MiniMax-M3.1-Flashの知能は最先端モデルの一群に入ります。料金は割安です。これは同程度の規模の他のオープンウェイトモデルと比較した場合です。また、タスクあたりの時間は平均より長く、回答は非常に冗長です。このモデルはテキスト、画像入力に対応し、テキストを出力します。コンテキストウィンドウは1Mトークンです。

MiniMax-M3.1-FlashのArtificial Analysis Intelligence Indexスコアは29で、同等のモデルの中では平均を大きく上回る水準です（中央値：23）。Intelligence Indexの評価では161Mトークンを生成し、中央値の99.3Mと比べて非常に冗長でした。

MiniMax-M3.1-Flashの料金は入力100万トークンあたり$0.15（競争力が高い、中央値：$0.47）、出力100万トークンあたり$0.60（競争力が高い、中央値：$1.97）です。Intelligence IndexでMiniMax-M3.1-Flashを評価する際のタスクあたりの平均費用は$0.49です。

MiniMax-M3.1-FlashのIntelligence Indexのタスク1件あたりの時間は14.2分で、同等のモデルの中央値13.2分と比べて平均より長い水準です（値が小さいほど優れています）。

推論	はいこのページでは、このモデルの推論版を表示しています。非推論版も存在する可能性があります。
入力モダリティ	対応：テキスト、画像
出力モダリティ	対応：テキスト
コンテキストウィンドウ	1M Arial 12ポイントのA4用紙約1500ページ分
総パラメーター数	428B
有効パラメーター数	23B 推論時にトークンごとに有効になるパラメーター数
ライセンス	MINIMAX COMMUNITY LICENSE
モデルウェイト	Hugging Face

各指標は同じクラスのモデルと比較します。

非推論モデル → 他の非推論モデルとのみ比較
推論モデル → 推論モデルと非推論モデルの両方と比較
オープンウェイトモデル → 同じ規模クラスの他のオープンウェイトモデルとのみ比較：

極小：パラメーター数≤4B
小：パラメーター数4B～40B
中：パラメーター数40B～150B
大：パラメーター数>150B

独自モデル → 入力／出力のブレンド料金を3:1として、同じ料金帯の独自モデルとオープンウェイトモデルを比較：

100万トークンあたり<$0.15
100万トークンあたり$0.15～$1
100万トークンあたり>$1

Updated

知能

Artificial Analysis Intelligence Index · Higher is better

No publicly available API

タスクあたりの時間

Inference time (minutes) per Intelligence Index task · Lower is better

No publicly available API

タスクあたりの費用

Weighted average cost (USD) per Intelligence Index task · Lower is better

No publicly available API

知能Updated

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index v5.0.1 incorporates 9 evaluations: AA-Briefcase v1.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, FrontierCode 2.0, AA-Omniscience v1.1, GDP.pdf, HLE-Diamond, CritPt v2 (Hard Subset), and Terminal-Bench-Science 0.1

No publicly available API

Artificial Analysis Intelligence Index v5.0.1 includes: AA-Briefcase v1.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, FrontierCode 2.0, AA-Omniscience v1.1, GDP.pdf, HLE-Diamond, CritPt v2 (Hard Subset), Terminal-Bench-Science 0.1. See Intelligence Index methodology for further details, including a breakdown of each evaluation and how we run them.

Artificial Analysis Intelligence Index：オープンウェイトとプロプライエタリ

No publicly available API

Indicates whether the model weights are available. Models are labelled as 'Commercial Use Restricted' if commercial use is limited by conditions, and as 'Non-commercial' if the license prohibits commercial use.

Intelligence Index とタスクあたりのコスト

Artificial Analysis Intelligence Index · Weighted average cost (USD) per Artificial Analysis Intelligence Index task

Most attractive quadrant

Pareto line

Weighted average cost per Intelligence Index task. Each evaluation’s cost is calculated from input, cache hit, cache write, reasoning, and answer token prices, divided by task count, and weighted by its Intelligence Index weight.

