MiniMax M3.1 Flash 정식 출시: 입력 $0.15·출력 $0.60, 가중치는 미공개
MiniMax가 2026년 10월 19일 M3.1 Flash를 정식 출시했다. 100만 토큰당 입력 $0.15, 출력 $0.60이며 가중치는 미공개다. 성능 수치는 자사 발표 기준이다.
MiniMax가 2026년 10월 19일 M3.1 Flash를 정식 출시했다. 100만 토큰당 입력 $0.15, 출력 $0.60이며 가중치는 미공개다. 성능 수치는 자사 발표 기준이다.
핵심 요약
MiniMax가 2026년 10월 19일 M3.1 Flash를 정식 출시했다(MiniMax 공식 블로그). 9월 27일 프리뷰는 Token Plan 전용이었고 가격이 공개되지 않았다(DataNorth). 정식 출시와 함께 가격이 공개됐다. 제공 경로는 MiniMax API, M Plan, MiniMax Code다.
모델 가중치는 “나중에 공개할 예정”이다. 날짜는 정해지지 않았고 현재는 오픈웨이트가 아니다. 이 글의 성능 수치는 모두 MiniMax 발표 기준이며, 독립 검증 벤치마크는 확인되지 않았다.
주요 기능
1. 에이전트 작업 중심 벤치마크
MiniMax가 공개한 결과는 다음과 같다(MiniMax 발표 기준).
| 벤치마크 | 결과 | 비고 |
|---|---|---|
| DeepSWE v1.1 | 73.7% | - |
| OSWorld V2 | 61.7 | 중국 모델 중 1위라고 주장 |
| BankerToolBench | 76.2 | - |
| CyberGym | 82% | - |
| Agents' Last Exam (ALE) | 29.6 | 중국 모델 중 1위라고 주장 |
| AutomationBench-AA | 점수 미공개 | “상위권”이라고만 언급 |
순위 주장은 MiniMax의 설명이며 외부 검증은 확인되지 않았다.
2. 희소성 강화에 따른 속도와 비용
MiniMax는 “더 공격적인 희소성(more aggressive sparsity)”을 적용했다고 밝혔다. 그 결과 온라인 추론이 3배 빠르고, 에이전트 작업 기준 사용 비용이 이전 버전 대비 70% 절감됐다고 한다. 일상 사용 시 출력 속도는 200+ TPS, 중앙값(P50)은 170+ TPS라는 설명이다. 모두 자사 주장이다. 파라미터 수를 포함한 구체적인 아키텍처는 공개되지 않았다.
3. 균일 가격
| 항목 | 100만 토큰당 |
|---|---|
| 입력 | $0.15 |
| 출력 | $0.60 |
| 캐시 입력 | $0.015 |
가격은 균일가로 책정됐다. 캐시 입력 단가는 일반 입력의 10분의 1이다.
4. 트래커에만 있는 사양
DigitalApplied 트래커는 1M 토큰 컨텍스트, 이미지·비디오 이해, 기본 ON인 사고(thinking) 모드, low부터 max까지의 노력 수준(기본값 max)을 기재했다. 공식 블로그 본문에서는 확인되지 않았다. 참고 정보로만 다룬다.
사용성 분석
공식 단가 기준으로 출력 단가는 입력의 4배다. 출력이 긴 에이전트 작업에서는 출력 토큰이 비용을 좌우한다. 입력 100만 토큰과 출력 10만 토큰을 처리하면 $0.21이다(공식 단가로 계산한 값). 반복되는 컨텍스트가 많은 작업이라면 캐시 입력 단가가 비용을 더 낮춘다.
트래커 내용대로 사고 모드가 기본 ON이고 노력 수준이 max라면 출력 토큰이 늘 수 있다. 실제 청구액은 직접 측정해야 한다. TPS 수치도 자사 측정이므로 자신의 워크로드에서 확인하는 편이 안전하다.
장단점
장점은 공개된 낮은 단가, 캐시 입력 할인, 에이전트 벤치마크 결과의 공개, 속도와 비용 개선 주장이다. 한계는 독립 검증 부재, 가중치 공개 시점 미정, 아키텍처 비공개, AutomationBench-AA 점수 미공개다.
전망
본지가 6월 4일 다룬 MiniMax M3는 1M 컨텍스트 오픈웨이트 모델이었다. 반면 M3.1 Flash는 현재 API와 구독 경로로만 쓸 수 있다. 가중치가 공개되면 자체 호스팅과 외부 벤치마크 측정이 가능해진다. 공개 날짜는 아직 없으므로, 당분간 평가는 API 기준으로 이뤄진다.
결론
M3.1 Flash는 에이전트 작업의 토큰 비용을 따져 보는 개발자에게 평가해 볼 만한 후보다. 다만 성능 수치가 모두 자사 발표이고 가중치도 공개되지 않았다. 도입 전에 자체 테스트로 정확도와 실제 비용을 확인해야 한다. 평점은 3점이다.
장점
- 100만 토큰당 입력 $0.15, 출력 $0.60의 공개된 균일 가격
- 캐시 입력 $0.015로 반복 컨텍스트 비용 절감 가능
- 에이전트 작업 중심 벤치마크 5종의 수치 공개
- MiniMax API, M Plan, MiniMax Code 등 복수의 제공 경로
단점/한계
- 모든 성능 수치가 자사 발표이며 독립 검증 벤치마크 미확인
- 가중치는 공개 예정이나 날짜 미정, 현재 오픈웨이트 아님
- 파라미터 수 등 구체적 아키텍처 미공개
- 1M 컨텍스트 등 일부 사양은 공식 블로그에서 확인되지 않음
참고 자료
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주요 기능/특징
1. 2026-10-19 정식 출시 (9월 27일 프리뷰는 Token Plan 전용) 2. 100만 토큰당 입력 $0.15 / 출력 $0.60 / 캐시 입력 $0.015 3. MiniMax 발표 기준 DeepSWE v1.1 73.7%, OSWorld V2 61.7, CyberGym 82% 4. MiniMax 발표 기준 추론 3배 빠름, 에이전트 작업 비용 70% 절감 5. 가중치는 추후 공개 예정(날짜 미정), 현재 오픈웨이트 아님
핵심 인사이트
- 프리뷰에서 가격이 비공개였던 모델이 정식 출시와 함께 입력 $0.15, 출력 $0.60으로 확정됐다
- 캐시 입력 단가 $0.015는 일반 입력의 10분의 1이라 반복 컨텍스트가 많은 에이전트에 유리하다
- 출력 단가가 입력의 4배이므로 출력이 긴 작업에서는 출력 토큰이 비용을 좌우한다
- 벤치마크가 코딩, 컴퓨터 조작, 금융 도구, 보안, 에이전트 종합으로 에이전트 작업에 집중돼 있다
- OSWorld V2와 ALE의 중국 모델 1위는 MiniMax의 주장이며 독립 검증은 확인되지 않았다
- 속도 3배와 비용 70% 절감은 더 공격적인 희소성에 따른 자사 주장이고 구체적 아키텍처는 비공개다
- 1M 컨텍스트, 이미지·비디오 이해, 사고 모드 기본 ON은 DigitalApplied 트래커에만 있고 공식 블로그에서는 미확인이다
- 가중치 공개는 예고됐지만 날짜가 없어 현재는 API 기준으로만 평가할 수 있다
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