MiniMax представила M3.1 Flash: MoE-модель на 428 млрд параметрів для агентних завдань

Китайський розробник штучного інтелекту MiniMax зробив доступною свою нову мовну модель M3.1 Flash 19 жовтня 2026 року. Модель побудована на архітектурі mixture-of-experts (MoE), загалом вона має 428 мільярдів параметрів і орієнтована на агентні робочі навантаження.

За оприлюдненими даними, M3.1 Flash для кожного окремого кроку активує близько 23 мільярдів із цих параметрів. Також модель підтримує вікно контексту на 1 мільйон токенів, чого достатньо, щоб за один раз обробити довгі документи, великі кодові бази або розширені історії багатокрокових завдань.

Ціна та відкриті ваги

MiniMax стягує 0,15 долара за мільйон вхідних токенів і 0,60 долара за мільйон вихідних токенів через свій API. Компанія повідомила, що ваги моделі будуть опубліковані 23 жовтня 2026 року. Ліцензію, за якою їх випустять, у доступній інформації не вказано.

Модель MoE поділяється на багато спеціалізованих підмереж, і для кожного вхідного запиту працює лише їх частина. Мета такого підходу — зберегти місткість знань дуже великої моделі, водночас наблизивши вартість і затримку інференсу до показників значно меншої моделі, що узгоджується з низькою ціною, яку встановила MiniMax.

Чому це важливо

Агентні системи викликають інструменти, пишуть код і виконують багатокрокові завдання від імені користувача, і зазвичай вони витрачають великі обсяги токенів. Тому ціна за токен стає вирішальним чинником для розробників, які створюють продукти на основі таких моделей.

MiniMax, що базується в Шанхаї, є однією з кількох китайських компаній, які привернули увагу завдяки моделям генерації як мови, так і відео. Великі моделі китайських лабораторій з відкрито опублікованими вагами стали помітним джерелом цінового тиску на глобальному ринку.

Результати бенчмарків і порівняння з конкуруючими моделями в доступній інформації не наводилися. Незалежне тестування після публікації ваг має дати чіткіше уявлення про те, як модель працює на практиці.