MiniMax M3.1-Flash の技術仕様
| 項目 | MiniMax M3.1-Flash |
|---|---|
| モデル ID | MiniMax-M3.1-Flash |
| モデルファミリー | MiniMax M3.1 シリーズ、コーディング向けモデル |
| リリース状況 | 2026年9月27日 |
| 主な用途 | バグ修正から機能実装完了までの日常的なソフトウェア開発 |
| コンテキストウィンドウ | 1,000,000 トークン |
| 入力モダリティ | テキスト、画像、動画 |
| 出力モダリティ | テキスト |
| 推論制御 | reasoning_effort: low, medium, high, xhigh, max |
| 思考挙動 | 適応的な思考が必要；確認された公開ドキュメントでは思考の無効化はサポートされていない |
| 最大出力 | 確認された公開資料には個別の記載がない |
| パラメータ数 | 非公開 |
| オープンウェイト | 公開されたチェックポイント／モデルリポジトリは確認されていない |
MiniMax は 2026年9月27日に MiniMax Code 向けに M3.1-Flash を発表し、バグ修正やフル機能提供などの日常的な開発タスクを中心に位置付けている。現在の公開情報では、100万トークンのコンテキストウィンドウと調整可能な推論強度が一貫して示されている一方で、独立したベンチマーク表やトークン単価は未公表である。
MiniMax M3.1-Flash とは？
MiniMax M3.1-Flash は、単なるコード生成ではなく、反復的なソフトウェア開発ワークフロー向けに設計されたコーディング志向のテキストモデルである。MiniMax は、このワークフローが要件理解、問題の局在化、実装、回帰テスト、既存機能に対する変更の検証にまたがると説明している。
本モデルの特徴として、長大なコンテキストと5段階の推論強度制御が公開情報として挙げられている。利用可能なレベルは low、medium、high、xhigh、max で、タスクの複雑さに応じて推論の深さとレイテンシのトレードオフを取ることができる。
MiniMax M3.1-Flash の主な機能
- 100万トークンのコンテキスト: 公開されたモデル説明では、リポジトリ全体、長大な仕様、長時間のコーディングエージェントセッションに適した100万トークンのコンテキストウィンドウが与えられている。
- ネイティブなマルチモーダル入力: 公開情報では入力にテキスト・画像・動画を挙げ、出力はテキストとされている。
- 5段階の推論強度:
low、medium、high、xhigh、maxは、単純な思考オン/オフより細やかな推論深度の制御を提供する。 - エンドツーエンドのコーディングワークフロー: MiniMax は、バグの局在化、実装、境界ケース対応、回帰テストの完了、変更の検証までを対象として位置付けている。
- 指向型のデプロイ: 初期の公開は、完全に文書化されたスタンドアロンの従量課金提供ではなく、MiniMax Code と Token Plan を通じた展開である。
- コーディングエージェント適合: リポジトリのコンテキスト、ツール出力、テスト、反復的な修正が重視される反復的な開発対話に適しており、ワンショットのコード生成よりも連続的なやり取りに向く。
MiniMax M3.1-Flash と他の MiniMax コーディングモデルの比較
| モデル | 焦点 | コンテキスト | 公開ベンチマークデータ | アクセス/ステータス |
|---|---|---|---|---|
| M3.1-Flash | 日常的なコーディング、反復的な開発 | 1M | 未公開 | MiniMax Code / Token Plan |
| M3 | 先端的なコーディング＋エージェント業務、ネイティブなマルチモーダリティ | 最大 1M | MiniMax により公開 | API, Token Plan, MiniMax Code |
| M2.7 | ソフトウェアエンジニアリング＋広範なエージェント／生産性業務 | ここでは M3.1 の仕様をコピーしたものとしては使用されていない | MiniMax により公開 | API, Token Plan, Agent |
M3 はより詳細に文書化された参照点であり、MiniMax はそのアーキテクチャ、コーディング／エージェント評価手法、API 提供を公開している。M2.7 も同様に公開ベンチマークと API 連携がある。M3.1-Flash はより新しく、現在は公開ドキュメントの範囲が狭いため、比較はベンチマークの優劣を断じるのではなく、公開されたポジショニングに基づいて行うべきである。4
代表的なユースケース
- リポジトリ規模のバグ修正： 大規模なコードベース、課題の説明、ログ、テストを与え、長大なコンテキストで関連するプロジェクトコンテキストを保持する。
- 機能実装： 自然言語の要件からコード変更と回帰テストまで進める。
- コードレビューと是正： 境界ケースの特定、パッチ提案、既存の挙動を損なわないことの検証を依頼する。
- マルチモーダルデバッグ： エンジニアリング課題に視覚的コンテキストが関わる場合は、テキスト要件と併せてスクリーンショット、図、または動画を与える。
- 長時間のコーディングエージェントセッション： 仕様、リポジトリファイル、ターミナル出力、反復的なテスト結果に対して大きなコンテキストウィンドウを活用する。
- 速度が重要な開発： 日常的な編集では推論強度レベルを低めに選び、複雑な多段の変更では強度を上げる。
MiniMax M3.1-Flash API の利用方法
ステップ 1: API キーの取得
cometapi.com にログインする。まだユーザーでない場合は、先に登録する。CometAPI のコンソールにサインインする。インターフェースのアクセス認証 API キーを取得する。個人センターの API token で “Add Token” をクリックし、トークンキー: sk-xxxxx を取得して送信する。
ステップ 2: MiniMax M3.1-Flash API にリクエストを送信
“minimax-m3.1-flash” エンドポイントを選択して API リクエストを送信し、リクエストボディを設定する。リクエストメソッドとリクエストボディは当社サイトの API ドキュメントから取得する。当社サイトは利便性のために Apifox テストも提供している。アカウントの実際の CometAPI キーで <YOUR_API_KEY> を置き換える。ベース URL は Chat Completions。
content フィールドに質問やリクエストを挿入する—モデルはこの内容に応答する。API レスポンスを処理して生成された回答を取得する。
ステップ 3: 結果の取得と検証
API レスポンスを処理して生成された回答を取得する。処理後、API はタスクのステータスと出力データを返す。