MiniMax lance M3.1 Flash, un puissant modèle d'IA doté de 428 milliards de paramètres, qui surpasse ses concurrents dans les tests de programmation et de cybersécurité.
MiniMax lance un nouveau modèle d'IA
MiniMax Group Inc., une entreprise chinoise d'intelligence artificielle basée à Shanghai, a lancé « MiniMax M3.1 Flash » sur son API. Le modèle est un type de modèle d'intelligence artificielle (IA) appelé « mélange d'experts » (MoE, pour mixture-of-experts) et est proposé à un prix de 0,15 dollar par million de jetons d'entrée.Les performances du modèle
Selon les chiffres fournis par l'entreprise, le modèle obtient un score de 62,2 sur Automation-Bench v1.0.6, devant Opus 5 (50,3) et GPT-5.6 Sol (45,8). Le modèle compte 428 milliards de paramètres, dont environ 23 milliards sont actifs, et accepte en entrée des données textuelles, des images et des vidéos, tout en renvoyant une sortie textuelle.Capacités spécialisées
Le modèle intègre également un mécanisme d'attention parcimonieuse et un encodeur visuel natif. La fenêtre de contexte est de 1 000 000 de jetons. En matière de programmation, M3.1 Flash obtient un score de 73,7 sur DeepSWE v1.1, légèrement au-dessus de GPT-5.6 Sol (73,0), contre 74,0 pour Opus.Performances en cybersécurité et en vision
En cybersécurité, le modèle atteint un score de 82,2 % sur CyberGym, ce qui témoigne de capacités de pointe pour détecter et valider des vulnérabilités. En vision, MiniMax M3.1 Flash atteint 91,0 sur BabyVision avec outils et 82,5 sur CharXiv RQ, mais obtient un score de 43,4 sur HLE sans outils.Disponibilité du modèle et cas d'usage
Les poids du modèle devraient être disponibles d'ici la fin d'octobre 2026. MiniMax M3.1 Flash est destiné à la programmation, aux tâches administratives automatisées et au raisonnement visuel. Il fait partie des six « tigres chinois de l'IA ». L'entreprise a été cotée à la Bourse de Hong Kong en janvier 2026.Comparaisons avec les autres modèles
Sur le benchmark CoWork, M3.1 Flash occupe la première place du classement Automation-Bench v1.0.6 avec un score de 62,2. Il est à égalité avec Opus 5 sur BankerToolBench, avec un score de 76,2. Il domine également le benchmark LOCA-Bench 256K avec un score de 60,3.Coût et efficacité
Le coût par tâche de M3.1 Flash est de 0,15 dollar par million de jetons d'entrée (prix compétitif, médiane : 0,24 dollar) et de 0,60 dollar par million de jetons de sortie (prix modéré, médiane : 0,87 dollar). MiniMax exprime cette valeur en coût par tâche, et non par jeton.Indicateurs d'évaluation
MiniMax M3.1 Flash obtient un score de 43 sur l'indice d'intelligence d'Artificial Analysis, nettement au-dessus de la moyenne des modèles comparables (médiane : 13). Lors de l'évaluation de cet indice, il a généré 180 millions de jetons, un volume très élevé comparé à la médiane de 100 millions.Performances sur des tâches spécifiques
En moyenne, l'évaluation de MiniMax-M3.1-Flash sur l'indice d'intelligence coûte 0,22 dollar par tâche. Avec 93 jetons par seconde, MiniMax-M3.1-Flash est plus lent que la moyenne (114).Contexte sectoriel
Le lancement de M3.1 Flash par MiniMax intervient quelques semaines après que Clement Delangue, PDG de Hugging Face, a déclaré que la Chine mène actuellement la course à l'IA et pourrait dominer le secteur d'ici la fin de l'année.Applications concrètes du modèle
Le 19 octobre 2026, l'entreprise chinoise d'intelligence artificielle MiniMax a annoncé le lancement de M3.1 Flash. Le modèle affiche des performances améliorées sur un large éventail de tests, atteignant le niveau des modèles de pointe dans des tâches complexes impliquant des agents (cowork), l'utilisation d'un ordinateur, le développement logiciel (programmation) et la cybersécurité.Capacités liées aux flux de travail professionnels
Le modèle figure parmi les meilleurs sur Automation-Bench-AA et est capable de mener de véritables flux de travail professionnels via des systèmes SaaS, en résolvant de bout en bout des problèmes dans les domaines des ventes, du marketing, des opérations, du service client, de la finance et des ressources humaines. Avec un score de 76,2 sur BankerToolBench, il excelle dans des défis complexes du monde réel, tels que la planification en plusieurs étapes, le maintien de la cohérence entre documents et fichiers, la conformité financière et l'enchaînement d'appels d'outils.
