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测评
媒体MiniMax M3.1 Flash

Vals AI 任务基准与成本:MiniMax-M3.1-Flash 的能力分项快照

原始来源

Vals AI

作者Vals AI

原文日期2026-10-20

Tabbit 整理2026-10-20

查看原文

一句话结论

Vals AI 页面当前把 MiniMax-M3.1-Flash 的 Vals Index 综合分显示为 53.78% ± 1.07,排名 15/23,并同时列出 7 个组件基准;页面更新说明称该评测使用 Vals Index v2.2、MiniMax 官方 API、temperature 1、top_p 0.95、max compute effort。综合分只能说明该指数快照,不能替代任一具体任务分数。

适用场景

  • 适合判断的任务:在 Vals AI 的同一页面口径下比较 Agent、编码、金融、法律、税务和终端任务的公开分项结果,以及该页面记录的成本和延迟。

  • 不适合外推的任务:把 Vals Index 综合分当成通用准确率;把任一组件分数外推为所有业务表现;把不同页面更新时间、排名分母或成本标签直接合并。

  • 适用的模型版本:页面标识为 MiniMax-M3.1-Flash,发布日期为 2026-10-20;页面称其为 MiniMax 开放权重模型。

  • 测试环境或客户端:更新说明称通过官方 MiniMax API 运行,默认提供商为 MiniMax。页面提示部分基准可能使用不同提供商和参数,但未逐项展开。

  • 推理档位和参数:更新说明公开 temperature 1、top_p 0.95、compute effort max、262k max output tokens;超参数面板另显示 top_k DEFAULT、max output tokens 524,288,见边界说明。

测评方法

Vals AI 更新条目写明:对 MiniMax-M3.1-Flash 运行 Vals Index v2.2 及其组件。当前页面列出 Vals Index、EMB v1.1、Finance Agent v2.1、Legal Research Bench、Tax Agent Bench、Vibe Code Bench v1.1、HLAB-Vals-1.1 和 Terminal-Bench 4.0。页面用百分比表示准确率,并在多数行后显示 ± 数值;没有公开每项的题目、样本量或不确定性计算方法。

页面当前模型卡的总体指标是 Vals Index 准确率 53.78% ± 1.07、排名 15/23、Vals Index 测试成本 $0.660、延迟 43 min 18 s。页面更新说明则写为 15/22、每测试 $4.46,并给出开放权重模型排名 5/11。两组值在同一页面可见,可能对应不同更新时间或展示口径;本文分别保留,不将其合并为一个数。

关键结果

综合指数

指标页面当前模型卡单位/口径
Vals Index53.78% ± 1.07综合准确率;当前排名 15/23
Vals Index 测试成本$0.660页面标签为 COST / TEST (VALS INDEX)
延迟43 min 18 s页面标签为 LATENCY

更新说明另写:Vals Index 53.78%,排名 15/22,每测试 $4.46,开放权重模型排名 5/11。该段是页面 2026-10-20 的更新文字,不能覆盖当前卡片,也不能与当前卡片相加或换算。

具体任务基准

基准准确率页面排名
EMB v1.167.84% ± 2.2919/30
Finance Agent v2.158.83% ± 2.0722/28
Legal Research Bench34.13% ± 3.3044/82
Tax Agent Bench32.14% ± 3.3419/73
Vibe Code Bench v1.173.94% ± 4.2538/116
HLAB-Vals-1.17.50% ± 2.2717/24
Terminal-Bench 4.025.25% ± 1.0122/52

页面更新文字还给出与 MiniMax-M3 的对照:Vibe Code Bench 为 73.94% 对 47.57%,Tax Agent Bench 为 32.14% 对 20.59%,EMB v1.1 为 67.84% 对 59.75%,Finance Agent v2.1 为 58.83% 对 54.34%,Legal Research Bench 为 34.13% 对 29.81%。这些是对应任务的分数对照,不是综合指数差值。

原始数据

  • 模型信息:MiniMax-M3.1-Flash;开发者 MiniMax;开放权重;上下文窗口 1M;模型卡最大输出 token 为 524K;输入模态显示支持文本和图片。

  • 价格:模型卡显示输入/输出 token 成本 $0.15/$0.60;更新说明写为每百万输入 token $0.15、每百万输出 token $0.60。

  • 运行参数:更新说明为官方 MiniMax API、temperature 1、top_p 0.95、compute effort max、262k max output tokens。展开的超参数面板为默认提供商 MiniMax、temperature 1、top P 0.95、top K DEFAULT、max output tokens 524,288、compute effort MAX。

  • 版本:更新说明明确写 Vals Index v2.2;组件名称和版本仅以页面可见标题为准,例如 EMB v1.1、Finance Agent v2.1、Vibe Code Bench v1.1 和 HLAB-Vals-1.1。

  • 页面动态性:当前模型卡显示 Vals Index 15/23,更新文字显示 15/22;排名分母、模型集合和成本展示可能随页面更新变化。本文以 2026-10-21 页面可见内容为快照。

结论与边界

这页支持的有限结论是:在 Vals AI 的公开快照中,MiniMax-M3.1-Flash 在 Vibe Code Bench v1.1 的分数最高(73.94%),EMB v1.1 为 67.84%,Finance Agent v2.1 为 58.83%;HLAB-Vals-1.1 为 7.50%,Terminal-Bench 4.0 为 25.25%。这些是不同任务的分项结果,不能合成为一个业务成功率。

页面没有公开逐题提示词、任务数量、随机种子、重复次数、评分细则、硬件和并发设置、API 或模型快照、各基准的实际提供商与参数、不确定性计算方法,也没有解释 $0.660 与 $4.46 per test 的差异。因此,页面数据可用于记录同一 Vals 快照下的相对位置和复现参数,不能据此完整重算成本或复现全部分数。

复现说明

复现时固定原文 URL、采集日期、MiniMax API 提供商、模型标识、Vals Index v2.2、temperature 1、top_p 0.95、compute effort max,并分别记录更新说明的 262k max output tokens 与页面超参数面板的 524,288。每项基准应单独记录题目数、版本、提供商、参数、耗时、输入输出 token 和费用;若页面仍同时显示两套排名或成本,应保留标签和快照时间,不自行推导缺失数据。

Tabbit 小编提醒

本文是第三方资料导航。测试环境、模型版本和主观体验可能不同,请以原文为准。

MiniMax M3.1 Flash

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