MiniMax 也推出 Flash 模型。
9 月 28 日，M3.1 Flash Preview 上线 MiniMax Code、MiniMax Token Plan。
Flash 这个模型生态位最近备受关注。DeepSeek V4.1 Flash、GLM5.3 Flash、MiMo V2.6 Flash 相继发布。Google 六周内连发三代 Flash，OpenAI 的 GPT6 Luna 虽然不带 Flash 后缀，也盯上了高频任务和更低的使用成本。
为什么大家都往这里挤？因为 AI 开始真正干活了，其使用成本也不得不被考虑了。用户一个需求，Agent 却要读文件、改代码、调工具、跑测试，消耗大量 Tokens。如果让旗舰模型从头跑到尾，价格感人，而且这些日常步骤，也不需要用旗舰模型的能力。
所以 Flash 模型的密集出现，本质上是一场"干活模型"的争夺：能力要够用，响应要够快，用户还能承担费用，三个条件里只要有一条不达标，用户就很难天天用它。
MiniMax 这次能不能挤进这个位置？
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实测 MiniMax M3.1 Flash Preview
首先既然是 Flash 模型输出速度就不能慢，经过测试，在 MiniMax Code 环境下，用 M3.1 Flash Preview max 1M 上下文，速度比较稳定，无论思考时间长还是短，可以稳定 100 tokens/s。
但输出快不代表项目完成的快，我们测试了几个适合 Flash 模型的任务，M3.1 在那边框框输出，但任务完成得并不算快。
Coding+ 前端测试
首先我们做了两个 Coding 偏向前端的任务，分别是 SVG 联动动画和地球模拟沙盘。
测试 1 三联动 SVG
任务是一款赛车游戏，要求页面里有一台打开的笔记本，在屏幕上运行赛车。用户可以用电脑的实体键盘、画面中的笔记本键盘，或旁边的手柄来驾驶。
任务的难点在于让三种操作共用一套游戏状态。按住实体键盘的加速键，画面中的对应键帽和手柄按钮会同步亮起，赛车提速，速度表随之上升。
深究了一下 M3.1 Flash Preview 的代码，它将输入处理、驾驶逻辑和画面更新分开组织，再通过共享状态实现联动。这样，不同控制方式可以复用同一套驾驶逻辑，画面反馈也有统一的数据依据，抓住了这道题的关键。
但如果你留心视频中左侧对话框，就能看到视频中项目其实还没有完成。录完视频后，M3.1 Flash Preview 仍在继续思考、截图检查项目，甚至还说要把之前写过的 bug 检查一下。但结果其实什么都没改，没什么错误。
这既是偏长思考带来的代价，也是它"严谨"的另一面，会检查自己的输出，只是暂时还不太懂得适可而止。
测试 2 地球宇宙环境模拟
第二个任务是模拟地球宇宙沙盒，比单纯的 SVG 更加复杂些。用户可以进入正常地月、近距离岩质卫星和强潮汐三种情景，调整卫星质量、地心距离、地球大小与自转速度，也可以改变陨石的大小、速度和撞击位置。
M3.1 Flash Preview 把强潮汐下的地球做得很有冲击力，地表逐渐开裂，亮光从裂缝中透出，碎片不断飞散。有个细节，仔细看地球，海平面还会随着卫星运动，有节奏地起伏。
地表开裂的光效、碎片的飞散、海面的起伏与仪表读数，风格统一，在视觉审美上不廉价，也不是堆特效，而是让场景氛围形成整体。此外，画面也与参数仪表联动起来，我把卫星拉近或推远，仪表上的潮汐读数随之变化。
多模态测试
MiniMax M3 是一个从第零步开始多模态训练的原生多模态模型，而 M3.1 Flash Preview 继承了这一点。接下来，我们分别测试一下 M3.1 Flash Preview 对于图片和视频的理解能力。
测试 3 手绘地图变成 3D 导图
我上传了一张奇幻风格手绘地图，并要求他改成 3D 导览。
从视频中可以看到，M3.1 Flash Preview 不但还原了地图的整体样子，比如湖泊港口位置、河流走向、周围树林环绕，还给地图上没有标记的城市取了名字。
