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MiniMax M3.1 Flash Review: 1M Context, Video Input, $0.15 per Million

Pick MiniMax M3.1 Flash for cheap long-context agent loops with screenshots and clips; so far we have run only launch checks, no scored tests.

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Spicy Index

73.6/ 100

暫定

Freedom Score

未テスト

料金
$0.263 混合 100 万トークンあたり（入力 3：出力 1）
出力速度
125 トークン/秒
成功率
データ収集中

MiniMax M3.1 Flash is MiniMax's Flash-tier multimodal model, released on 19 October 2026. MiniMax pitches it as a long-context, multimodal model with tunable thinking depth, aimed at coding agents and computer workflows. On our API it is one OpenAI-compatible chat endpoint that reads text, images and video, holds 1,000,000 tokens of input and allows replies up to 524,288 tokens, with thinking counted inside that number.

The verdict

Two behaviours shape how you use it. Reasoning is always on: reasoningeffort accepts low, medium, high, xhigh or max (default max) and there is no none. And sampling is fixed by MiniMax, so temperature and topp are not accepted. A default request therefore reasons at full depth, and a small max_tokens can be spent on thinking before any visible text appears.

This is a launch-day review. On 28 October 2026 our platform ran a real request through the endpoint as part of launch: one neutral message, answered without streaming at low reasoning effort. It returned a complete answer. We have not run a quality blind test or a content-level test, and this page does not score the model.

Try MiniMax M3.1 Flash →

Key facts

  • Tested: one real launch request on 28 Oct 2026 (neutral prompt, low reasoning effort, no streaming), plus an integration check of media input. No scored runs yet.
  • Price: $0.15 per million input tokens, $0.015 cached and $0.60 output. The live price is on the model page.
  • Limits: 1,000,000-token context, replies up to 524,288 tokens (default 4,096, thinking included), text, image and video input, 256 messages and 128 tool definitions per request.
  • Reasoning: reasoning_effort takes low, medium, high, xhigh or max (default max); reasoning cannot be disabled.
  • Sampling: fixed by the model; temperature and top_p are not accepted.
  • Sources: scoring rules are on our review methodology page, full parameters on the MiniMax M3.1 Flash model page.

良かった点と足りなかった点

良かった点

  • A low per-token price for a 1M window. At $0.15 input and $0.60 output per million tokens, a long agent trace or a stack of documents is affordable to send in full.
  • Five effort levels. Quick tool-loop steps and hard planning use the same model and the same code, with one field changed.
  • Video and images in the prompt. A screenshot of an error, a product photo or a short screen recording goes straight into the message.
  • A large reply ceiling. Up to 524,288 tokens in one reply, so long outputs do not need chunking.
  • Tool calling is on the endpoint. Up to 128 function definitions with toolchoice and paralleltool_calls; we have not graded tool-use quality yet.

足りなかった点

  • Reasoning cannot be disabled. There is no none, so even a simple rewrite pays for a reasoning pass; low is the lightest setting.
  • max is the default effort. Every request reasons at full depth unless you set a lower level.
  • No temperature or top_p. Use the prompt, reasoning_effort and stop sequences to shape output.
  • Reasoning is paid for out of max_tokens. The default cap is 4,096; a small cap at max effort can run out before the answer starts.
  • Mixed early reports. Some developers questioned how it performs on real agent work (see the community section), and we have no scored runs of our own yet.

What we tested

On 28 October 2026 our platform sent MiniMax M3.1 Flash one real request as part of launch: a single neutral user message, answered without streaming at low reasoning effort with a 1,024-token cap. It returned a complete answer, and the request was priced at the published rate. The endpoint also passed our pre-launch checks of its price table and request limits. During integration a media request was accepted and answered.

That is a working-endpoint check, not a benchmark. We have not compared its answers with another model, tested video on real clips, measured speed, or tried a prompt near the 1,000,000-token limit.

Prompts to start from

These starting prompts come from the model page's published examples. We have not graded the outputs, so they are a place to begin rather than prompts proven on this model.

1. Plan a reproduction. Hand it the issue report and a standard for evidence.

text
Inspect an application issue report and propose the next tool calls needed to reproduce it. Work from the material I provide, cite the relevant evidence, distinguish facts from assumptions, and identify missing information before proposing changes.

Run this prompt on MiniMax M3.1 Flash →

2. A tool step. Confirms your function-calling loop end to end with a trivial function.

text
Call report_status with status ready.

