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title: "MiniMax（HK0100）：M3.1 Flash 正式发布，提速降价且能力全面提升， 重点关注即将发布的大参数版本M3·Pro！ M3.1-Flash正式发"
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# MiniMax（HK0100）：M3.1 Flash 正式发布，提速降价且能力全面提升， 重点关注即将发布的大参数版本M3·Pro！ M3.1-Flash正式发

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## 正文

MiniMax（HK0100）：M3.1 Flash 正式发布，提速降价且能力全面提升， 重点关注即将发布的大参数版本M3·Pro！

M3.1-Flash正式发布
▶MiniMax正式发布M3.1 Flash（此前匿名上线、已处理超200T Token的Space Bunny是其早期版本）。M3.1 Flash具备原生多模态，上下文延续1M长度，思考深度可调，定位面向真实工作的日常高效主力模型。

复杂Agent任务/ComputerUse/Coding/网安等能力提升显著
▶据Artificial Analysis智能度榜单，M3.1 Flash排名第17位（42分），前一位为Claude Haiku 5.5 (Max)（43分），后一位为GLM 5.3 Flash（42分）。
▶据官方Benchmark，M3.1 Flash在复杂Agent任务（CoWork）、Computer Use、软件开发（Coding）及网络安全等基准上领先。①CoWork：Automation-Bench v1.0.6取得62.2分位居榜首（DeepSeek-V4.1-Flash-1017为60.5）；BankerToolBench取得76.2分，与Opus 5并列第一（DeepSeek-V4.1-Flash为73.7）。②Coding：DeepSWE v1.1取得73.7分（DeepSeek-V4.1-Flash-1017为77.0、Opus 5为74.0）。③Computer Use：OSWorld 2.0取得61.7分（DeepSeek-V4.1-Flash为54.3、Opus 5为70.6）。④网络安全：CyberGym取得82.2分（GLM-5.3为84.5、Kimi-K3为80.0）。

使用成本降低70%、线上推理速度提升近3倍
▶价格：百万tokens缓存读取/输入/输出价格分别为0.1/1/4元，上一代模型M3分别为0.42/2.1/8.4元，在Agentic类任务中，M3.1 Flash综合使用成本较前代模型降低70%。对比智能水平相近的Claude Haiku5.5，Haiku5.5 Prompt≤100K档为0.01/0.1/0.5美元（对应0.068/0.68/3.40元），Prompt>100K档价格为0.05/0.5/2.5美元（对应0.34/3.4/17.0元），M3.1 Flash定价略高于短提示词场景的Haiku5.5，但在长提示词场景智价比更高。
▶速度：M3.1 Flash使用更激进的稀疏注意力架构，日常使用场景下的输出速度达200+ TPS，中位数稳定达170+TPS，线上推理速度提升近3倍。

## 总体总结

主题正文
1. MiniMax（HK0100）：M3.1 Flash 正式发布，提速降价且能力全面提升， 重点关注即将发布的大参数版本M3·Pro！
2. ▶据Artificial Analysis智能度榜单，M3.1 Flash排名第17位（42分），前一位为Claude Haiku 5.5 (Max)（43分），后一位为GLM 5.3 Flash（42分）。
3. ▶据官方Benchmark，M3.1 Flash在复杂Agent任务（CoWork）、Computer Use、软件开发（Coding）及网络安全等基准上领先。
4. ①CoWork：Automation-Bench v1.0.6取得62.2分位居榜首（DeepSeek-V4.1-Flash-1017为60.5）；
5. ②Coding：DeepSWE v1.1取得73.7分（DeepSeek-V4.1-Flash-1017为77.0、Opus 5为74.0）。
6. ▶价格：百万tokens缓存读取/输入/输出价格分别为0.1/1/4元，上一代模型M3分别为0.42/2.1/8.4元，在Agentic类任务中，M3.1 Flash综合使用成本较前代模型降低70%。
7. 对比智能水平相近的Claude Haiku5.5，Haiku5.5 Prompt≤100K档为0.01/0.1/0.5美元（对应0.068/0.68/3.40元），Prompt>100K档价格为0.05/0.5/2.5美元（对应0.34/3.4/17.0元），M3.1 Flash定价略高于短提示词场景的Haiku5.5，但在长提示词场景智价比更高。
8. ▶速度：M3.1 Flash使用更激进的稀疏注意力架构，日常使用场景下的输出速度达200+ TPS，中位数稳定达170+TPS，线上推理速度提升近3倍。
