MiniMax M3.1 Flash 공개, 입력 100만 토큰당 0.15달러 에이전트 모델

MiniMax가 428B 규모 모델 MiniMax M3.1 Flash를 API로 공개했다. 입력 100만 토큰당 0.15달러, 출력은 0.60달러의 균일 요금이다. 캐시 읽기는 100만 토큰당 0.015달러이고, 긴 입력에 붙는 추가 요금은 없다.

개발자는 platform.minimax.io에서 MiniMax-M3.1-Flash라는 이름으로 바로 쓸 수 있다. M Plan과 데스크톱 앱 MiniMax Code로도 접근한다. Anthropic 호환과 OpenAI 호환 방식을 모두 지원하며 Chat Completions와 Responses 형식을 쓸 수 있다. 공개 가중치는 10월 23일 나올 예정이고, 라이선스는 MiniMax가 아직 공개하지 않았다.

모델 구성과 추론 방식

M3.1 Flash는 멀티모달 전문가 혼합(MoE) 모델이다. 전체 매개변수는 428B, 한 번에 활성화되는 것은 약 23B이며 컨텍스트 창은 100만 토큰이다. 텍스트, 이미지, 영상을 입력받아 텍스트를 내놓는다. MiniMax 제품 페이지에는 희소 어텐션과 자체 시각 인코더도 적혀 있다. 매개변수 규모는 기존 M3와 같지만, Flash 버전에서 무엇이 달라졌는지 설명한 기술 보고서는 나오지 않았다.

추론 기능은 항상 켜져 있어 끌 수 없다. 강도는 Low, Medium, High, Xhigh, Max의 5단계이며 MiniMax는 Max를 기본값으로 권한다. thinking.type=disabled나 effort=none을 보내면 오류가 난다. 추론 내용은 별도의 reasoning_content 필드로 오는데 이 필드가 없을 수도 있다. M3에서 본문 속 think 태그를 파싱하던 연동 코드는 고쳐야 한다.

속도는 제품 페이지 기준 초당 약 150토큰이다. MiniMax는 M3보다 3배 빠르다고 주장한다.

요금과 성능

M3는 입력 512K 토큰까지 0.30달러, 출력 1.20달러이고 그 이상은 두 배다. 토큰 단가만 보면 Flash는 M3 기본 요금의 절반이다. MiniMax는 M3의 3분의 1 비용이라고 주장했으나 계산 방식은 밝히지 않았다.

MiniMax는 토큰 단가보다 작업당 비용을 내세운다. MiniMax의 Automation-Bench 차트에서는 5단계 강도 모두 작업당 0.05달러 미만이고, 점수는 Low의 52.8에서 Max의 62.8까지 오른다. 이와 별도로 Agents' Last Exam 152개 작업을 전부 한 번 돌리는 데는 약 111달러가 들었고, 이때 점수는 29.6이었다.

벤치마크 수치는 모두 MiniMax가 직접 낸 것이다. 사무형 에이전트 작업을 묶은 CoWork 세트에서 Automation-Bench v1.0.6은 62.2로 MiniMax 비교표 최고점이다. Opus 5는 50.3, GPT-5.6 Sol은 45.8이다. BankerToolBench는 76.2로 Opus 5와 같고, LOCA-Bench 256K는 60.3이다.

코딩은 엇갈린다. DeepSWE v1.1은 73.7로 GPT-5.6 Sol의 73.0을 근소하게 넘지만 DeepSeek-V4.1-Flash-1017의 77.0에는 못 미친다. Terminal Bench 4.0은 38.1로 가장 약하며 Opus 5의 51.8과 13.7점 차이가 난다. SWE Refactor Bench는 23.0으로 Opus 5의 31.0보다 낮다. 시각 쪽에서는 도구를 쓴 BabyVision이 91.0, CharXiv RQ가 82.5이고, 도구 없는 HLE는 43.4다.

한계와 남은 쟁점

독립 재현은 아직 없고 하네스 선택에 따라 결과가 달라진다. 같은 Automation-Bench라도 출처마다 수치가 다르다. Kimi K3 모델 카드는 공개 600개 작업 부분집합에서 30.8을 기록했지만 MiniMax 표에는 46.7로 올라 있다. MiniMax 자료 안에서도 Max 강도 점수가 차트(62.8)와 표(62.2)에서 다르다. 일부 표본을 점검했을 때는 MiniMax 표의 Kimi K3 DeepSWE 67.5와 BabyVision 85.7이 Kimi 모델 카드의 수치와 같았다.

Opus 5는 NL2Repo-Bench에서도 14.1점 앞선다. DeepSWE 비용 차트에서는 DeepSeek V4.1 Flash-1017이 Max 강도에서 더 높은 점수를 더 싸게 낸다. 추론을 끌 수 없어 단순한 호출에서도 토큰 사용량과 지연 시간에 하한이 생긴다. 자체 호스팅에 필요한 하드웨어는 회사가 밝히지 않았고, 세부 사항은 10월 23일 가중치가 공개되기 전까지 알 수 없다. 참고로 M3의 MXFP8 빌드는 약 440GB다.

MiniMax는 익명 모델로 돌던 Space Bunny가 M3.1 Flash의 이전 빌드였다고 확인했다. 이 모델은 누적 200T 토큰 넘게 처리했다.

사무 자동화처럼 호출이 많은 에이전트 작업이라면 단가가 낮아 비용을 따져 볼 만하다. 다만 코딩 에이전트 용도는 Terminal Bench와 리팩터링 점수가 낮아 직접 검증이 먼저다. 10월 23일 가중치와 라이선스가 나오면 자체 구동 가능성과 독립 평가를 다시 볼 수 있다.