MiniMax M3.1 Flash : un modèle de raisonnement économique

MiniMax M3.1 Flash est un modèle de raisonnement de l’entreprise chinoise MiniMax, qui accepte le texte et les images et se paie à l’usage via une API. Il gagne 13 points sur son prédécesseur M3 à l’Artificial Analysis Intelligence Index, pour moins de la moitié du coût par tâche. Les poids ouverts sont annoncés pour le 23 octobre, et un défaut mesuré par Artificial Analysis mérite d’être connu avant de s’en servir.

En bref

• 42 points à l’Artificial Analysis Intelligence Index, contre 29 pour M3.
• 73,7 % sur DeepSWE v1.1 (code), pour moins de 0,30 $ par tâche.
• API à 0,15 $ en entrée et 0,60 $ en sortie par million de tokens, contexte d’un million de tokens.
• Taux d’hallucination de 93 % relevé par Artificial Analysis.
• Poids ouverts annoncés pour le 23 octobre, selon The Decoder.

Qu’est-ce que MiniMax M3.1 Flash ?

MiniMax M3.1 Flash est la nouvelle version « Flash » de la gamme de MiniMax, une déclinaison pensée pour l’efficacité. Il s’agit d’un modèle de raisonnement : il peut décomposer un problème avant de répondre. Il gère jusqu’à un million de tokens de contexte et accepte à la fois du texte et des images.

MiniMax l’a annoncé officiellement le 19 octobre 2026, selon la date de l’article de The Decoder. L’entreprise le présente comme un bond en avant pour les tâches d’agents (un modèle qui enchaîne des actions avec des outils), le code, l’utilisation d’un ordinateur et la cybersécurité. Une version « Pro », plus ambitieuse, doit arriver plus tard, sans date précisée.

Les résultats de MiniMax M3.1 Flash aux évaluations

Sur l’Artificial Analysis Intelligence Index, un indice qui agrège plusieurs tests, le modèle obtient 42 points, soit 13 de plus que M3 (29). Il fait jeu égal avec GLM-5.3-Flash, devance Gemini 3.8 Flash (41) et reste derrière Deepseek V4.1 Flash 1017 (45).

Le raisonnement complexe progresse le plus, d’après The Decoder. Quelques chiffres relevés par Artificial Analysis :

• Humanity’s Last Exam : 48 %, devant Deepseek (43 %).
• CritPt, un test de physique de niveau recherche sur 71 problèmes : 22 %, contre 24 % pour Deepseek, 18 % pour Gemini 3.8 Flash et 15 % pour GLM-5.3-Flash.
• AA-Omniscience, qui mesure l’exactitude factuelle : 56 % de bonnes réponses, contre 43 % pour Deepseek et 28 % pour GLM-5.3-Flash.

Coder et piloter des agents IA : ce que revendique MiniMax

Pour le code, MiniMax annonce 73,7 % sur DeepSWE v1.1, un test où le modèle doit comprendre du code, développer une fonctionnalité, corriger un problème et vérifier son travail par des tests. The Decoder situe le coût à moins de 0,30 $ par tâche. Ces chiffres viennent de l’éditeur.

MiniMax avance aussi 61,7 sur OSWorld V2 (utilisation d’un ordinateur) et 29,6 sur Agents’ Last Exam, deux scores qui placeraient le modèle en tête des modèles chinois selon l’entreprise. Elle cite encore 76,2 sur BankerToolBench, pour des tâches de type finance, et 82 % sur CyberGym, pour la découverte de failles de sécurité.

Prix de l’API et vitesse de MiniMax M3.1 Flash

La tarification est unique, par million de tokens : 0,15 $ en entrée, 0,60 $ en sortie, et 0,015 $ pour une entrée déjà mise en cache, c’est-à-dire réutilisée. MiniMax parle d’un coût d’usage inférieur de 70 % à celui de son prédécesseur pour les tâches d’agents. The Decoder, de son côté, indique un coût par tâche d’environ 0,22 $, grâce à un nombre de tokens de sortie très inférieur à celui des concurrents.

