Le 19 octobre 2026, la société chinoise MiniMax a lancé MiniMax M3.1 Flash, un modèle de langage conçu pour les agents IA, la programmation et le pilotage d’applications sur un ordinateur. Son prix public est de 0,15 dollar par million de tokens envoyés et de 0,60 dollar par million de tokens produits, soit environ 0,13 et 0,53 euro au cours de référence de la BCE du 16 octobre 2026. C’est la moitié du tarif de base de MiniMax M3, son précédent modèle de langage, qui reste en vente.
M3.1 Flash est disponible dès maintenant par l’API de MiniMax, dans son abonnement M Plan et dans MiniMax Code, son application de programmation. Les poids du modèle, qui permettraient de le faire tourner sur ses propres serveurs, « seront publiés plus tard », écrit MiniMax, sans donner de date. L’entreprise confirme aussi que Space Bunny, un modèle diffusé anonymement qui a traité selon elle « plus de 200 000 milliards de tokens », était une première version de M3.1 Flash.
L’annonce arrive deux jours après celle de DeepSeek, autre laboratoire chinois : le 17 octobre, il a mis à jour son modèle rapide V4.1-Flash-1017 et lancé ses API de recherche web facturées 0,75 dollar les 1 000 appels. Le billet de MiniMax compare d’ailleurs les deux modèles.
Les tarifs annoncés
MiniMax affiche un tarif unique, quelle que soit la longueur de la requête : 0,15 dollar par million de tokens en entrée, 0,60 dollar en sortie et 0,015 dollar pour les tokens relus depuis le cache (le texte déjà envoyé, que l’API garde en mémoire). Selon sa page tarifs, un million de tokens correspond à environ 750 000 mots anglais.
MiniMax M3 coûte 0,30 dollar (0,27 euro) en entrée et 1,20 dollar (1,07 euro) en sortie tant que le texte envoyé ne dépasse pas 512 000 tokens, puis 0,60 et 2,40 dollars au-delà. La relecture du cache y coûte 0,06 dollar, quatre fois plus que sur M3.1 Flash. Une formule Priority, qui fait passer les requêtes en tête de file pour des réponses plus rapides, coûte 1,5 fois le tarif standard ; la page tarifs ne la propose que pour M3.
Le billet de lancement avance un autre chiffre : « Pour les tâches d’agent, le coût d’utilisation global du modèle est inférieur de 70 % à celui de son prédécesseur. » MiniMax ne nomme pas ce prédécesseur et ne détaille pas le calcul. Ces 70 % portent sur le coût total d’une tâche, qui dépend aussi du nombre de tokens consommés. La grille publique, elle, montre une baisse de 50 % par token par rapport au tarif de base de M3.
Un million de tokens de contexte et une réflexion réglable
D’après la documentation de MiniMax, M3.1 Flash lit jusqu’à un million de tokens en une seule requête, comme M3. Il accepte du texte, des images et de la vidéo en entrée.
Le modèle réfléchit avant de répondre, et cette phase ne peut pas être désactivée. Un paramètre baptisé « effort » en règle la profondeur sur cinq niveaux, de low à max. Par défaut, l’API applique max, le niveau qui produit le plus de tokens de sortie, les plus chers. Pour réduire le temps de réponse et la consommation, la documentation conseille de baisser ce niveau.
L’API accepte deux formats de requête : celui d’Anthropic, que MiniMax recommande, et celui d’OpenAI. Côté vitesse, MiniMax annonce un débit qui peut dépasser 200 tokens par seconde en usage courant, avec une médiane constamment au-dessus de 170 tokens par seconde. L’entreprise l’attribue à une parcimonie (sparsity) plus poussée du modèle. Le billet évoque aussi une inférence en ligne « près de trois fois plus rapide », sans préciser par rapport à quoi.
Les scores publiés par MiniMax
Le texte du billet cite cinq résultats. Un tableau publié en image dans le même billet en donne quinze et place M3.1 Flash face à six modèles : DeepSeek V4.1-Flash-1017 et V4.1-Flash, Kimi-K3, GLM-5.3, GPT-5.6 Sol et Opus 5 d’Anthropic.
M3.1 Flash y obtient le meilleur score sur trois lignes. Il arrive en tête sur Automation-Bench (62,2), un test de processus métier publié par Zapier, et sur LOCA-Bench 256K (60,3), qui éprouve les agents sur de très longs contextes. Sur BankerToolBench, il fait jeu égal avec Opus 5, à 76,2.
Sur les quatre autres tests cités dans le texte, un concurrent fait mieux dans ce même tableau :
| Test | Score de M3.1 Flash | Meilleur score du tableau |
|---|---|---|
| DeepSWE v1.1 (développement logiciel) | 73,7 | 77,0 (DeepSeek V4.1-Flash-1017) |
| OSWorld 2.0 (pilotage d’un ordinateur) | 61,7 | 70,6 (Opus 5) |
| Agents’ Last Exam (tâches professionnelles) | 29,6 | 32,2 (Opus 5) |
| CyberGym (recherche de vulnérabilités) | 82,2 | 84,5 (GLM-5.3) |
Le billet classe M3.1 Flash premier des modèles chinois sur OSWorld et Agents’ Last Exam. MiniMax affirme aussi que le modèle mène de bout en bout des processus répartis sur plusieurs logiciels SaaS, dans la vente, le marketing, les opérations, le service client, la finance et les ressources humaines.
Les notes du tableau décrivent des conditions fixées par MiniMax : la plupart des tests passent par des agents de programmation comme Claude Code ou Codex, avec des fenêtres de contexte choisies par l’entreprise. Sur BankerToolBench, c’est un autre modèle de MiniMax, M2.7, qui a noté les réponses. Le score d’Agents’ Last Exam vient du classement officiel du test, au niveau d’effort max selon un graphique du billet.
