MiniMax M3.1 Flash: дешёвая агентная модель с контекстом 1M через RouterAI

MiniMax выпустила M3.1 Flash 19 октября 2026 года: агентная модель для кодинга, computer use и корпоративных сценариев с контекстом 1M токенов. В каталоге RouterAI она стоит 5,24 ₽ за 1M входных токенов и 20,94 ₽ за 1M выходных, то есть примерно в 5 раз дешевле MiniMax M3. Разбираем, что известно о модели из первоисточников, и сами прогоняем на ней одну агентную задачу в терминальном агенте Pi: сравниваем с DeepSeek V4.1 Flash по токенам, времени и цене. Работа из России без VPN, оплата в рублях.

Что за модель и чем отличается от M3

M3.1 Flash — мультимодальная модель: на вход принимает текст, изображения и видео, на выходе даёт текст. По блогу MiniMax, это модель следующего поколения линейки Flash: компания обещает «скачок» в агентных задачах, кодинге, computer use и кибербезопасности, почти втрое более быстрый онлайн-инференс и на 70% меньшую стоимость использования для агентных задач по сравнению с предшественником. Ранняя версия модели месяцами работала анонимно под именем Space Bunny. Веса MiniMax обещает открыть позже; на момент статьи в блоге MiniMax и в карточке каталога это формулируется как план, а не как свершившийся факт.

В RouterAI рядом лежат minimax/minimax-m3.1-flash и minimax/minimax-m3. Основные отличия:

Контекст и набор модальностей одинаковы, разница в цене: M3.1 Flash дешевле M3 в 4,6 раза по входу и в 4,8 раза по выходу. Что касается M2.7, она осталась в каталоге с контекстом 204 800 токенов, ценой 21,99 / 87,97 ₽ за 1M и текстовым входом.

Что заявлено по бенчмаркам

Цифры ниже — заявления MiniMax и её партнёров, мы их не воспроизводили:

• AutomationBench-AA: 72,5% (так указано в сводке DigitalOcean как отчёт MiniMax; независимую оценку Artificial Analysis с тем же значением приводит The New Stack);
• DeepSWE v1.1: 73,7%;
• BankerToolBench: 76,2;
• OSWorld V2 (computer use): 61,7; Agents' Last Exam: 29,6; MiniMax пишет, что по обоим тестам модель первая среди китайских;
• CyberGym: 82%;
• BabyVision (с инструментами): 91,0; CharXiv RQ: 82,5.

Скорость, по заявлению MiniMax, — 200+ токенов в секунду в обычной работе и 170+ в медиане.

Сравнение с M3 и M2.7 стоит читать осторожно. Для M3 VentureBeat со ссылкой на Artificial Analysis сообщает рост индекса интеллекта на 13 пунктов (до 42) при стоимости оценки на задачу менее половины от M3, но в заголовке того же материала отмечает высокую долю галлюцинаций. У M2.7 в каталоге приведены другие тесты (56,2% на SWE-Pro, 57,0% на Terminal Bench 2), поэтому прямо сопоставить её с M3.1 Flash по цифрам нельзя; агрегатор BenchLM тоже пишет, что общих проверенных бенчмарков у этих двух моделей слишком мало для вывода.

Независимая проверка The New Stack на трёх небольших задачах (по одному запуску) картину осложняет: M3.1 Flash и M3 набрали одинаково на двух оценённых задачах, Flash оказался дешевле по оценке, но в сумме медленнее, а на задаче с длинным контекстом ни одна из моделей не дала ответа. Автор прямо пишет, что трёх прогонов мало для выводов.

Цена и контекст в RouterAI

Цены из каталога RouterAI на 1 ноября 2026 года, рубли за 1 млн токенов. Они динамические и зависят от провайдера, актуальные значения — на карточках моделей.

По цене токена M3.1 Flash почти совпадает с DeepSeek V4.1 Flash, но чтение из кэша у неё в пять раз дороже (0,52 против 0,10 ₽): в агентной сессии, где почти весь вход идёт из кэша, это заметно — ниже увидим в замере. На карточке модели цены показаны округлённо (выход — «20 ₽»), точные значения отдаёт API каталога.

Подключение через RouterAI

M3.1 Flash доступна по OpenAI-совместимому API: Base URL https://routerai.ru/api/v1, модель — minimax/minimax-m3.1-flash. Быстрая проверка:

curl https://routerai.ru/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $ROUTERAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "minimax/minimax-m3.1-flash",
    "max_tokens": 300,
    "messages": [{"role": "user", "content": "Ответь одним словом: привет"}]
  }'

Модель возвращает рассуждения отдельным полем и считает их токены в completion_tokens, поэтому для max_tokens берите запас.

Мы подключали модель к Pi — пошаговая настройка описана в нашем гайде, здесь только файл провайдера. Ключ хранится в переменной окружения ROUTERAI_API_KEY (в примерах — заглушка sk-xxxxxxxxxxxxxxxx), а ~/.pi/agent/models.json ссылается на неё:

Для остальных инструментов нужен только id модели из каталога; ключи и Base URL те же, что в наших гайдах:

• Claude Code — по гайду, модели не из семейства anthropic/* RouterAI переводит в формат Chat Completions автоматически; id задаётся через переменные ANTHROPIC_DEFAULT_*_MODEL;
• Codex и Pi — id в настройках провайдера;
• Cline — API Provider «OpenAI Compatible», поля Base URL, API Key и Model ID;
• Kilo Code — по инструкции гайда.

