M3.1-Flash-Preview – MiniMax推出的原生多模态编码大模型

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M3.1-Flash-Preview是一款由MiniMax（稀宇科技）于2026年9月推出的原生多模态编码大模型，主要用于代码编写、缺陷修复与软件工程任务，支持百万级 token 上下文与五档推理强度调节，适用于日常开发、代码审查与企业智能体工作流等方向。

基础信息	内容
产品定位	原生多模态编码大模型
出品方	MiniMax（稀宇科技）
发布时间	2026年9月27日
上下文窗口	100万 token
推理强度	五档（low 至 max）
多模态能力	原生多模态
接入方式	MiniMax Code 与 Token Plan
开源情况	未发布模型权重，暂未开放独立 API

M3.1-Flash-Preview – MiniMax推出的原生多模态编码大模型

M3.1-Flash-Preview 的核心能力

M3.1-Flash-Preview 延续 MiniMax MiniMax M3 的技术路线，仍属 AI 大模型中的编码方向，但把上下文窗口推到百万级、把推理强度拆成五档。对团队而言，这意味着不必在「快但浅」和「慢但深」之间二选一，而是按任务当场切换档位。

百万级上下文的长代码库处理

官方给出的上下文窗口为 100 万 token，可一次性装入中大型项目的多个模块与文档。实践中多数编码任务的失败并非模型不会写，而是它没看到足够的上下文——跨文件调用关系、被修改函数的全部引用方、以及既有测试的断言习惯，都决定了改动是否安全。100 万 token 让仓库级理解成为默认选项，减少反复贴贴文件的次数，也让长文档与代码混排的需求描述更容易被完整接收。

五档推理强度调节

模型提供 low、medium、high、xhigh、max 五档推理强度，档位越高，思考过程越长、输出 token 越多、延迟也越高。这一设计把成本与质量的权衡交给使用者：重命名变量、补一段测试用低档即可，跨模块重构、排查难复现的并发问题时再切高档。相比只有三档或完全不可调的方案，五档在细分任务上的颗粒度更细，便于团队把算力集中在真正困难的少数请求上。

原生多模态的需求理解

官方将 M3.1-Flash-Preview 定义为原生多模态模型，可直接接收图像类输入。对开发场景而言，这意味着报错截图、设计稿、手绘流程图不必先转成文字描述，模型看了图就能定位到对应代码位置，减少了「描述问题」这一步的信息损耗。界面改版类需求尤其受益：对照设计稿调整布局，比用文字描述间距与层级更准确。

面向交付的开发闭环

据官方说明，模型覆盖从问题定位、代码实现到测试验证、成果交付的完整链路，能够细致处理边界情况并评估改动对既有功能的影响。这与只做单点补全的工具有明显区别：补全类工具负责写出能跑的片段，而闭环型模型需要自己检查回归影响，更接近一名需要为交付负责的工程师。落到团队流程里，它适合承担改动前的可行性判断与改动后的自检两段工作。

M3.1-Flash-Preview 与同类编码模型的对比

对比维度	M3.1-Flash-Preview	Kimi K2.7 Code	Gemini 3.8
开发方	MiniMax（稀宇科技）	月之暗面	谷歌 DeepMind
编程定位	原生多模态编码模型	长上下文编程与智能体模型	长程软件工程与智能体模型
上下文窗口	100万 token	256K token	104.9万 token
输入模态	原生多模态	文本、图片、视频	文本、图片、音频、视频
推理强度	五档（low 至 max）	强制开启 Thinking 模式	三档（low/medium/high）
开源情况	未开放模型权重	已开源并发布权重	闭源，仅提供 API
参考价格	随 Token Plan 提供	输入 6.5 元/百万 token	输入 0.75 美元/百万 token