能力指数

特定の能力や業界におけるモデルの性能を測定

Artificial Analysis Finance & Accounting Index

Incorporates 5 evaluations: AA-Briefcase v1.1, AA-Omniscience v1.1, HLE-Diamond, AutomationBench-AA, GDP.pdf · Higher is better

No publicly available API

ベンチマーク

Evaluations

Evaluations measured independently by Artificial Analysis · AA-PersonalityBench scores are percentile ranks from 1 to 100

No publicly available API

AA-Briefcase v1.1

Agentic knowledge work, Elo

AA-Omniscience v1.1 AccuracyUpdated

Knowledge

AA-Omniscience v1.1 Non-Hallucination RateUpdated

1 - hallucination rate

AutomationBench-AA

Agentic SaaS workflows

Terminal-Bench-Science 0.1New

Agentic scientific research workflows in a terminal

FrontierCode 2.0New

Agentic software engineering in open-source repositories

HLE-DiamondNew

Reasoning & knowledge

GDP.pdf

Professional document reasoning, All-pass

Terminal-Bench 4.0

Agentic coding & terminal use

CritPt v2 (Hard Subset)

Physics reasoning

AA-AnalystAgent

Quantitative analysis on spreadsheets & documents

Harvey LAB-AA v1.1Updated

Legal agentic work, Hallucination-Gated All-Pass Rate

EnterpriseOps-Gym-AA

Agentic business operations

GDPval-AA v2.1

Agentic real-world work tasks, Elo

AA-3DNew

Agentic interactive 3D experiences, Elo

Code2Video-AANew

Product and brand videos designed in code, Elo

ITBench-AA

Kubernetes incident root-cause analysis

MLCR-AAUpdated

Medical long context reasoning

MMMU-Pro

Visual reasoning

AA-PersonalityBench: Expressiveness ScoreNew

Rich, varied, well-crafted language

AA-PersonalityBench: Organization ScoreNew

Well-structured, scannable, answer-first

AA-PersonalityBench: Transparency ScoreNew

Truthful, acknowledges uncertainty, non-sycophantic

AA-PersonalityBench: Slop ScoreNew

Use of filler and generic language

While model intelligence generally translates across use cases, specific evaluations may be more relevant for certain use cases.

AA-Briefcase v1.1

AA-Briefcase Elo

AA-Briefcase v1.1 is an agentic knowledge work benchmark developed by Artificial Analysis. AA-Briefcase Elo is a combined metric that aggregates rubric pass rate, analytical quality Elo and presentation Elo · Higher is better

No publicly available API

AA-Briefcase Elo is a combined metric that aggregates analytical quality Elo, presentation Elo, and rubric pass rate, with rubric performance converted into Elo via synthetic head-to-head matches. Elo and 95% confidence interval bounds are clamped at 0.

AA-Omniscience v1.1

AA-Omniscience ネットスコア

AA-Omniscience v1.1 Net Score (higher is better) measures knowledge reliability and hallucination. It rewards correct answers, penalizes hallucinations, and has no penalty for refusing to answer. Scores range from -100 to 100, where 0 means as many correct as incorrect answers, and negative scores mean more incorrect than correct.

No publicly available API

AA-PersonalityBenchNew

パーソナリティ指数

各軸は8つのパーソナリティ指数の1つで、構成特性のEloのzスコアの平均を、ベンチマークで評価したすべてのモデルにわたる1〜100のパーセンタイル順位にしたもの

Openness Index

Artificial Analysis Openness Index：スコア

Openness Indexはモデルのオープン性を0～100の正規化尺度で評価します（高いほどオープン）

トークン使用量

Intelligence Indexのタスクあたりの出力トークン数

Artificial Analysis Intelligence Indexの1タスク実行に使う出力トークン数の加重平均

No publicly available API

The number of tokens required per Intelligence Index task. This is calculated by multiplying the output tokens per eval by the relative weights of each benchmark in the Intelligence Index, then dividing by task count (excluding repeats).

費用

Intelligence Index タスクあたりのコスト

Weighted average cost (USD) per Intelligence Index task · Segmented by token type · Lower is better

No publicly available API

Artificial Analysis Intelligence Index の実行コスト

Cost (USD) to run all evaluations in the Artificial Analysis Intelligence Index

No publicly available API

The cost to run the evaluations in the Artificial Analysis Intelligence Index, calculated using the model's input, cache hit, cache write, reasoning, and answer token prices and the number of tokens used across evaluations (excluding repeats).

料金：キャッシュヒット・入力・出力

Price (USD per M Tokens)

No publicly available API

Price per token for cached prompts (previously processed), typically offering a significant discount compared to regular input price, represented as USD per million tokens. The values shown here are the cache hit price; cache write and cache storage are billed separately and vary by provider — see "Cache pricing by provider" for detail.

