MiniMax выпустила M3.1 Flash: MoE-модель на 428 млрд параметров для агентных задач

Китайский разработчик ИИ MiniMax сделал доступной свою новую языковую модель M3.1 Flash 19 октября 2026 года. Модель построена на архитектуре «смеси экспертов» (MoE), всего в ней 428 миллиардов параметров, и она ориентирована на агентные задачи.

По опубликованным данным, для каждого отдельного шага M3.1 Flash задействует примерно 23 миллиарда этих параметров. Также модель поддерживает окно контекста в 1 миллион токенов, которого достаточно, чтобы за один проход обработать длинные документы, большие кодовые базы или многошаговые истории задач.

Цены и открытые веса

Через свой API MiniMax берёт 0,15 доллара за миллион входных токенов и 0,60 доллара за миллион выходных. Компания заявила, что веса модели будут опубликованы 23 октября 2026 года. Лицензия, на условиях которой их выпустят, в доступной информации не указана.

Модель MoE делится на множество специализированных подсетей, и для каждого входа работает лишь их часть. Цель такого подхода — сохранить объём знаний очень крупной модели, одновременно приблизив стоимость вывода и задержку к показателям гораздо меньшей модели, что согласуется с низкой ценой, установленной MiniMax.

Почему это важно

Агентные системы вызывают инструменты, пишут код и выполняют многошаговые задачи от имени пользователя, и при этом они нередко расходуют огромные объёмы токенов. Поэтому стоимость за токен становится решающим фактором для разработчиков, которые создают продукты на основе таких моделей.

MiniMax, базирующаяся в Шанхае, входит в число нескольких китайских компаний, привлекших внимание благодаря моделям генерации как текста, так и видео. Крупные модели китайских лабораторий с открыто опубликованными весами стали заметным источником ценового давления на мировом рынке.

Результаты бенчмарков и сравнения с конкурирующими моделями в доступной информации не приводятся. Независимое тестирование после публикации весов должно дать более ясную картину того, как модель работает на практике.