国产大模型的价格竞争究竟有多激烈?
10月19日,MiniMax发布了M3.1 Flash:输入每百万Token收费1元,输出4元,而缓存读取费用更是低至0.1元。
官方表示,该模型的推理速度提升了近3倍,Agent任务的综合使用成本下降了70%。
看来,国产模型又一次拉低了价格门槛。
但仅仅便宜并不足以引起关注。
毕竟,通义、智谱、豆包等国产模型早把部分Flash模型的输入价格降至1元以下。
而在价格战打响前,M3.1 Flash已以另一身份接受过考验。
它曾以匿名模型**Space Bunny(太空兔)**的身份在开发者社区接受实际使用检验。
上线仅3天,就登顶OpenRouter和OpenCode的单日Token使用量榜首,引发广泛关注。
现在正式揭晓身份后,MiniMax明确了方向:聚焦Coding、复杂Agent、电脑操作等任务,力求让模型更快、更强,同时降低调用成本。
毕竟,AI聊天便宜几毛钱,用户可能感受不明显。
但如果一个Agent需要连续调用模型几十轮,进行写代码、改Bug、跑测试等操作,成本差距就可能被放大。
跑分、速度、成本,全面竞争
先看M3.1 Flash的强项:企业工作流自动化和金融工具调用。
这两项成绩表明,M3.1 Flash的优势不仅在于生成文字,还在于理解任务、调用工具、推进流程,尽量完成任务。
电脑操作测试也印证了这一方向。
MiniMax称,这两项成绩均位列国产模型第一。
换句话说,它更像一个执行型选手:擅长拆解任务、调用工具,然后逐步完成流程。
但在复杂的代码开发和终端操作中,M3.1 Flash的表现就稍逊一筹。
再看第三方Artificial Analysis评测⬇️
M3.1 Flash的综合得分为42,相比前代M3提升明显,但略低于DeepSeek V4.1 Flash-1017的45分。
进步确实显著,但尚未超越同类模型。
然而,成本差距却大幅拉开⬇️
完成整套Intelligence Index评测,M3.1 Flash的成本约为0.22美元,低于DeepSeek的0.26美元和GLM的0.28美元,也远低于Gemini 3.8 Flash的1.24美元。
细分项目中,它也有亮点⬇️
再看自动化任务的成本。MiniMax官方另一组Automation-Bench数据显示:在最高推理强度的测试设置下,M3.1 Flash得分为62.8%,单项任务成本约0.045美元。
再加上官方宣称的200+ TPS输出速度,以及Agent任务综合成本较上一代降低70%。
**综合这些成绩来看,**M3.1 Flash的卖点很明确:同等预算下,谁能完成更多Agent任务。
M3.1 Flash实测
跑分归跑分,模型好不好用,还得实际测试。
有开发者用MiniMax Code测试了一个日本小镇小火车项目。
整体生成效果不错,但出现了一个有趣的Bug:夜间场景中,火车行驶时车灯看起来反而越跑越远。
另一位开发者用MiniMax M3.1 Flash和DeepSeek V4.1 Flash 1017完成同一个埃菲尔铁塔项目。
M3.1 Flash的低成本和生成能力确实令人印象深刻:不仅还原了塞纳河、桥梁和城市天际线,还主动加入了巴黎街头行驶的车辆。
不过,在特斯拉Roadster第一人称驾驶场景测试中,博主认为MiniMax M3.1 Flash虽然便宜,但视觉效果也是最差的。
相比之下,DeepSeek V4.1 Flash 1017确实表现更佳。
可见,在稍微复杂的任务中,M3.1 Flash的性价比优势并不总能转化为效果优势。
但在像素风滨水城市生成中,结果又不同了。
相同提示词和推理参数下,MiniMax M3.1 Flash和DeepSeek V4.1 Flash 1017风格各异,可以说不相上下。
总的来说,在这一轮测试中,许多测试者表示,M3.1 Flash相比上一代进步明显。
但与DeepSeek V4.1 Flash 1017直接对比,两者整体表现各有胜负、难分高下,成本也各有优势。
不过,至少从这些实测来看,M3.1 Flash已具备与DeepSeek正面竞争的实力,最终选择还需根据具体任务和实际成本决定。
国产Flash模型,开始比拼实际能力
过去,Flash模型常被用作高性能模型的低成本替代品,适用于简单问答、摘要和分类。
如今,厂商开始将其推向Coding、电脑操作、复杂Agent和自动化流程,竞争焦点从“价格低廉”转向“能否高效完成复杂任务”。
各家厂商模型各有优势、不相上下,表明国产Flash赛道并非零和博弈。
对开发者而言,模型选择不应只看排行榜,任务成功率、调用速度、总成本和最终效果都需综合考虑。
至于MiniMax后续的Pro版本会带来何种变化,还需等待正式发布和实际测试。
但可以肯定的是,国产模型从价格向能力延伸的竞争,远未结束。
本文来自微信公众号“科技狐”(ID:kejihutv),作者:狐妹,36氪经授权发布。
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