MiniMax M3.1 Flash, 출력 100만 토큰당 0.60달러의 빠른 에이전트 모델

작동 방식

추론을 빠르게 하려고 MiniMax는 더 공격적인 희소성을 적용했다고 설명한다. 그 결과 일상적인 사용에서 초당 200개 이상의 출력 토큰을 내고, 중앙값(P50)은 초당 170개 이상이라고 한다. 온라인 추론 속도가 이전 버전보다 거의 세 배 빨라졌다는 주장이다. 문서의 모델 카드에는 100만 토큰의 컨텍스트 윈도우와 조절 가능한 사고 깊이가 적혀 있다. MiniMax는 에이전트 작업 비용이 이전 모델보다 70% 낮아졌다고도 말한다. 작업 하나를 끝내는 데 드는 지출이 줄었기 때문이라는 설명이다.

주요 스펙과 가격

입력은 100만 토큰당 0.15달러, 캐시된 입력은 0.015달러, 출력은 0.60달러이다. 컨텍스트 윈도우는 1M 토큰이며, 제공 경로는 MiniMax API, M Plan, MiniMax Code이다. 모델 이름은 MiniMax-M3.1-Flash이고 platform.minimax.io에서 사용할 수 있다.

벤치마크

MiniMax가 공개한 DeepSWE v1.1에서 M3.1 Flash는 73.7%를 기록했다. 비교 수치는 DeepSeek V4.1 Flash 1017이 77%, Claude Opus 5가 74%, GPT-5.6 Sol이 73%, Kimi K3가 67.5%, GLM-5.3이 66.9%이다. OSWorld 2.0에서는 M3.1 Flash가 61.7%로, Claude Opus 5의 70.6%, GPT-5.6 Sol의 65.7%보다 낮고 Kimi K3의 58.3%, DeepSeek V4.1 Flash의 54.3%보다 높다. MiniMax의 표에서 M3.1 Flash는 Automation-Bench v1.0.6(62.8)과 LOCA-Bench 256K(60.3)에서 앞서고, BankerToolBench(76.2)에서는 Claude Opus 5와 같은 점수이다. 반대로 Terminal Bench 4.0, OSWorld 2.0, NL2Repo-Bench, HLE에서는 Claude Opus 5가 더 높고, GDP.pdf AA에서는 GPT-5.6 Sol이 앞선다.

왜 중요한가

에이전트를 여러 단계에 걸쳐 많이 돌리는 팀에게는 단 한 번의 최고 점수보다 작업당 비용이 더 중요하다. MiniMax의 차트에서 M3.1 Flash는 Agents' Last Exam(29.6%)과 Automation-Bench(62.8%)에서 저비용 쪽 상단에 놓인다. 다만 공개된 전체 표를 보면 코딩과 컴퓨터 사용 시험 대부분에서는 여전히 Claude Opus 5가 앞서 있다. 예산이 한정된 상태에서 코딩과 컴퓨터 사용 에이전트를 돌리려는 개발자라면 속도와 가격 면에서 검토할 가치가 있다.

참고할 점

위 수치는 모두 MiniMax가 직접 발표한 자료이므로, 실제 업무 데이터로 비용과 정확도를 따로 확인하는 편이 안전하다. 가중치 공개 일정은 아직 구체적인 날짜가 없다.

활용 예와 정리

정리하면 M3.1 Flash는 가격과 속도를 앞세운 코딩 및 컴퓨터 사용 에이전트용 모델이다. 입력 0.15달러, 출력 0.60달러라는 요금과 초당 200개 이상의 출력 속도는 여러 단계를 반복하는 에이전트 작업에서 체감 차이가 클 수 있다. 코드 수정, 터미널 작업, 화면을 조작하는 자동화처럼 호출 횟수가 많은 업무에 어울린다. 반면 최고 정확도가 필요한 작업에서는 Claude Opus 5 같은 모델이 더 높은 점수를 보인 항목이 많으므로, 업무 성격에 따라 모델을 나누어 쓰는 전략도 생각해 볼 수 있다. 캐시된 입력이 0.015달러로 매우 낮다는 점도 같은 긴 맥락을 반복해서 쓰는 에이전트에 유리한 부분이다.