MiniMax、コーディング特化のM3.1 Flashを発表

中国のAIスタートアップMiniMax（ミニマックス）は、ソフトウェア開発や自律エージェント向けに特化した最新の大規模言語モデル（LLM（大量のテキストデータから学習した大規模な言語生成・理解AIモデル））「MiniMax M3.1 Flash」を発表した。世界の主要リーダーボード上で正体を伏せて累計200兆トークン以上を処理し首位を獲得していた覆面モデル「Space Bunny」の正式版となる。API提供が即座に開始されたほか、2026年10月23日にはオープンウェイト（モデルの重み）の公開が予告されている。

速度3倍とコスト70%削減を両立したフラッシュモデル

MiniMax M3.1 Flashは、同社の動画生成AI「MiniMax H3」系統とは異なり、テキストやコードの生成およびツール操作に最適化されたマルチモーダルモデルである。コンテキストウィンドウ（一度に扱える入力量）は100万トークンに対応し、推論時に思考の深さを段階的に調整できる機能を備える。

同社が2026年6月に提供を開始した上位LLM「MiniMax M3」と比較して、推論速度は約3倍に高速化され、利用コストは約70%削減された。出力速度は日常的な利用で200トークン/秒（TPS）を超え、中央値でも170 TPS以上を安定して記録する。

項目	MiniMax M3.1 Flash	既存モデル（MiniMax M3比）
入力料金（100万トークン）	0.15ドル（約24円）	約70%のコスト削減
出力料金（100万トークン）	0.60ドル（約95円）	約70%のコスト削減
キャッシュ読み取り（100万トークン）	0.015ドル（約2円）	高度なキャッシュ効率化
推論速度	170〜200+ TPS	約3倍の高速化
コンテキスト長	100万トークン	長文・大規模コード対応

エージェント業務自動化ベンチマークでトップスコアを記録

MiniMaxが公表した性能評価によると、実務ワークフローの自律遂行能力を測定する「Automation-Bench v1.0.6」において、M3.1 Flashはスコア62.2%を達成した。これは比較対象の7モデル中で首位となり、「DeepSeek-V4.1-Flash-1017」の60.5%や「Claude Opus 5」の50.3%を上回る結果である。

一方で、ソフトウェアの不具合修正能力を評価する「DeepSWE v1.1」では73.7%を記録し、DeepSeekの77.0%には及ばなかった。また、画像を伴う推論タスク「BabyVision」のツール使用時スコアは91.0%であり、Claude Opus 5の94.1%を下回るなど、タスク特性による得意・不得意も示されている。

重み公開と開発者への影響・未確認事項

モデルの重み公開は10月23日に予定されているが、ローカル環境での実行可否を左右するパラメータ規模や適用されるライセンス体系は現時点で未公表となっている。先行モデルMiniMax M3では、年商2,000万ドル以下の企業に対して無償商用利用を認める「MiniMax Community License」が採用されていたため、今回のM3.1 Flashでも同様のオープンライセンスが踏襲されるかが焦点となる。

100万トークンあたり入力0.15ドルという極めて安価なAPI料金体系は、コードレビューや自律型エージェントを大量に呼び出す日本の開発組織にとっても、運用コストを劇的に引き下げる魅力的な選択肢となり得る。

編集部注: 公表されたベンチマーク結果は開発元による測定であり、実環境におけるコード生成精度や日本語処理能力については、第三者による客観的な検証やオープンウェイト公開後の評価が待たれる。

引用元：MiniMax | PC Watch