DeepSeek 刚刚发布 V4.1 Flash-1017，主打“许愿式编程”，两天后 MiniMax 就带着 M3.1 Flash 重磅登场。在 Coding 性价比上 DeepSeek 排第一，M3.1 Flash 排第二；但在 Agent 任务上，MiniMax 直接拿下 Automation-Bench 全场第一，跑完终极考试 ALE 仅花费 739 元，价格比上一代 M3 砍掉一半还多。
**编程追平旗舰，DeepSWE 稳占榜首**
在软件工程基准测试 DeepSWE v1.1 上，DeepSeek V4.1 Flash-1017 表现抢眼，以 73.7 分压过 GPT-5.6 Sol 和 GLM-5.3，单任务成本不到 2 元，是 Claude Opus 5 的 40 多分之一。MiniMax M3.1 Flash 则在 CoWork 上表现强劲，拿下 5 项中的 3 项第一，网络安全方面也站进了第一梯队。
**Agent 任务反超，成本优势绝杀**
真正让 MiniMax 杀出重围的是复杂 Agent 工作流。在 Automation-Bench 上，M3.1 Flash 拿下 62.8 分全场第一，大幅甩开 GPT-5.6 Sol 和 Opus 5。更恐怖的是成本，在 Medium 档位下，仅需 0.25 元就能超越 Opus 5.5 的 max 档位成绩，1000 个跨 SaaS 的真实企业任务仅需 300 元。在 LOCA-Bench 256K、BankerToolBench（金融）和 CyberGym（网络安全）上，MiniMax 均名列前茅。
**计算机使用领域，700块打赢上万块**
在计算机使用领域，M3.1 Flash 击败 DeepSeek，拿下 OSWorld 2.0 和 ALE 的冠军。在 ALE 上，它以 29.6% 的通过率和 739 元的总成本夺冠，击败了更昂贵的 GPT-5.6 Luna 和 Opus 5。花 700 多块，打赢上万块，账单差了十几倍。
**价格卷下来，速度狂飙 200+ TPS**
MiniMax M3.1 Flash 的定价极具竞争力：输入 1 元/百万 Token，输出 4 元/百万 Token，缓存读取 0.1 元。综合成本比前代降低 70%。速度方面，它支持 200+ TPS，延续了其前身“太空兔”的快速能力。与 DeepSeek 的波动定价不同，MiniMax 提供全天候的低价。
**MiniMax 打了一场漂亮的翻身仗**
MiniMax 正在用这款模型重新定义行业标准。它原生支持 100 万 Token 上下文，文本、图片、视频都能直接读。思考模式是常开的，可以通过 effort 参数调节深度。现在，DeepSeek 和 MiniMax 已经形成了“Flash 双子星”，开发者可以根据任务挑模型，让成功率、耗时和账单说话。国产模型正用 Pro 的能力，提供 Flash 的速度和价格。