¿Qué es MiniMax-M3.1-Flash?
MiniMax-M3.1-Flash es el modelo de razonamiento rápido de MiniMax, publicado el 19 de octubre de 2026 tras una vista previa dentro de MiniMax Code. MiniMax dice que una versión anterior funcionó de forma anónima como «Space Bunny» y procesó más de 200 billones de tokens. Los pesos llegaron a Hugging Face el 23 de octubre bajo una licencia comunitaria de MiniMax, con las mismas condiciones que MiniMax-M3.
Pese al nombre, no es un modelo pequeño. Mantiene el diseño mixture-of-experts de M3, con unos 428.000 millones de parámetros y 23.000 millones activos por token, y lee texto, imágenes y vídeo en un contexto de 1M de tokens. MiniMax sustituyó las tres primeras capas de atención completa de M3 por atención dispersa, entrenó los expertos con cuantización durante el propio entrenamiento y añadió una cabeza de decodificación especulativa DSpark; el checkpoint publicado ocupa unos 250 GB en MXFP8.
El razonamiento no se puede desactivar. El esfuerzo va de low a max en cinco pasos, y max es el valor por defecto. La API de MiniMax cobra $0,15 por millón de tokens de entrada, $0,60 por millón de salida y $0,015 por entrada en caché con cualquier longitud de prompt.
¿Merece la pena MiniMax-M3.1-Flash?
M3.1-Flash supone un gran salto respecto a M3 a mitad de precio, y su debilidad es saber cuándo no sabe. Artificial Analysis le da 43 en su Intelligence Index, quinto de 173 modelos de su clase frente a una mediana de 13, donde M3 obtuvo 29. Su coste por tarea del índice es de $0,22, frente a unos $0,51 de M3. VentureBeat, a partir de los resultados AA-Omniscience de la misma firma, informa de que respondió bien al 56 % de las preguntas, por delante del 43 % de DeepSeek, pero alucinó en el 93 % de los casos en que no acertó, en lugar de declinar o matizar.
La propia ficha de MiniMax, con datos todos propios, lo sitúa por delante de DeepSeek-V4.1-Flash-1017 en Automation-Bench v1.0.6 (62,8 frente a 60,5) y a la par en Humanity's Last Exam sin herramientas (43,4 frente a 42,6). En programación queda por detrás: 73,7 % frente a 77,0 % en DeepSWE v1.1, 38,1 frente a 42,3 en Terminal Bench 4.0 y 61,2 frente a 68,2 en NL2Repo-Bench. Opus 5 de Anthropic supera a ambos en la mayor parte de la tabla. La ficha también lo empata con Opus 5 a 76,2 en BankerToolBench, aunque esa prueba la calificó el propio modelo M2.7 de MiniMax.
El razonamiento siempre activo marca la factura real. El valor por defecto es el esfuerzo max, que según la documentación de MiniMax gasta más tokens de salida y añade latencia, y Artificial Analysis califica el modelo de muy verboso: 180 millones de tokens de salida para ejecutar su índice, frente a una mediana de 100 millones. Bajar el esfuerzo en cada petición es la palanca que recomienda MiniMax, ya que enviar una petición con el razonamiento desactivado devuelve un error. Las cifras de velocidad también hay que rebajarlas. MiniMax dice que la mediana de salida supera los 170 tokens por segundo; Artificial Analysis midió 116,2 en la API de MiniMax, en torno a la mediana de su clase, con 1,10 segundos hasta el primer token.
Los pesos llegaron a tiempo, bajo la licencia que ya frena a M3: un crédito «Built with MiniMax M3.1-Flash» y un correo de aviso para cualquier uso comercial, permiso previo por escrito por encima de 20 millones de dólares de ingresos anuales y ningún uso militar. Con unos 250 GB, el checkpoint ocupa un tercio de la versión BF16 de M3 y cabe en un solo nodo H100 de ocho GPU, lo que hace de M3.1-Flash el más fácil de llevar a casa de los dos grandes modelos de MiniMax.
Dónde se gana su sitio
Un equipo de operaciones que automatiza tareas administrativas en una docena de herramientas SaaS
Ejecutar automatizaciones de varios pasos que leen capturas de pantalla y rellenan formularios
MiniMax declara 62,8 en Automation-Bench v1.0.6 y 61,7 en OSWorld 2.0, ambos datos propios. A $0,15 de entrada y $0,60 de salida, 10.000 millones de tokens de entrada y 1.000 millones de salida al mes suman unos $2.100 antes de aciertos de caché, y fijar el esfuerzo en low o medium en los pasos rutinarios reduce los tokens de razonamiento que se cobran como salida.
Un ingeniero de legal tech que trabaja con data rooms de fusiones y adquisiciones
Hacer preguntas sobre todo un paquete de contratos en un solo prompt
El precio no sube a partir de 512K tokens como en M3, así que un prompt completo de 1M de tokens cuesta $0,15 de entrada, una cuarta parte de la tarifa de contexto largo de M3, y $0,015 en relecturas en caché. Dada la tasa de alucinación, cada respuesta debería citar la cláusula en la que se apoya para que un revisor pueda comprobarla.
Una responsable de soporte en una empresa de software de 200 personas
Redactar respuestas a tickets de clientes a partir del centro de ayuda
1M de respuestas al mes con 2.000 tokens de entrada y 300 de salida visible cuestan unos $480, más los tokens de razonamiento que añade el esfuerzo max por defecto. Con una tasa de alucinación del 93 % en las preguntas que falla, los borradores necesitan recuperación desde el centro de ayuda y un botón de envío manual en lugar de respuestas automáticas.
