본문으로 건너뛰기

이 리뷰는 아직 한국어 버전으로 제공되지 않아 English 원문을 표시합니다.

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.

플레이그라운드 열기

Spicy Index

73.6/ 100

잠정

Freedom Score

아직 테스트 안 함

가격
US$0.263 혼합 100만 토큰당 (입력 3 : 출력 1)
출력 속도
초당 125토큰
성공률
데이터 수집 중

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.

좋았던 점과 아쉬웠던 점

좋았던 점

  • 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.

아쉬웠던 점

  • 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 Flash의 Spicy Index 구성

아래 각 항목에서 채점 세부 내용으로 이동할 수 있습니다. 모든 점수가 어느 행에서 나왔는지, 왜 감점됐는지 확인하세요.

공개 리더보드 품질의 40%
아직 테스트 안 함

추적 중인 공개 리더보드에 아직 정확히 일치하는 항목이 없습니다. 작동 방식

롤플레이 품질의 15%
아직 테스트 안 함

이 모델에는 아직 롤플레이 테스트를 돌리지 않았습니다. 작동 방식

창작 글쓰기 품질의 15%
59.9
지시 이행 품질의 15%
95.0
긴 컨텍스트 기억 품질의 15%
아직 테스트 안 함

이 모델에는 아직 긴 컨텍스트 테스트를 돌리지 않았습니다. 작동 방식

기능 가중치 10.5%
52.0
Freedom Score 가중치 30%
아직 테스트 안 함

자유도가 미측정이거나 근거가 부족합니다. Index는 원래 품질·기능 점수를 유지하고 잠정 표시로 순위에 포함됩니다. 근거가 없다고 0점으로 처리하지 않습니다. 작동 방식

자유도가 미측정이거나 근거가 부족합니다. Index는 원래 품질·기능 점수를 유지하고 잠정 표시로 순위에 포함됩니다. 근거가 없다고 0점으로 처리하지 않습니다.

전체 테스트 리포트 보기 →

기능 항목별 점수

공개 채점표의 점수입니다. 업스케일로 만든 해상도나 당사가 자체적으로 둔 제한은 반영하지 않습니다.

컨텍스트 창(개발사 공개값)명시 안 됨
0.0 / 30
SpicyAPI 입력 형식텍스트와 이미지
12.0 / 25
도구 사용도구와 tool_choice
15.0 / 15
구조화된 출력지원, 스키마 준수 확인
15.0 / 15
추론 제어5단계: low · medium · high · xhigh · max
10.0 / 15

SpicyAPI에서 지원하는 MiniMax M3.1 Flash 기능

SpicyAPI의 실시간 모델 사양에서 그대로 가져왔습니다. 개발사가 자사 앱에서 더 많은 기능을 제공할 수도 있지만, 여기 있는 것은 지금 당사 API로 호출할 수 있는 기능입니다.

엔드포인트별 기능
기능채팅
컨텍스트 창1,000,000토큰
요청당 최대 출력524,288토큰
추론 단계low · medium · high · xhigh · max
도구 호출예
구조화된 출력예
모든 파라미터와 코드 예시 보기 →

실제로 걸리는 시간

지난 30일 동안의 실제 작업에서 요청부터 완성까지를 측정했습니다. 시간에는 당사가 직접 돌린 테스트 작업도 포함합니다.

출력 속도
초당 125토큰첫 토큰까지의 시간 포함
성공률
데이터 수집 중

완료된 작업이 10건 이상 모이면 시간을 표시합니다. 성공률은 고객 작업만으로 계산하며, 30일 분량의 트래픽이 모일 때까지 모든 모델에서 숨겨 둡니다.

MiniMax M3.1 Flash에 대한 사람들의 이야기

긍정 0 · 엇갈림 1 · 부정 1

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

    hacker-news· 2026년 10월 19일· 엇갈림출처

  • 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· 2026년 10월 19일· 부정출처

인용문은 공개 게시물을 그대로 옮기고 원문에 링크했습니다. 평가가 아니며 어떤 점수에도 반영하지 않습니다.

MiniMax M3.1 Flash 대신 고려할 만한 모델

어떻게 생각하세요?

이 리뷰가 도움이 되었나요?

투표하려면 로그인하세요.

댓글

댓글은 자동 검사와 당사 팀의 확인을 거칩니다. 스팸, 부적절한 내용, 인신공격, 동의 없이 실존 인물을 거론하는 글은 삭제합니다. 댓글을 신고하면 영업일 기준 하루 안에 검토합니다.

이 모델을 써 보셨나요? 잘 된 방법을 공유해 주세요. 스팸을 막기 위해 댓글을 달려면 무료 계정이 필요합니다.

MiniMax M3.1 Flash 자주 묻는 질문

MiniMax M3.1 Flash 직접 써 보기

플레이그라운드에서 모든 파라미터를 설정하고 실행 전에 정확한 가격을 확인하세요.

US$0.263 혼합 100만 토큰당 (입력 3 : 출력 1)

다른 리뷰

리더보드 보기 →
  • Small blank marble tiles race along a short brass rail on a basalt plinth into a three-slot marble gate, where a gold filament splits into three channels ending in three neat stacks

    GPT 6.1 Terra

    Pick GPT 6.1 Terra for high-volume screens, documents and writing where reasoning_effort none helps; so far we have run only launch checks, no scored tests.

    Spicy Index
    79.9
    Freedom Score
    —

    2026년 10월 28일 테스트

    리뷰 읽기
  • Small blank marble tiles race along a short brass rail on a basalt plinth into a three-slot marble gate, where a gold filament splits into three channels ending in three neat stacks

    Kimi K3.1 Pro

    Pick Kimi K3.1 Pro for long-context work with screenshots and clips when you accept always-on thinking; so far we have run only launch checks, no scored tests.

    Spicy Index
    80.4
    Freedom Score
    —

    2026년 10월 28일 테스트

    리뷰 읽기
  • A burst of golden light filaments fanning low across a shallow glass dish against pure black

    Grok 4.3

    거대한 문맥 창, 진짜 추론 끄기 스위치, 저렴한 무검열 글쓰기가 필요하면 Grok 4.3을 고르세요. 파일 업로드가 필요하면 건너뛰세요.

    Spicy Index
    77.0
    Freedom Score
    98.9

    2026년 9월 24일 테스트

    리뷰 읽기