有个细节，地图上标记了指南针，M3.1 Flash Preview 在 3D 导览中一并还原了。而且导览的画风很好看，有低多边形 3D 微缩沙盘画风的奇幻地图。配上羊皮纸式的文字界面，带一点复古冒险游戏的味道。
可见，M3.1 Flash Preview 在多模态上做了取舍：输出端有所收敛，换来更快的速度，理解端依然扎实，能读懂一张手绘地图的地形、方位和画风，再据此重新创作。
炒股杠杆平台测试 4 根据视频生成 NASA 维修手册
除了图片，M3.1 Flash Preview 也支持视频输入。这项测试使用公开的 NASA NICER 维修训练视频，要求模型只根据视频中的画面和声音，写出一份可供复盘训练过程的手册。
手册需按时间顺序说明补片的取用、定位、插入、锁定确认、拉拽检查和工具移除等动作，为关键步骤标注视频时间，并区分"画面可见""对话提及"和"视频无法确认"的信息。
M3.1 Flash Preview 成功把维修训练整理成了有时间码的操作线索：WIF-24 上锁、BRT 插入、拉力测试，以及 NICER 收尾评估，都能在记录中找到对应位置。
它还捕捉到" a couple of patches "指两个补片，并标出疑似语音识别错误。更难得的是，模型明确区分了对话能确认的信息与画面无法核实的动作，没有为了凑出完整手册而编造细节。面对专业视频，这种梳理流程、保留证据边界的能力很实用，也很让人安心。
金融可视化能力
最后一项测试则是最近各大 AI 公司都在竞争的金融领域，无论是 OpenAI 还是 Anthropic 都延伸自己模型在公司金融分析，个人理财助手上的业务。
测试 5 财报核验
金融分析最难的地方，是把看似矛盾的数字解释清楚。我上传 MiniMax 的 2026 年中报和 2025 年年报，要求 M3.1 Flash Preview 交付一套本地可运行的业绩核验工具。它顺利完成了 PDF 数据入库、带来源页码的查询以及可视化页面等基础功能。
而真正体现分析能力的是亏损拆解。以中报中的 2025 年上半年数据为基期，2026 年上半年期内亏损从约 4.02 亿美元收窄至 3.58 亿美元，经调整净亏损却从约 1.39 亿美元扩大至 2.93 亿美元。
模型顺着调节项找到了原因：金融负债公允价值亏损减少约 2.23 亿美元，抵消了其他损益项目的压力，经调整口径加回这项亏损后，研发开支增加约 1.73 亿美元等变化就更清楚地显现出来。
他没有简单地描述现象，而是把相关的数据列出来，形成完整的思考过程，看来 M3.1 Flash Preview 确实是有思考。
模型的第二战场
通过五项测试，我们可以认为，MiniMax 已经具备在多个 AI 高频场景中争夺工作入口的产品实力。
M3.1 Flash Preview 前端审美良好，代码能力扎实，多模态理解能力强，金融分析这样复杂的场景也有一战之力。其处理的已经不只是"快速写一段代码"，而是需要组织信息、安排交互、检查结果的完整任务。
它的做法也很有特点：遇到复杂任务，会把需求拆细，借助搜索和工具补足信息，再反复检查成品。这或许正是 Flash 追赶旗舰的一条路径。当然，这也不是没有代价，M3.1 Flash Preview 有时候会在简单问题上想太多，用更多的思考时间，换取更优质的答案。
但其稳定快速的输出速度，又刚好补上多想几轮所需的时间。根据 artificialanalysis 数据，Mimo V2.6 Flash 和 GLM5.3 Flash 的输出速度只有 50+tokens/ 秒。虽然 M3.1 Flash Preview 还没有在相同环境下测试过速度，但其在 MiniMax Code 中能长时间稳定输出 100+tokens/ 秒。
M3.1 Flash Preview 跑下来股票配资有没有后台，性能与效率平衡超出预期。上周爆火的匿名模型 Space Bunny，上线三天冲上双榜第一，多项证据指向 M3.1。如果属实，可以侧面证明很多用户和我测试下来有同样的体感，M3.1 Flash Preview 已经可以成为开头所说的"干活模型"。何况它还只是 Preview 版本，后面的打磨空间值得期待。
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