Antes de decidirte
- Puesta en marcha
- API: crea una clave en platform.minimax.io y llama a MiniMax-M3.1-Flash a través del endpoint compatible con Anthropic (recomendado) o del compatible con OpenAI, fijando reasoning_effort en cada petición. Pesos: hf download MiniMaxAI/MiniMax-M3.1-Flash y sírvelo con SGLang, vLLM o TokenSpeed; MiniMax recomienda temperature 1.0 y top_p 0.95.
- Integraciones
- API de MiniMax, MiniMax Code y la suscripción M Plan; en OpenRouter a los mismos $0,15/$0,60 de MiniMax y de una docena de proveedores, entre ellos Together, Nebius y Novita. El soporte en Transformers, KTransformers y Unsloth figura como en desarrollo.
- Datos y privacidad
- Licencia: el uso comercial exige un crédito «Built with MiniMax M3.1-Flash» y un aviso único a MiniMax; los productos con más de 20 millones de dólares de ingresos anuales necesitan autorización previa por escrito; el uso militar está prohibido. Las condiciones de retención y entrenamiento de la API de MiniMax no estaban publicadas en las páginas que pudimos leer.
- Coste a escala
- 10.000 millones de tokens de entrada y 1.000 millones de salida al mes cuestan unos $2.100 en la API de MiniMax, con la entrada en caché a $0,015 por millón; el razonamiento con esfuerzo max infla la parte de salida. Alojarlo por cuenta propia exige unos 250 GB de memoria de GPU para los pesos MXFP8 antes de la caché KV, dentro de un nodo de ocho H100 de 80 GB.
- Límites
- Contexto de 1M de tokens; OpenRouter indica 524.288 tokens de salida en el endpoint propio de MiniMax. El razonamiento no se puede desactivar, y una petición que lo intente devuelve un error 400. MiniMax no publica límites de uso para el modelo, y la ficha de Artificial Analysis aún describía los pesos como no publicados cuando lo comprobamos.
Lo bueno
- $0,15 / $0,60 por 1M de tokens con cualquier longitud de prompt
- Intelligence Index de 43, quinto de 173 en su clase
- Entrada de texto, imagen y vídeo con contexto de 1M
- El checkpoint de unos 250 GB cabe en un nodo de 8x H100
Lo malo
- Tasa de alucinación del 93 % en AA-Omniscience, según VentureBeat
- El razonamiento no se puede desactivar; el esfuerzo max por defecto es verboso
- La licencia exige atribución, un aviso y permiso por encima de 20M de dólares de ingresos
- Por detrás de DeepSeek-V4.1-Flash-1017 en benchmarks de programación (datos propios)
Ideal para
Equipos con trabajo de agentes y automatización a gran volumen, o con entradas multimodales largas, que pueden verificar los resultados y aceptan las condiciones de la licencia de MiniMax.
Alternativas a MiniMax-M3.1-Flash
MiniMax-M3.1-Flash: preguntas frecuentes
- ¿Merece la pena MiniMax-M3.1-Flash?
- Cerca de lo más alto de la tabla de pesos abiertos por una fracción de céntimo por tarea, siempre que nada de lo que diga salga sin revisar. Le damos un 4.0 sobre 5.
- ¿Cuánto cuesta MiniMax-M3.1-Flash?
- Pesos abiertos bajo la licencia comunitaria de MiniMax. API de MiniMax por 1M de tokens, con tarifa plana para cualquier longitud de prompt: $0,15 de entrada, $0,60 de salida, $0,015 de entrada en caché.
- ¿Qué inconvenientes tiene MiniMax-M3.1-Flash?
- Tasa de alucinación del 93 % en AA-Omniscience, según VentureBeat; el razonamiento no se puede desactivar; el esfuerzo max por defecto es verboso; la licencia exige atribución, un aviso y permiso por encima de 20M de dólares de ingresos; por detrás de DeepSeek-V4.1-Flash-1017 en benchmarks de programación (datos propios).
- ¿Para quién es MiniMax-M3.1-Flash?
- Equipos con trabajo de agentes y automatización a gran volumen, o con entradas multimodales largas, que pueden verificar los resultados y aceptan las condiciones de la licencia de MiniMax.
- ¿Cuánto cuesta MiniMax-M3.1-Flash para un equipo o en producción?
- 10.000 millones de tokens de entrada y 1.000 millones de salida al mes cuestan unos $2.100 en la API de MiniMax, con la entrada en caché a $0,015 por millón; el razonamiento con esfuerzo max infla la parte de salida. Alojarlo por cuenta propia exige unos 250 GB de memoria de GPU para los pesos MXFP8 antes de la caché KV, dentro de un nodo de ocho H100 de 80 GB.
- ¿Es MiniMax-M3.1-Flash seguro para los datos de la empresa?
- Licencia: el uso comercial exige un crédito «Built with MiniMax M3.1-Flash» y un aviso único a MiniMax; los productos con más de 20 millones de dólares de ingresos anuales necesitan autorización previa por escrito; el uso militar está prohibido. Las condiciones de retención y entrenamiento de la API de MiniMax no estaban publicadas en las páginas que pudimos leer.
- ¿Cuáles son las mejores alternativas a MiniMax-M3.1-Flash?
- Las alternativas más cercanas que hemos analizado son DeepSeek-V4.1-Flash, MiniMax-M3, GLM-5.3 y Kimi K3.
Respuestas comprobadas el 26 oct 2026.