MiniMax, M3.1 Flash modelini tanıttı: 428 milyar parametre, 1 milyon token bağlam

Çinli yapay zekâ şirketi MiniMax, 19 Ekim 2026'da M3.1 Flash adlı yeni dil modelini kullanıma açtı. Uzmanlar karışımı (MoE) mimarisine dayanan model toplam 428 milyar parametreye sahip ve ajan tabanlı iş akışlarını hedefliyor.

Açıklanan bilgilere göre M3.1 Flash, her işlemde toplam parametrelerinin yalnızca yaklaşık 23 milyarını devreye sokuyor. Model ayrıca 1 milyon tokenlik bir bağlam penceresi sunuyor; bu da uzun belgelerin, geniş kod tabanlarının ya da çok adımlı görev geçmişlerinin tek seferde işlenebilmesi anlamına geliyor.

Fiyatlandırma ve açık ağırlıklar

MiniMax, modeli API üzerinden milyon girdi tokeni başına 0,15 dolar, milyon çıktı tokeni başına ise 0,60 dolar karşılığında sunuyor. Şirket, model ağırlıklarının 23 Ekim 2026'da yayımlanacağını belirtti. Ağırlıkların hangi lisansla paylaşılacağı mevcut bilgilerde yer almıyor.

MoE yaklaşımında model, birçok uzman alt ağdan oluşuyor ve her girdi için bunların yalnızca bir kısmı çalıştırılıyor. Bu yöntem, büyük bir modelin bilgi kapasitesini korurken çıkarım maliyetini ve gecikmeyi daha küçük modellerin seviyesine yaklaştırmayı amaçlıyor. M3.1 Flash'ın düşük fiyatı da bu verimlilik hedefiyle uyumlu görünüyor.

Neden önemli

Ajan modelleri, kullanıcı adına araç çağıran, kod yazan ve çok adımlı görevleri yürüten sistemlerin temelini oluşturuyor. Bu tür kullanımlarda çok sayıda token tüketildiği için birim fiyat, geliştiriciler açısından belirleyici bir etken haline geliyor.

Şanghay merkezli MiniMax, son yıllarda hem dil hem de video üretim modelleriyle öne çıkan Çinli şirketler arasında yer alıyor. Çinli geliştiricilerin ağırlıklarını açık paylaştığı büyük modeller, küresel pazarda fiyat rekabetini artıran unsurlardan biri olarak görülüyor.

Modelin performans testlerindeki sonuçlarına ve rakip modellerle karşılaştırmasına ilişkin ayrıntılar, ulaşılabilen bilgilerde bulunmuyor. Ağırlıkların yayımlanmasının ardından bağımsız değerlendirmelerin modelin gerçek kapasitesini daha net ortaya koyması bekleniyor.