コンテキストウィンドウ

Context window: tokens limit · Higher is better

No publicly available API

Larger context windows are relevant to RAG (Retrieval Augmented Generation) LLM workflows which typically involve reasoning and information retrieval of large amounts of data.

Maximum number of combined input & output tokens. Output tokens commonly have a significantly lower limit (varied by model).

パフォーマンス

タスクあたりの時間（分）、出力速度（毎秒トークン数）、最初の回答トークンまでの時間と最初のトークンまでの時間（秒）で測定

Intelligence Indexのタスクあたりの時間

Output tokens divided by end-to-end output speed (minutes per Intelligence Index task) · Speed at the model's own endpoint or the median across providers · Lower is better

No publicly available API

The weighted average time (minutes) per Artificial Analysis Intelligence Index task: output tokens per task divided by output speed, weighted by each benchmark's weight in the Intelligence Index.

Speed and latency metrics average each endpoint's runs over the past 5 days, and the error rate pools them. We run the benchmark every 6 hours, and endpoints of deprecated models every 18 hours.

出力速度

Output tokens divided by total request time, including time to first token · Higher is better

No publicly available API

Output tokens, including reasoning tokens, received per second over a request's full duration, from sending the request to receiving the final token. The headline value averages each Performance v3 workload over the past 5 days, then averages the workloads.

最初の回答トークンまでの時間

最初の回答トークン受信までの秒数 · 推論モデルの「思考」時間を含む

No publicly available API

Time to first answer token received, in seconds, after API request sent. For reasoning models, this includes the 'thinking' time of the model before providing an answer. For models which do not support streaming, this represents time to receive the completion.

モデル規模（オープンウェイトモデルのみ）

モデルサイズ：総パラメータ数とアクティブパラメータ数

Comparison between total model parameters and parameters active during inference (billions)

The total number of trainable weights and biases in the model, expressed in billions. These parameters are learned during training and determine the model's ability to process and generate responses.

The number of parameters actually executed during each inference forward pass, expressed in billions. For Mixture of Experts (MoE) models, a routing mechanism selects a subset of experts per token, resulting in fewer active than total parameters. Dense models use all parameters, so active equals total.

よくある質問

MiniMax-M3.1-Flashに関するよくある質問

MiniMax-M3.1-Flashは2026年10月19日にリリースされました。

MiniMax-M3.1-FlashはMiniMaxが開発しました。

MiniMax-M3.1-FlashのArtificial Analysis Intelligence Indexスコアは29で、同程度の規模の他のオープンウェイトモデルの中では平均を大きく上回る水準です（中央値：23）。

MiniMax-M3.1-FlashはIntelligence Indexのタスク1件あたり14.2分かかります（MiniMaxのAPIに基づく）。同程度の規模の他のオープンウェイトモデルと比べて平均より長いの水準です（中央値：13.2分、値が小さいほど優れています）。

MiniMax-M3.1-Flashの最初の回答トークンまでの時間は50.12秒です（MiniMaxのAPIに基づく）。同程度の規模の他のオープンウェイトモデルと比べて長い部類水準です（中央値：20.19秒）。

MiniMax-M3.1-Flashの料金は入力100万トークンあたり$0.15（非常に競争力が高い、中央値：$0.47）、出力100万トークンあたり$0.60（非常に競争力が高い、中央値：$1.97）です。MiniMaxのAPIに基づきます。

MiniMax-M3.1-Flashの料金は入力100万トークンあたり$0.15、出力100万トークンあたり$0.60です（MiniMaxのAPIに基づく）。キャッシュヒット／入力／出力を7:2:1とするブレンド料金は、100万トークンあたり$0.10です。料金はプロバイダーによって異なる場合があります。プロバイダー料金を比較

Intelligence Indexの評価で、MiniMax-M3.1-Flashは161M出力トークンを生成しました。同程度の規模の他のオープンウェイトモデルと比べて多い部類水準です（中央値：99.3M）。

