MiniMax lança M3.1 Flash por US$0,22 e desafia líderes da IA

Inteligência Artificial

MiniMax apresenta modelo inovador com alta precisão e baixo custo, prometendo revolucionar o mercado de IA.

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A chinesa MiniMax lança nesta semana o modelo de IA M3.1 Flash, focado em raciocínio complexo e precisão factual, prometendo tarefas por cerca de US$ 0,22 e disputa direta com rivais como Deepseek e GLM no mercado de modelos avançados e baratos.

Modelo mira raciocínio complexo e custo baixo

O M3.1 Flash atinge 42 pontos no Artificial Analysis Intelligence Index, 13 pontos a mais que o antecessor M3. Nos testes divulgados pela empresa, o novo modelo empata com o GLM-5.3-Flash, ultrapassa o Gemini 3.8 Flash (41 pontos) e fica pouco atrás do Deepseek V4.1 Flash 1017 (45 pontos).

Segundo a MiniMax, o maior salto está no raciocínio complexo. “O modelo M3.1 Flash atinge 48% no teste ‘Humanity’s Last Exam’, superando Deepseek e GLM”, afirma a companhia. No benchmark CritPt, que avalia problemas avançados de física, o modelo marca 22%, acima do GLM-5.3-Flash (15%) e do Gemini 3.8 Flash (18%), e ligeiramente abaixo do Deepseek, com 24%.

Em precisão factual, medida pelo teste AA-Omniscience, o M3.1 Flash responde corretamente 56% das perguntas, bem acima dos 28% do GLM-5.3-Flash e dos 43% do Deepseek. A empresa diz ainda que o modelo é três vezes mais rápido que o M3.

Quanto custa usar o M3.1 Flash

O custo por tarefa, de acordo com a MiniMax, fica em torno de US$ 0,22 graças ao uso bem menor de tokens de saída. “O custo por tarefa é cerca de US$ 0,22, menos da metade do modelo anterior”, diz a companhia.

Na API, o preço é de US$ 0,15 por milhão de tokens de entrada e US$ 0,60 por milhão de tokens de saída, com entradas em cache a US$ 0,015 por milhão de tokens. O modelo já pode ser acessado pela plataforma online da MiniMax (platform.minimax.io) e pelo app desktop MiniMax Code.

MiniMax vai abrir pesos do M3.1 Flash?

A MiniMax prevê liberar os pesos abertos do M3.1 Flash em 23 de outubro, aproximando-se da estratégia de concorrentes chinesas que apostam em modelos abertos para ganhar tração junto a pesquisadores e desenvolvedores.

Na prática, a decisão tende a ampliar o uso do modelo em universidades, laboratórios independentes e startups, que poderão adaptar a tecnologia às próprias necessidades e rodá-la em infraestrutura própria, sem depender apenas da API da empresa.

Entenda o contexto

A abertura dos pesos segue movimento recente de rivais como o Deepseek, que já disponibilizou seu modelo em repositórios públicos. A combinação de alto desempenho em raciocínio e preços cada vez mais baixos vem pressionando todo o mercado chinês de IA a cortar custos e acelerar lançamentos.

Alta performance vem com taxa de alucinação elevada

O avanço em raciocínio e precisão tem um contraponto importante: a confiabilidade. De acordo com a Artificial Analysis, “a taxa de alucinação é alta, 93%, pois o modelo tenta responder todas as perguntas mesmo quando incerto”.

Na prática, isso significa que o M3.1 Flash tende a arriscar respostas em vez de admitir desconhecimento, o que limita seu uso imediato em áreas que exigem erro próximo de zero, como diagnósticos médicos, decisões judiciais ou aplicações reguladas em finanças.

Para tarefas de pesquisa exploratória, atendimento automatizado, educação, programação e análise de dados em larga escala, porém, o equilíbrio entre preço e desempenho pode ser visto como vantajoso, desde que haja filtros e validação humana das respostas.

Contexto longo e entrada multimodal

O M3.1 Flash suporta até 1 milhão de tokens de contexto, o que permite trabalhar com grandes volumes de texto de uma só vez — de bases documentais extensas a repositórios de código volumosos. O modelo também aceita entrada de texto e imagens, ampliando o leque de casos de uso para áreas como pesquisa científica, educação, automação industrial e análise multimodal.

Essa combinação de contexto extenso, raciocínio avançado e preço baixo coloca o modelo como opção atraente para empresas que precisam rodar grandes fluxos de tarefas com IA sem estourar orçamento de computação.

Disputa com Deepseek e GLM esquenta mercado chinês

Num comparativo direto com o Deepseek V4.1 Flash 1017, o M3.1 Flash perde na pontuação geral do índice de inteligência (45 a 42), mas se destaca justamente nos pontos em que MiniMax quer se diferenciar: raciocínio complexo e precisão factual. No “Humanity’s Last Exam”, o modelo da MiniMax acerta 48% das questões contra 43% do concorrente; no AA-Omniscience, faz 56% contra 43%.

O custo também pesa na disputa: o M3.1 Flash sai por cerca de US$ 0,22 por tarefa, ante US$ 0,26 no caso do Deepseek, em parte porque precisa de menos tokens de saída ao longo dos testes (189 milhões, contra 224 milhões do rival).

A corrida entre MiniMax, Deepseek, GLM e outras empresas chinesas mostra uma queda contínua de preços e aumento da qualidade dos modelos, sem sinal claro de teto. Com lançamentos frequentes e abertura de pesos, a China consolida terreno em IA avançada e pressiona empresas de outros países a responderem com investimentos, novas tecnologias e políticas públicas para competir nesse ritmo.

A liberação dos pesos do M3.1 Flash na próxima semana deve acelerar a adoção pela comunidade técnica, ao mesmo tempo em que reforça o desafio central para a MiniMax: reduzir a taxa de alucinação e tornar o modelo confiável o suficiente para aplicações críticas, sem perder a vantagem de custo que hoje impulsiona sua chegada ao mercado.

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