三款模型的差异集中在三处：上下文窗口上 M3.1-Flash-Preview 与 Gemini 3.8 同为百万级，Kimi K2.7 Code 为 256K；推理强度上只有 M3.1-Flash-Preview 给出五档，Gemini 3.8 为三档，Kimi K2.7 Code 强制开启思考模式、不可关闭；开放程度上 Kimi K2.7 Code 已开源并发布权重，另两款不开放权重。选型上，需要自部署或权重可控的团队选 Kimi K2.7 Code；有大量图像类需求、且希望按任务随时切换推理深度的选 M3.1-Flash-Preview；已在谷歌云生态、且看重长程工程任务的选 Gemini 3.8。上表 M3.1-Flash-Preview 一列取自 MiniMax 官方模型文档与官方上线公告，Kimi K2.7 Code 一列取自月之暗面官方模型说明，Gemini 3.8 一列取自 Google Cloud 官方模型文档与 DeepMind 模型卡。

如需了解 MiniMax 上一代语言模型的能力与成本基线，可参考 MiniMax M2.7（稀宇科技推出的自我迭代模型，主打生产力任务，价格更低、支持独立 API 调用），它已开放标准按量计费，可作为对照基准。

MiniMax M2.7 – 稀宇科技开源的自我迭代AI模型与生产力任务支持

AI模型

6个月前

M3.1-Flash-Preview 的应用场景与适用人群

该模型面向以代码为主要产出的日常开发与企业工程场景，常见场景包括：

日常功能开发：从需求描述直接产出可运行代码与配套测试，适合中小需求的快速落地与原型验证。
遗留代码维护：利用百万级上下文一次性读入多个模块，处理跨文件的接口调整与历史逻辑梳理。
智能体工作流：作为编码类智能体的底层模型，承担问题定位、补丁生成与回归验证等需要多步推理的环节。

适用人群：使用 MiniMax Code 的独立开发者与小团队、需要仓库级改动的工程团队，以及搭建编码智能体的技术平台方。对成本敏感的团队，建议先用低档推理覆盖高频任务，再对少数复杂需求启用高档位。

M3.1-Flash-Preview 的使用方法

该模型需在 MiniMax 自有产品内调用，按以下步骤开始：

准备账号：访问 MiniMax 官网注册并登录，确认账号已开通 Token Plan，或在目标系统上完成 MiniMax Code 客户端安装。
切换模型：在 MiniMax Code 的模型选择器中切换至 m3.1-flash-preview，并按任务复杂度设定推理档位。
下达任务：用自然语言描述开发需求，模型会依次完成问题定位、代码实现与测试验证；涉及多文件改动时一并说明约束条件。
核对交付：检查改动对既有功能的影响与回归测试结果，确认无误后再合入主分支。

使用中建议先用低档推理验证交互与延迟，再按任务难度逐档上调；对关键代码的改动保留人工复核环节，不把自动化结果直接推入生产分支。

M3.1-Flash-Preview 的价格与开源情况

M3.1-Flash-Preview 目前随 MiniMax Code 客户端与 Token Plan 提供，官方未公布独立的按量 API 定价与价格表。本次上线同步发放额度重置卡，为全体用户重置 Token Plan 额度，并在 9 月 28 日至 10 月 7 日开启签到双倍积分活动，新老用户登录并完成每日签到即可领取双倍免费积分。

MiniMax 未随本次上线发布 M3.1-Flash-Preview 的模型卡与权重文件，该模型暂不开放本地部署与自建推理，也无法通过第三方推理平台调用。作为对照，同系列的 MiniMax M3 已开放标准 API 计费并公布输入、输出单价，M3.1-Flash-Preview 是否沿用同一套定价体系尚未明确。

M3.1-Flash-Preview 的常见问题

M3.1-Flash-Preview 与 MiniMax M3 有什么区别？

两者同属 MiniMax 的编码模型序列，M3.1-Flash-Preview 是更新版本，官方定义为原生多模态、100 万 token 上下文的 Frontier Coding 模型，并在 M3 基础上增加了思考深度调节。M3 已开放独立 API 与标准定价，M3.1-Flash-Preview 目前仅通过 MiniMax Code 与 Token Plan 提供。