はい。MiniMax-M3.1-Flashは推論モデルです。回答前に拡張思考や思考の連鎖による推論を行い、複雑な問題に取り組みます。

MiniMax-M3.1-Flashはテキスト、画像入力に対応しています。

MiniMax-M3.1-Flashはテキスト出力に対応しています。

はい。MiniMax-M3.1-Flashは画像入力に対応し、画像の分析、説明、画像に関する質問への回答が可能です。

はい。MiniMax-M3.1-Flashはマルチモーダルです。テキスト、画像入力を処理し、テキスト出力を生成できます。

MiniMax-M3.1-Flashのコンテキストウィンドウは1Mトークンです。これは、モデルが1回のリクエストで処理できるテキストと会話履歴の量を決定します。

はい。MiniMax-M3.1-Flashはオープンウェイトモデルです。モデルウェイトが一般公開されており、ダウンロードしてセルフホストできます。

MiniMax-M3.1-Flashのパラメーター数は428Bで、そのうち23Bが有効です。

MiniMax-M3.1-Flashは総パラメーター数428BのMixture of Experts（MoE）モデルですが、推論時に使用する有効パラメーター数は23Bのみです。

MiniMax-M3.1-FlashはMINIMAX COMMUNITY LICENSEライセンスで公開されています。商用利用は制限付きで認められています。ライセンスを表示

MiniMax-M3.1-FlashのArtificial Analysis Intelligence Indexスコアは29です。この複合ベンチマークでは、知識労働、コーディング、科学、一般知識についてモデルを評価します。

はい。MiniMax-M3.1-Flashは14社のプロバイダーを通じてAPIで利用できます。 APIプロバイダーを比較

MiniMax-M3.1-Flashは14社のAPIプロバイダーを通じて利用できます。プロバイダーを比較

MiniMax-M3.1-Flashの知能、性能、料金の分析

モデル概要

知能Updated

比較の概要

技術仕様

このクラスのモデル：129件

知能Updated

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index：オープンウェイトとプロプライエタリ

Artificial Analysis Intelligence Index

Open Weights

Intelligence Index とタスクあたりのコスト

Cost per Intelligence Index Task

Artificial Analysis Intelligence Index

Evaluations

Intelligence Evaluation Relevance

Artificial Analysis Intelligence Index

AA-Briefcase v1.1

AA-Briefcase Elo

AA-Briefcase Elo

AA-Omniscience v1.1

AA-Omniscience ネットスコア

AA-Omniscience Net Score

AA-PersonalityBenchNew

パーソナリティ指数

Openness Index

Artificial Analysis Openness Index：スコア

トークン使用量

Intelligence Indexのタスクあたりの出力トークン数

Output Tokens per Intelligence Index Task

費用

Intelligence Index タスクあたりのコスト

Cost per Intelligence Index Task

Artificial Analysis Intelligence Index の実行コスト

Cost to Run Artificial Analysis Intelligence Index

料金：キャッシュヒット・入力・出力

Cache Hit

コンテキストウィンドウ

コンテキストウィンドウ

Context Window for RAG

Context Window

パフォーマンス

Intelligence Indexのタスクあたりの時間

Time per Intelligence Index Task

Time Period

出力速度

End-to-End Output Speed

最初の回答トークンまでの時間

Time to First Answer Token

モデル規模（オープンウェイトモデルのみ）

モデルサイズ：総パラメータ数とアクティブパラメータ数

Total Parameters

Active Parameters at Inference Time

よくある質問

MiniMax-M3.1-Flashはいつリリースされましたか？

MiniMax-M3.1-Flashの開発元はどこですか？

MiniMax-M3.1-Flashの知能はどの程度ですか？

MiniMax-M3.1-Flashの速度はどの程度ですか？

MiniMax-M3.1-Flashの遅延はどの程度ですか？

MiniMax-M3.1-Flashの料金はいくらですか？

MiniMax-M3.1-Flash APIの料金はいくらですか？

MiniMax-M3.1-Flashの回答はどの程度冗長ですか？

MiniMax-M3.1-Flashは推論モデルですか？

MiniMax-M3.1-Flashはどの入力モダリティに対応していますか？

MiniMax-M3.1-Flashはどの出力モダリティに対応していますか？

MiniMax-M3.1-Flashは画像を処理できますか？

MiniMax-M3.1-Flashはマルチモーダルですか？

MiniMax-M3.1-Flashのコンテキストウィンドウはどのくらいですか？

MiniMax-M3.1-Flashはオープンソースですか？

MiniMax-M3.1-Flashのパラメーター数はいくつですか？

MiniMax-M3.1-Flashの有効パラメーターとは何ですか？

MiniMax-M3.1-Flashのライセンスは何ですか？

MiniMax-M3.1-Flashのベンチマーク性能はどの程度ですか？

MiniMax-M3.1-FlashはAPIで利用できますか？

MiniMax-M3.1-Flashはどこで利用できますか？