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AI 模型层是今天最密集的一条线：DeepSeek 把推理框架 DeepInfer 连同 V4.1 Flash 的部署实践与成本账一起开源，单集群日均 155 万亿 Token、每卡每小时 38 美元的数字在社区里被反复计算。Inception Labs 的 Mercury 3 则把扩散模型推到与自回归同级的位置，官方称 1000+ tokens/s 的同时参数量还更小。OpenAI 那边的主角换成了老语言，GPT-6 系列把 COBOL 迁移准确率抬到 97.9%。
稀宇科技（MiniMax）于 10 月 19 日宣布，正式上线 MiniMax M3.1 Flash 模型，该模型在线上推理速度方面较此前提升近 3 倍，在 Agent 类任务中的综合使用成本降低 70%。此前以匿名身份处理超过 200 万亿 Token 的 Space Bunny，正是该模型的早期版本。目前，M3.1 Flash 已上线 MiniMax API、MPlan 和 MiniMax Code，模型权重计划稍后开放。
在基准测试方面，M3.1 Flash 在 AutomationBench-AA 中表现突出，在 BankerToolBench 中取得 76.2 分；在软件开发评测 DeepSWE v1.1 中取得 73.7% 的成绩。在 Computer Use 方面，该模型在 OSWorld V2 和 Agents' Last Exam（ALE）中分别取得 61.7 分和 29.6 分，官方称两项成绩均位列国产模型第一。此外，该模型在 CyberGym 基准测试中取得 82% 的成绩，体现出代码审计、漏洞发现与验证等网络安全能力。
据悉，M3.1 Flash 主要面向复杂 Agent 任务、软件工程及跨应用电脑操作等场景。在企业工作流中，该模型可用于跨 SaaS 系统调用工具，处理销售、营销、运营、客服、财务及人力资源等任务；在软件开发场景中，可用于代码理解、功能开发、问题修复和测试验证；在 Computer Use 场景中，则可根据任务要求与真实桌面环境交互，执行跨应用操作。价格方面，M3.1 Flash 的 API 输入价格为每百万 Token 1 元，输出价格为每百万 Token 4 元，缓存读取价格为每百万 Token 0.1 元。MiniMax 表示，后续还将推出定位于更高智能上限的 Pro 版本。来源