Settings that matter: use low or medium for routine agent steps and keep xhigh or max for planning that justifies the tokens; leave several thousand tokens of max_tokens headroom; send video inline and keep it under 14 MB combined.

How far it writes

We have not run our content-level test on MiniMax M3.1 Flash, so we have no result to report here. The model page states the position plainly: the platform adds no content filter of its own, content decisions come from the model, and behaviour can change between versions.

Not tested yet: the content-level ladder, multi-turn behaviour over a long session, languages other than English, video understanding on real clips, and tool-use quality over many steps.

Every character in a request should be an adult, keep real, identifiable people out of it, and you are responsible for the law where you publish.

What the community says

The launch thread was mostly about price and doubt. One reader wrote "Another day where the Pareto frontier is moved up and to the left!" while asking for wall-clock times that releases rarely show. Another questioned the benchmarks against what testers saw before the release: "The deepswe and terminalbench4.0 scores don't seem to jive with what many opencode users' experience has been of this model while it was being tested as "space bunny"."

Alternatives

MiniMax M3.1 Flash の Spicy Index の内訳

各項目から採点の詳細に進めます。点数がどの行から来たのか、なぜ減点されたのかがわかります。

公開リーダーボード 品質の 40%
未テスト

追跡している公開リーダーボードに、完全に一致するエントリーはまだありません。 仕組み

ロールプレイ 品質の 15%
未テスト

このモデルではまだロールプレイのテストを実施していません。 仕組み

創作文 品質の 15%
59.9
指示への従い方 品質の 15%
95.0
長いコンテキストの記憶 品質の 15%
未テスト

このモデルではまだ長いコンテキストのテストを実施していません。 仕組み

機能 重み 10.5%
52.0
Freedom Score 重み 30%
未テスト

自由度が未測定、または証拠が不十分です。Index は元の品質・機能スコアを維持し、暫定表示で順位に含めます。証拠の欠如を 0 点とは扱いません。 仕組み

自由度が未測定、または証拠が不十分です。Index は元の品質・機能スコアを維持し、暫定表示で順位に含めます。証拠の欠如を 0 点とは扱いません。

テストレポートをすべて見る →

機能の項目別採点

公開採点表の点数です。アップスケールで作る解像度や、当社が独自に設けた上限は数えません。

コンテキスト長（開発元の公表値）未記載
0.0 / 30
SpicyAPI での入力形式テキストと画像
12.0 / 25
ツール使用ツールと tool_choice
15.0 / 15
構造化出力対応、スキーマ準拠を確認済み
15.0 / 15
推論の制御5 段階：low · medium · high · xhigh · max
10.0 / 15

SpicyAPI で MiniMax M3.1 Flash にできること

SpicyAPI の現在のモデル仕様から直接取得しています。開発元が自社アプリでより多くの機能を提供している場合もありますが、ここに載っているのは現在当社の API から呼び出せる機能です。

エンドポイント別の機能
機能チャット
コンテキスト長1,000,000 トークン
1 リクエストの最大出力524,288 トークン
推論レベルlow · medium · high · xhigh · max
ツール呼び出しあり
構造化出力あり
すべてのパラメーターとコード例を見る →

実際にかかる時間

過去 30 日の実際のジョブで、リクエストから完成までを計測しています。所要時間には当社自身のテスト実行も含みます。

出力速度
125 トークン/秒最初のトークンまでの時間を含みます
成功率
データ収集中

完了したジョブが 10 件以上そろうと所要時間を表示します。成功率はお客様のジョブだけで数え、30 日分のトラフィックがそろうまで全モデルで非表示にしています。

MiniMax M3.1 Flash についての声

肯定的 0・賛否 1・否定的 1

  • Another day where the Pareto frontier is moved up and to the left!

    hacker-news· 2026年10月19日· 賛否あり出典

  • The deepswe and terminalbench4.0 scores don't seem to jive with what many opencode users' experience has been of this model while it was being tested as "space bunny".

    hacker-news· 2026年10月19日· 否定的出典

引用は公開投稿の原文そのままで、元の投稿にリンクしています。評価ではなく、どのスコアにも反映していません。

MiniMax M3.1 Flash の代わりに検討できるモデル

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MiniMax M3.1 Flash のよくある質問

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$0.263 混合 100 万トークンあたり（入力 3：出力 1）

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