MiniMax-M3.1-Flashとは？
MiniMax-M3.1-FlashはMiniMaxの高速推論モデルで、MiniMax Code内でのプレビューを経て2026年10月19日に公開されました。MiniMaxによると、以前のバージョンが「Space Bunny」という名前で匿名で稼働し、200兆を超えるトークンを処理しました。重みは10月23日にHugging Faceで、MiniMax-M3と同じ条件のMiniMaxコミュニティライセンスのもとで公開されました。
名前に反して小さなモデルではありません。M3のMixture-of-Experts設計を引き継ぎ、パラメータは約4,280億、トークンごとのアクティブは230億で、テキスト、画像、動画を1Mトークンのコンテキストに読み込みます。MiniMaxはM3の最初の3つのフルアテンション層をスパースアテンションに置き換え、量子化を組み込んだ形でエキスパートを学習させ、DSparkの投機的デコーディングヘッドを追加しました。公開されたチェックポイントはMXFP8で約250 GBです。
推論はオフにできません。推論の強さ（effort）はlowからmaxまで5段階で、デフォルトはmaxです。MiniMaxのAPIは、プロンプトの長さにかかわらず、100万入力トークンあたり$0.15、100万出力トークンあたり$0.60、キャッシュ済み入力は$0.015です。
MiniMax-M3.1-Flashは使う価値があるか？
M3.1-FlashはM3から大きく進歩し、価格は半分です。弱点は、自分が知らないことを知らない点です。Artificial AnalysisはIntelligence Indexで43点とし、同クラス173モデル中5位で、中央値は13、M3は29でした。インデックスのタスクあたりの費用は$0.22で、M3は約$0.51です。同社のAA-Omniscienceの結果を読んだVentureBeatによると、質問の56%に正答し、DeepSeekの43%を上回りましたが、正しくなかったケースの93%で、回答を控えたり留保したりせずにハルシネーションを起こしました。
MiniMax自身のカード（すべて自己申告）では、Automation-Bench v1.0.6でDeepSeek-V4.1-Flash-1017を上回り（62.8対60.5） 、ツールなしのHumanity's Last Examでは同等です（43.4対42.6）。コーディングでは後れを取ります。DeepSWE v1.1で73.7%対77.0%、Terminal Bench 4.0で38.1対42.3、NL2Repo-Benchで61.2対68.2です。表の大半ではAnthropicのOpus 5が両者を上回ります。カードはBankerToolBenchでOpus 5と76.2で並ぶとしていますが、この実行はMiniMax自身のM2.7モデルが採点したものです。
実際の請求額を決めるのは常時オンの推論です。デフォルトはmaxで、MiniMaxのドキュメントによると出力トークンが増えて遅延も大きくなります。Artificial Analysisはこのモデルを非常に冗長だとし、インデックスの実行に1億8,000万（180 million）出力トークンを使ったと報告しています。中央値は1億（100 million）です。MiniMaxが推奨する対策はリクエストごとにeffortを下げることで、thinkingを無効にしてリクエストを送るとエラーが返ります。速度の主張も割り引いて見る必要があります。MiniMaxは出力速度の中央値が毎秒170トークンを超えるとしていますが、Artificial AnalysisがMiniMaxのAPIで測定した値は116.2で、クラスの中央値程度でした。最初のトークンまでは1.10秒です。
重みは予定どおり公開されましたが、すでにM3の導入を遅らせているのと同じライセンスです。商用利用には「Built with MiniMax M3.1-Flash」の表記と通知メールが必要で、年間売上2,000万ドル（$20 million）超では事前の書面による許可が必要、軍事利用は禁止です。チェックポイントは約250 GBでM3のBF16版の3分の1の大きさで、8 GPUのH100ノード1台に収まります。そのため、MiniMaxの2つの大型モデルのうち、社内に導入しやすいのはM3.1-Flashのほうです。
真価を発揮する場面
十数個のSaaSツールにまたがるバックオフィス業務を自動化する運用チーム
スクリーンショットを読み取ってフォームに入力する多段階の自動化を動かす
MiniMaxはAutomation-Bench v1.0.6で62.8、OSWorld 2.0で61.7と報告しています（いずれも自己申告）。入力$0.15、出力$0.60なら、月に100億入力トークンと10億出力トークンでキャッシュヒット前に約$2,100です。定型的なステップではeffortをlowかmediumにすると、出力として課金される推論トークンを減らせます。
M&Aのデータルームを扱うリーガルテックのエンジニア
契約書一式全体について1つのプロンプトで質問する
M3とは違い512Kトークンを超えても価格が上がらないため、1Mトークンのプロンプト全体でも入力は$0.15で、M3の長文コンテキスト料金の4分の1、キャッシュからの再読み込みは$0.015です。ハルシネーション率を考えると、レビュー担当者が確認できるよう、すべての回答に根拠となる条項を引用させるべきです。
従業員200人のソフトウェア企業のサポートリード
ヘルプセンターをもとに顧客チケットへの返信案を作る
入力2,000トークン、表示される出力300トークンの返信を月100万件で約$480で、これにデフォルトのmax effortが加える推論トークンが上乗せされます。間違えた質問でのハルシネーション率が93%であるため、下書きには自動返信ではなく、ヘルプセンターからの検索と人間による送信ボタンが必要です。
