1.00	0.60	non	oui	2026-11-04T06:04:55.583043Z
nl2repo	code	0.61	1.00	0.61	non	oui	2026-11-04T06:04:55.629680Z
osworld-2.0	multimodal	0.62	1.00	0.62	non	oui	2026-11-04T06:04:55.603048Z
posttrainbench	agents	0.39	1.00	0.39	non	oui	2026-11-04T06:04:55.612253Z
swe-refactor-bench	code	0.23	1.00	0.23	non	oui	2026-11-04T06:04:55.673292Z
terminal-bench-4.0	reasoning	0.38	1.00	0.38	non	oui	2026-11-04T06:04:55.573047Z

Classements

Catégorie	Rang	Score	Note conservatrice	Benchmarks évalués	Méthode	Daté du	Provenance
agents	25	0.60	35.97	9	trueskill	2026-11-04T08:08:47.839150Z	rankings
code	25	0.60	38.76	5	trueskill	2026-11-04T08:08:39.742311Z	rankings
multimodal	41	0.60	29.75	4	trueskill	2026-11-04T08:08:46.488887Z	rankings
reasoning	39	0.50	45.32	8	trueskill	2026-11-04T08:08:41.093494Z	rankings

Lecture : Note conservatrice = borne basse TrueSkill (niveau estimé − marge d’incertitude) ; Benchmarks évalués = nombre de benchmarks de la catégorie pris en compte. À performances égales, un modèle évalué sur moins de benchmarks obtient une note plus basse : la note ne se déduit pas d’un seul score. Provenance : rankings = top 50 de /rankings ; model_history = historique du modèle (/models/{id}/history), utilisé pour les rangs au-delà du top 50.

Données

Dates de curation (récupération depuis l'API) : models 2026-11-04 · benchmarks 2026-11-04 · scores 2026-11-04 · updates 2026-11-04 · account 2026-11-04 · model_history 2026-11-04 · rankings 2026-11-04