Côté vitesse, MiniMax annonce un modèle presque trois fois plus rapide que M3, avec des sorties de plus de 200 tokens par seconde et une médiane au-dessus de 170. L’accès se fait par l’API de MiniMax, par l’abonnement M Plan et par MiniMax Code, une application de bureau.

Face à Deepseek V4.1 Flash 1017

Aucun des deux modèles ne l’emporte partout. Deepseek mène à l’indice global (45 contre 42) et d’un point sur CritPt. MiniMax prend l’avantage sur Humanity’s Last Exam et sur l’exactitude factuelle.

Sur le coût, MiniMax est un peu moins cher par tâche : 0,22 $ contre 0,26 $ pour Deepseek. L’écart vient du volume de tokens de sortie sur l’ensemble des tests, environ 189 millions contre 224 millions.

Une réserve : 93 % d’hallucinations

Artificial Analysis relève pour MiniMax M3.1 Flash un taux d’hallucination de 93 %. Concrètement, le modèle tente de répondre à toutes les questions du test au lieu de s’abstenir quand il n’est pas sûr. Il peut donc donner une réponse fausse avec assurance, un point à garder en tête si tu l’emploies pour des faits.

Poids ouverts et disponibilité

Selon The Decoder, MiniMax prévoit de publier les poids du modèle le 23 octobre. La page d’annonce de MiniMax, elle, dit seulement que les poids seront publiés plus tard, sans date. Deepseek V4.1 Flash 1017 est déjà disponible sur Hugging Face.

MiniMax ne précise pas la licence prévue ni la configuration nécessaire pour faire tourner le modèle chez soi. L’API est accessible dès maintenant sur la plateforme de MiniMax.

Quelques repères

• Token : Un token est un morceau de texte (un mot, une partie de mot, un signe) que le modèle lit ou écrit. Les prix et la taille de contexte d’un modèle se comptent en tokens.
• Poids ouverts : Les poids sont les paramètres appris par un modèle. Quand ils sont publiés, chacun peut télécharger le modèle et l’exécuter sur ses propres machines, selon la licence.
• Hallucination : Une hallucination est une réponse fausse ou inventée, donnée par un modèle de langage comme si elle était correcte.

Questions fréquentes

MiniMax M3.1 Flash est-il un modèle open source ?

Pas encore. Selon The Decoder, MiniMax prévoit de publier les poids ouverts de M3.1 Flash le 23 octobre, alors que la page de l’éditeur indique seulement « plus tard ».

Combien coûte l’API de MiniMax M3.1 Flash ?

L’API coûte 0,15 $ par million de tokens en entrée et 0,60 $ en sortie. Les entrées mises en cache sont facturées 0,015 $ par million de tokens.

MiniMax M3.1 Flash accepte-t-il les images et un million de tokens de contexte ?

Oui. D’après The Decoder, le modèle gère jusqu’à un million de tokens de contexte et accepte le texte comme les images.

MiniMax M3.1 Flash est-il meilleur que Deepseek V4.1 Flash 1017 ?

Non, pas sur tous les points. Deepseek est devant à l’Intelligence Index (45 contre 42), tandis que MiniMax fait mieux sur Humanity’s Last Exam (48 % contre 43 %) et coûte un peu moins par tâche (0,22 $ contre 0,26 $).

À retenir

MiniMax M3.1 Flash gagne 13 points sur M3 à l’Artificial Analysis Intelligence Index, avec un coût par tâche d’environ 0,22 $ et une API à 0,15 $ en entrée et 0,60 $ en sortie par million de tokens. Son taux d’hallucination de 93 % et l’absence de date officielle côté MiniMax pour les poids ouverts sont les deux points à vérifier avant de l’adopter.