導入前に確認すること
- 導入
- API：platform.minimax.ioでキーを作成し、Anthropic互換エンドポイント（推奨）またはOpenAI互換エンドポイントでMiniMax-M3.1-Flashを呼び出し、リクエストごとにreasoning_effortを設定します。重み：hf download MiniMaxAI/MiniMax-M3.1-FlashでダウンロードしてSGLang、vLLM、TokenSpeedで提供します。MiniMaxはtemperature 1.0、top_p 0.95を推奨しています。
- 連携
- MiniMax API、MiniMax Code、M Planのサブスクリプション。OpenRouterでは、MiniMaxおよびTogether、Nebius、Novitaなど約12のホストから同じ$0.15/$0.60で使えます。Transformers、KTransformers、Unslothへの対応は進行中とされています。
- データとプライバシー
- ライセンス：商用利用には「Built with MiniMax M3.1-Flash」の表記とMiniMaxへの1回限りの通知が必要です。年間売上2,000万ドル（$20 million）超の製品には事前の書面による承認が必要で、軍事利用は禁止です。MiniMax APIのデータ保持と学習に関する条件は、確認できたページには掲載されていませんでした。
- 大規模利用時のコスト
- 月に100億入力トークンと10億出力トークンで、MiniMaxのAPIでは約$2,100です。キャッシュ済み入力は100万あたり$0.015です。max effortでの推論は出力側を膨らませます。セルフホストでは、MXFP8の重みだけでKVキャッシュの前に約250 GBのGPUメモリが必要で、8 GPUのH100 80 GBノードに収まります。
- 制限
- 1Mトークンのコンテキスト。OpenRouterはMiniMax自身のエンドポイントで524,288出力トークンとしています。thinkingは無効にできず、無効にしようとするリクエストは400エラーを返します。MiniMaxはこのモデルのレート制限を公開しておらず、確認した時点でArtificial Analysisの掲載は重みを未公開としていました。
良い点
- プロンプトの長さにかかわらず100万トークンあたり$0.15 / $0.60
- Intelligence Indexで43、同クラス173モデル中5位
- テキスト、画像、動画の入力と1Mコンテキスト
- 約250 GBのチェックポイントは8x H100ノード1台に収まる
気になる点
- VentureBeatによると、AA-Omniscienceでのハルシネーション率は93%
- 推論は無効にできず、デフォルトのmax effortは冗長
- ライセンスは表記、通知、売上2,000万ドル（$20M）超での許可を要求
- コーディングのベンチマークでDeepSeek-V4.1-Flash-1017に及ばない（自己申告）
おすすめの人
大量のエージェント処理や自動化、長いマルチモーダル入力を扱い、出力を検証でき、MiniMaxのライセンス条件を受け入れられるチームに向いています。
MiniMax-M3.1-Flashの代替
MiniMax-M3.1-Flash：よくある質問
- MiniMax-M3.1-Flashは使う価値があるか？
- 1タスクあたり1セントにも満たない費用で、オープンウェイトのランキングの上位に近い性能です。ただし、出力はすべて確認してから使う必要があります。 評価は5点満点中4.0点です。
- MiniMax-M3.1-Flashの料金は？
- MiniMaxコミュニティライセンスのもとでのオープンウェイトです。MiniMax APIは100万トークンあたり、プロンプトの長さにかかわらず一律で入力$0.15、出力$0.60、キャッシュ済み入力$0.015です。
- MiniMax-M3.1-Flashの欠点は？
- VentureBeatによると、AA-Omniscienceでのハルシネーション率は93%; 推論は無効にできず、デフォルトのmax effortは冗長; ライセンスは表記、通知、売上2,000万ドル（$20M）超での許可を要求; コーディングのベンチマークでDeepSeek-V4.1-Flash-1017に及ばない（自己申告）.
- MiniMax-M3.1-Flashは誰に向いているか？
- 大量のエージェント処理や自動化、長いマルチモーダル入力を扱い、出力を検証 でき、MiniMaxのライセンス条件を受け入れられるチームに向いています。
- チームや本番環境でMiniMax-M3.1-Flashを使うと費用はいくらか？
- 月に100億入力トークンと10億出力トークンで、MiniMaxのAPIでは約$2,100です。キャッシュ済み入力は100万あたり$0.015です。max effortでの推論は出力側を膨らませます。セルフホストでは、MXFP8の重みだけでKVキャッシュの前に約250 GBのGPUメモリが必要で、8 GPUのH100 80 GBノードに収まります。
- MiniMax-M3.1-Flashは企業データを扱っても安全か？
- ライセンス：商用利用には「Built with MiniMax M3.1-Flash」の表記とMiniMaxへの1回限りの通知が必要です。年間売上2,000万ドル（$20 million）超の製品には事前の書面による承認が必要で、軍事利用は禁止です。MiniMax APIのデータ保持と学習に関する条件は、確認できたページには掲載されていませんでした。
- MiniMax-M3.1-Flashの代わりになるものは？
- 当サイトでレビューした中で最も近い代替はDeepSeek-V4.1-Flash, MiniMax-M3, GLM-5.3 、 Kimi K3です。
回答確認日：2026年10月26日