AI HUNGÁRIAProjekt-egyeztetés↗︎
← Vissza az AI Modell Radarra
minimax / minimax/minimax-m3.1-flash

MiniMax: MiniMax M3.1 Flash

INPUT ÁR$0.075

/ 1M input token

OUTPUT ÁR$0.30

/ 1M output token

CONTEXT WINDOW1M

forrás szerinti maximum

SAJÁT MODELLTESZT

Ezt a modellt használja? Mérjük össze a jobb alternatívákkal.

A MiniMax: MiniMax M3.1 Flash valódi alkalmassága csak az Ön adataival és feladataival dönthető el. Minőséget, sebességet és teljes költséget mérünk azonos tesztkészleten.

Kérek modell-összehasonlítást ↗︎

AI HUNGÁRIA GYORSÉRTÉKELÉS

Mit mutatnak együtt az adatok?

Fő előnyök

  • Nagy kontextusablak: a 1M tokenes keret a kínálat felső 20%-ába esik.
  • Sokoldalú integráció: a metadata szerint támogatott az eszközhívás, strukturált kimenet, képfeldolgozás.
  • Fejlett reasoning: a modell beépített gondolkodási folyamattal rendelkezik a komplex feladatok megoldásához.
  • Gyakori felhasználás: a forgalmi adatok alapján leginkább devops és kódtár áttekintése feladatokra használják.
  • Magas valós használat: a modell jelenleg #8 a 7 napos tokenforgalmi rangsorban.

Korlátok és kompromisszumok

  • Kötelező reasoning: a gondolkodási fázis nem kikapcsolható, ami egyszerűbb feladatoknál felesleges késleltetést okozhat.

Az értékelés az aktuális árak, kontextusméret, képességjelölések, használati rangsor és – ahol elérhető – független benchmark alapján, a teljes modellkínálathoz viszonyítva készül.

RÉSZLETES MODELLLEÍRÁS

Mit tud a modell és mire tervezték?

MiniMax-M3.1-Flash is a multimodal model from MiniMax. Compared with M3, it delivers significant improvements across multiple benchmarks, particularly in complex agentic tasks, coding, and cybersecurity. It is built for complex, multi-step co-work automation, understanding real codebases, fixing bugs, and building features, and visual understanding and creation, including frontend and presentation creation. It is an open-weight mixture-of-experts model with 23B active / 428B total parameters.

MŰSZAKI ADATLAP

Architektúra és életciklus

Modellazonosító
minimax/minimax-m3.1-flash
Kanonikus slug
minimax/minimax-m3.1-flash-20261019
Alias célmodell
Nem alias
Hugging Face azonosító
MiniMaxAI/MiniMax-M3.1-Flash ↗
Modalitás
text+image+video->text
Tokenizer
Other
Instruction formátum
Nincs adat
Input modalitások
text, image, video
Output modalitások
text
OpenRouter context
1M
Top provider context
1M
Maximális output
524K
Moderált végpont
Nem
Megjelenés
2026. október 19.
Tudáslezárás
Nincs adat
Kivezetés
Nincs adat

KÉPESSÉGEK

Forrásból igazolt támogatás

Tool callingStructured outputVision / image input

Támogatott API-paraméterek

Gyakorisági büntetésinclude reasoninglogit biaslogprobsMaximális output tokenMinimum PJelenléti büntetésreasoningreasoning effortIsmétlési büntetésresponse formatSeedstopstructured outputsTemperaturetool choicetoolsTop Ktop logprobsTop P

Reasoning beállítások

Kötelező
Igen
Alapból bekapcsolva
Nincs adat
Alapértelmezett szint
max
Támogatott szintek
max, xhigh, high, medium, low

TELJES ÁRAZÁS

Minden közölt díjtétel

Input token
$0.075 / 1M token
Output token
$0.30 / 1M token
Cache-olvasás
$0.0075 / 1M token

HASZNÁLATI TREND

24 óra, 7 nap, 30 nap

24H · #6 · 891,9 Mrd token · ↑ 1 hely7D · #8 · 5,7 Bill. token · ↑ 32 hely30D · #21 · 6,1 Bill. token · ÚJ a rangsorban

FELADATOK SZERINTI HASZNÁLAT

Milyen feladatoknál használják?

A szolgáltató anonim használati osztályozása alapján; ez használati adat, nem minőségi benchmark.

?

Az érték azt mutatja, hogy az adott feladattípus OpenRouteren mért tokenforgalmából mekkora részt adott ez a modell az elmúlt 7 napban. A feladattípusok átfedhetnek, ezért a százalékok nem adódnak össze 100%-ra.

DevOpsÁltalános
5,7%
Kódtár áttekintéseKódolás
4,4%
KódellenőrzésKódolás
4,1%
Munkafolyamatok végrehajtásaAI-ügynökök
3,8%
DevOps és konfigurációKódolás
3,7%
FájlkezelésKódolás
3%
HibakeresésKódolás
2,9%
Kutatás és jelentéskészítésÁltalános
2,8%

MUNKAMENET-KÖLTSÉG

Medián költség alkalmazásonként

Hermes Agent2-9-turns forduló
$0.00261
Hermes Agent10-49-turns forduló
$0.037313

ARTIFICIAL ANALYSIS

Benchmark indexek

Külső összehasonlító jelzések; a konkrét vállalati feladaton végzett mérés eredményét nem helyettesítik.

Intelligence 28.9

KAPCSOLÓDÓ MODELLEK

Összehasonlításra érdemes alternatívák

FORRÁS ÉS FRISSÍTÉS

Adatproveniencia

Forrásadat: OpenRouter. Normalizálás, kapcsolások és szerkesztői értelmezés: AI Hungária.

Teljes modelladat lekérve
Radaradatok frissítve

A teljes módszertan megnyitása →

AI MODELLVÁLASZTÁS

Ne a név alapján válasszon modellt.

Saját feladatokon összevetjük a minőséget, késleltetést, adatvédelmi korlátokat és a teljes munkamenet-költséget.

AI-modellek összehasonlítása →

Forrás: OpenRouter ↗ · Adatállapot: 2026. november 1. · Licenc: CC BY 4.0

Vizualizáció: AI Hungária · Módszertan ↗