Un autre graphique rapporte les scores au coût. Sur Automation-Bench, M3.1 Flash atteint 62,8 % au niveau max (le tableau indiquait 62,2) pour moins de 0,05 dollar par tâche en moyenne, contre près d’un dollar pour Opus 5.5, successeur d’Opus 5, au même niveau. La note du graphique précise que DeepSeek V4.1-Flash-1017 y est compté à son tarif d’heures pleines, 0,30 dollar en entrée et 1,20 dollar en sortie. Aux heures creuses, DeepSeek le facture 0,15 et 0,60 dollar selon sa grille, soit le prix de M3.1 Flash.
Space Bunny, testé sous un faux nom
MiniMax écrit que Space Bunny a traité ses 200 000 milliards de tokens « en fonctionnant de manière anonyme », sans dire où. Selon Startup Fortune, un modèle gratuit appelé Space Bunny Alpha est apparu le 23 septembre 2026 sur OpenRouter, une plateforme qui donne accès à de nombreux modèles par une seule API. Il y figurait sous l’étiquette de fournisseur « Stealth », avec un contexte d’un million de tokens, et sa fiche a expiré le 5 octobre. MiniMax était alors la piste privilégiée des développeurs, rapporte le site.
Entre-temps, le 27 septembre, MiniMax avait ouvert une préversion, M3.1-Flash-Preview, aux utilisateurs de MiniMax Code, selon IT Home.
Promesses sans date et mesures extérieures
La documentation présente M3.1 Flash comme « un modèle à poids ouverts ultra-efficace pour le travail quotidien », mais le billet précise que les poids « seront publiés plus tard », sans date ni licence. Au 19 octobre, personne ne peut donc télécharger le modèle ni l’héberger soi-même. Un modèle Pro, présenté comme celui qui « repousse les limites de l’intelligence », arrivera lui aussi « plus tard ».
Le site d’évaluation Artificial Analysis a publié sa fiche du modèle dès le 19 octobre. M3.1 Flash y obtient 42 à l’indice d’intelligence maison, contre une médiane de 13 pour les modèles comparables. Pour passer les tests de cet indice, il a produit 180 millions de tokens, quand la médiane s’établit à 99 millions : Artificial Analysis le qualifie de « très verbeux ». Le site le range pour l’instant parmi les modèles propriétaires.
Notre analyse
MiniMax vend désormais un modèle pour agents et pour le code à 0,15 dollar en entrée et 0,60 dollar en sortie par million de tokens, au même tarif jusqu’à un million de tokens par requête. Ce prix n’est pas le plus bas du marché. DeepSeek demande le même prix pour V4.1-Flash-1017 aux heures creuses. Selon la page tarifs d’Anthropic, Claude Haiku 5.5 coûte 0,10 dollar (0,09 euro) en entrée et 0,50 dollar (0,44 euro) en sortie tant que le texte envoyé ne dépasse pas 100 000 tokens, puis 0,50 et 2,50 dollars au-delà.
Face à Haiku, M3.1 Flash ne devient moins cher au token qu’au-delà de 100 000 tokens envoyés, sur les requêtes longues : gros dépôts de code, dossiers de plusieurs centaines de pages, sessions d’agent qui accumulent du contexte. Comme l’API accepte le format de requête d’Anthropic, un outil écrit pour l’API de Claude peut appeler ce modèle en changeant l’adresse, la clé et le nom du modèle. Cela simplifie le passage d’un fournisseur à l’autre.
Plusieurs modèles ouverts ou bon marché sont déjà sortis en octobre. Le 15 octobre, Meta a publié les poids de Muse Spark Open et NVIDIA a mis en ligne sur Hugging Face deux modèles de sa famille Nemotron 3.5. Chez MiniMax, la mention « poids ouverts » reste pour l’instant une promesse.
Le prix au token ne dit pas tout de la facture. Le modèle réfléchit à chaque requête, au niveau maximal par défaut, et Artificial Analysis a mesuré une production de tokens bien supérieure à la médiane. Les comparaisons de coût du billet reposent sur des choix de MiniMax, dont le tarif d’heures pleines retenu pour DeepSeek. L’entreprise ne publie pas non plus le détail de ses 70 % d’économie.
Trois signaux permettront de juger le lancement : la publication des poids et de leur licence, d’autres évaluations indépendantes (notamment sur le code et la cybersécurité), puis la date et le prix du modèle Pro.
Sources
- MiniMax M3.1 Flash: Redefining Agent Performance and Cost, MiniMax, 19 octobre 2026
- Pricing Overview, documentation de l’API MiniMax, consultée le 19 octobre 2026
- Model Invocation, documentation de l’API MiniMax, consultée le 19 octobre 2026
- MiniMax-M3.1-Flash Intelligence, Performance & Price Analysis, Artificial Analysis, consultée le 19 octobre 2026
- Models & Pricing, documentation de l’API DeepSeek, consultée le 19 octobre 2026
- Pricing, documentation Claude d’Anthropic, consultée le 19 octobre 2026
- MiniMax quietly launches M3.1-Flash after weeks as a mystery Space Bunny model, Startup Fortune, 19 octobre 2026
- MiniMax 最新文本模型 M3.1-Flash-Preview 上线 MiniMax Code 平台，额度重置卡同步发出, IT Home, 27 septembre 2026
Image d’en-tête : graphique MACCUS, données de la page tarifs de l’API MiniMax (19 octobre 2026)
