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MiniMax M3.1 Flash ya está disponible: menor costo por tarea y sólido razonamiento

MiniMax anunció M3.1 Flash el 19 de octubre. El modelo ya está disponible a través de la API de la compañía y, en las pruebas, supera al M3 anterior, a la vez que reduce el costo por tarea a unos 0,22 dólares.

Luces de datos que evocan la investigación con IA junto a una maqueta de edificio en un estudio de arquitecturaImagen IA
Imagen ilustrativa generada con IA.Imagen: 3dsınıfı / FCA AI

En resumen

  1. M3.1 Flash obtuvo 42 puntos en Artificial Analysis Intelligence Index; el modelo M3 anterior obtuvo 29.
  2. En la comparación citada por The Decoder, el costo por tarea del modelo es de unos 0,22 dólares; para DeepSeek V4.1 Flash 1017, la cifra es de 0,26 dólares.
  3. El modelo admite texto e imágenes y ofrece contexto de hasta un millón de tokens.
  4. MiniMax planea publicar los pesos abiertos del modelo el 23 de octubre.

MiniMax anunció el modelo de razonamiento M3.1 Flash el 19 de octubre de 2026. La API del modelo ya está disponible y MiniMax informó que planea publicar una versión con pesos abiertos el 23 de octubre. Según la información citada por The Decoder, M3.1 Flash puede procesar entradas de texto e imágenes y admite un contexto de hasta un millón de tokens.

¿Cómo le fue en las pruebas?

M3.1 Flash obtuvo 42 puntos en Artificial Analysis Intelligence Index. Esto supone un aumento de 13 puntos frente a los 29 del modelo M3 anterior. En la misma comparación, DeepSeek V4.1 Flash 1017 quedó por delante con 45 puntos, mientras que Gemini 3.8 Flash obtuvo 41. The Decoder señala que el modelo de MiniMax obtuvo mejores resultados que sus competidores en algunas pruebas de razonamiento y precisión.

En la prueba “Humanity’s Last Exam”, M3.1 Flash alcanzó el 48 %; el resultado de DeepSeek fue del 43 %. En CritPt, una prueba que mide el razonamiento de nivel de investigación en física, M3.1 Flash obtuvo el 22 % y DeepSeek, el 24 %. En la prueba AA-Omniscience, la tasa de respuestas correctas reportada fue del 56 % para el modelo de MiniMax y del 43 % para DeepSeek. Estos resultados varían según las capacidades que mide cada prueba; una sola puntuación no permite explicar todos los casos de uso.

Precio de la API y opciones de acceso

Según The Decoder, el precio de la API es de 0,15 dólares por un millón de tokens de entrada y de 0,60 dólares por un millón de tokens de salida. Las entradas en caché cuestan 0,015 dólares por cada millón de tokens. En la comparación citada en el artículo, el costo por tarea del modelo es de unos 0,22 dólares; para DeepSeek V4.1 Flash 1017, la misma métrica es de 0,26 dólares.

MiniMax afirma que M3.1 Flash funciona tres veces más rápido que M3; esta afirmación sobre el rendimiento se basa en la comunicación de la compañía. El artículo también señala que el modelo contribuye a reducir el costo por tarea al utilizar menos tokens de salida. La aplicación de escritorio MiniMax Code también figura entre las opciones de acceso. La fecha anunciada para la versión con pesos abiertos es el 23 de octubre; el texto fuente no especifica las condiciones de licencia de esta versión.

Impacto en los flujos de trabajo de arquitectura y visualización

La compatibilidad con entradas de texto e imágenes y su amplio contexto hacen que el modelo pueda probarse en tareas como la documentación de proyectos, las referencias visuales y la investigación basada en texto. Sin embargo, las fuentes no indican que M3.1 Flash tenga una integración específica con software de arquitectura ni funciones directas de modelado 3D o renderizado. Por ello, es más preciso considerarlo una herramienta auxiliar de análisis lingüístico y visual que una solución capaz de sustituir las herramientas de producción.

Para los estudios y equipos de visualización, el costo de la API debe calcularse en función del volumen de uso; la facturación por separado de los tokens de entrada y salida puede afectar al presupuesto. El contexto de hasta un millón de tokens podría permitir analizar grandes conjuntos de documentos, pero también deben tenerse en cuenta los límites de precisión del modelo. El informe de una tasa de alucinación del 93 % en la evaluación de Artificial Analysis citada por The Decoder indica que es necesario verificar por separado la información técnica y las decisiones de proyecto.

Fuentes

1 fuente
TD
The Decoderthe-decoder.com/minimax-m3-1-flash-shows-chinas-ai-price-race-has-no-floor-in-sight
Resumen

No republicamos los textos de las fuentes; las citas breves van marcadas y el resto es resumen y comentario propios.

La opinión de 3dsınıfı
3dValoración del editor

Lo más destacable de M3.1 Flash no es una puntuación aislada en una prueba, sino la combinación de buenos resultados en algunas comparaciones con un costo bajo por tarea. Para los equipos de arquitectura y visualización de Turquía, esto puede justificar una prueba controlada, especialmente en procesos de investigación que trabajan con referencias de texto e imágenes. Sin embargo, las fuentes no confirman que el modelo tenga una integración específica con software de arquitectura.

Antes de tomar una decisión, es importante que los estudios midan el consumo de la API con sus propias cargas de trabajo y aclaren las condiciones de licencia y de los pesos abiertos. Además, la tasa de alucinación reportada indica que las respuestas del modelo no deben convertirse en información de proyecto sin una verificación técnica. Un costo bajo no sustituye la comprobación de la precisión.

Preguntas frecuentes

¿Cuándo se publicó MiniMax M3.1 Flash?

MiniMax anunció el modelo el 19 de octubre de 2026 y habilitó la API. La publicación de la versión con pesos abiertos está prevista para el 23 de octubre.

¿Cuánto cuesta la API de MiniMax M3.1 Flash?

El precio anunciado es de 0,15 dólares por un millón de tokens de entrada y de 0,60 dólares por un millón de tokens de salida. Las entradas en caché cuestan 0,015 dólares por cada millón de tokens.

¿M3.1 Flash admite entradas de imágenes?

Sí. Según la fuente, el modelo admite entradas de texto e imágenes y ofrece un contexto de hasta un millón de tokens.

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