Связки с Claude Code, Codex, Cline и Kilo Code с этой моделью мы не прогоняли — только Pi и прямой запрос через curl.

Замер агентной задачи в Pi

Это продолжение разбора «Сколько стоит агентная сессия»: там M3.1 Flash не попала в таблицу, потому что 26 октября отвечала 503. Сегодня модель отвечает, и мы сравнили её с DeepSeek V4.1 Flash.

Условия. Pi 1.4.0, неинтерактивный режим --mode json, провайдер RouterAI, перед Pi — наш лог-прокси, который записывает поле usage каждого ответа (токены, кэш, cost в рублях). Каждый запрос модели считаем шагом. Проект — демо Invoices (три файла на Node.js). Задача одна и та же:

В invoices.js добавь функцию overdueInvoices(), которая возвращает счета со статусом overdue. Экспортируй её. Запусти node --test и убедись, что всё проходит. В конце одной строкой напиши количество просроченных счетов.

Проверка результата: функция возвращает один счёт (id 3), node --test проходит. Каждая модель прогнана пять раз на чистой копии проекта. Все десять запусков прошли проверку.

Значения — средние по пяти запускам; цена — сумма usage.cost по шагам, в скобках минимум и максимум. Время — от старта Pi до завершения, оно включает запуск самого агента, поэтому это ориентир, а не точный замер скорости модели.

Что видно из данных:

• Результат и число шагов одинаковы. Обе модели читают файл, правят invoices.js, запускают тесты и пересчитывают просроченные счета командой node -e; шагов 5–6 против 5–6.
• Цена задачи у M3.1 Flash примерно на треть выше, чем у DeepSeek V4.1 Flash (0,13 против 0,10 ₽) при почти одинаковой цене токенов. Основная причина в кэше: у MiniMax из кэша пришло 63% входа против 75% у DeepSeek, а чтение из кэша у неё дороже.
• Время сопоставимо: 7,0 против 7,7 секунды на задачу, разница меньше разброса между запусками.
• Счёт выше прайса. Расчёт по ценам карточки даёт около 0,04 ₽ для M3.1 Flash и 0,03 ₽ для DeepSeek, а фактический usage.cost втрое выше. Причину мы не выясняли: как и в прошлом замере, точную цену даёт только usage.cost из ответа.

На кадрах — одна и та же задача в интерактивном Pi: сначала M3.1 Flash, затем DeepSeek V4.1 Flash.

Оговорки: задача маленькая (три файла, пять-шесть шагов), пять запусков на модель — это ориентир, а не статистика, а результаты не переносятся на большие кодовые базы, длинный контекст и сложные многофайловые правки.

Ограничения

• Независимые тесты неоднозначны. The New Stack не увидел у M3.1 Flash преимущества над M3 по качеству и скорости, кроме цены; в его прогоне на задаче с длинным контекстом ответа не получилось ни у одной модели, а при ограниченном выводе Flash нашла лишь 3 из 33 затронутых сервисов. Полный контекст в 1M токенов не гарантирует рабочего ответа на сверхдлинных документах.
• Галлюцинации. VentureBeat выносит высокую долю галлюцинаций в заголовок материала о модели; для задач, где важна фактическая точность, нужна проверка результата.
• Доступность. 26 октября, в день наших прошлых замеров, запросы к модели возвращали 503; сегодня она отвечает (в ответе API провайдером указан DigitalOcean). Для production закладывайте повторы и запасную модель.
• Веса. Открытие весов заявлено MiniMax на будущее; пока модель доступна только по API.
• Цены динамические. Ориентируйтесь на usage.cost в ответе, а не на карточку.

Кому подойдёт

• Массовые агентные правки, где есть автоматическая проверка (тесты, линтер, сборка): задача стоит десятые доли рубля. Если проверка не прошла, запрос можно повторить на более сильной модели, как в нашем разборе стоимости сессии.
• Длинный контекст по низкой цене: 1M токенов при 5,24 ₽ за 1M входа. Для сверхдлинных документов сначала проверьте качество на своих данных.
• Замена M3, если вам хватало её возможностей: тот же контекст и модальности при цене в пять раз ниже.
• Не лучший выбор, если нужен самый дешёвый вариант именно в агентной сессии с большим кэшем: на нашей задаче DeepSeek V4.1 Flash вышла дешевле. Для быстрых недорогих правок рассмотрите также Claude Haiku 5.5.

Что дальше

• Каталог моделей — актуальные цены и id.
• Сколько стоит агентная сессия — методика замеров и сравнение с Sonnet 5.5.
• Вайб-кодинг в Pi — подключение агента, который мы использовали в замере.
• Быстрый старт и аутентификация — формат запросов и ключи.

MiniMax M3.1 Flash уже в каталоге RouterAI — с оплатой в рублях и без VPN. Создайте аккаунт, пополните баланс и прогоните свою задачу на двух-трёх моделях: цену сессии лучше измерить по usage.cost, чем оценивать по прайсу.