MiniMax M3.1 Flash 这次真杀疯了！ 网友用 Claude Code 调用 MiniMax，生成了一段 3D 鲸鱼跃出水面的场景。 成本竟然只要 $0.25！ 比 Astra 和 Sol 便宜约 8 倍，甚至比 DeepSeek Flash 还省钱！🤣

MiniMax M3开源了。 一般愿意开源的，都是过时的，还有未开源的弹药未释放。 Hugging Face 主仓库（推荐）： 这里提供完整模型权重（~428B 总参数、~23B 激活参数，原生多模态，支持 1M 上下文），支持 Safetensors/PyTorch 格式下载，还有量化版本（如 MiniMaxAI/MiniMax-M3-MXFP8）。 GitHub 仓库（配套代码和文档）： 包含推理指南、MSA（MiniMax Sparse Attention）相关支持等。

MiniMax M3 月初的发布，关注度明显被 GLM 5.2 和 Kimi 最新模型压过去了。 这还真不一定说明 MiniMax M3 不强。 它有 1M context、coding、agent、多模态和效率优势，技术点其实不少的。 但问题也在这里：亮点太多，主线反而不够锋利。 GLM 5.2 很容易被记住：开源权重、MIT、agentic coding、榜单强。 Kimi 也很容易被记住：coding agent 模型，直接绑定 Kimi Code。 MiniMax M3 给人的感觉更像是一个能力很全的工程型模型，但没有抢到一个足够清晰的标签。 现在模型发布已经不只是比参数、比 benchmark 了。 更关键的是： 你能不能用一句话，让开发者知道为什么今天就该试你。

分享我用 @MiniMax_AI MiniMax M3.1 Flash，一句提示词，给我家娃做了一个《青蛙变态发育》科普短片~ 效果太逆天了，感觉可以直接拿去小红书起号了~ 而且，它不是文生视频，而是整支片子没有调用任何外部图片或音效素材，全是用 Python 自动化渲染出来的。 好奇扒了一下它生成的脚本，被震惊了： 画面：纯用代码计算关键帧绘制卵、蝌蚪、变态、成蛙的几何演化动画 音效：连背景水滴和环境声，都是它用 numpy 写正弦波和白噪声现场合成的 全程在一个任务里跑完，没中途换模型 有人好奇这模型到底什么水平？ 它其实就是前阵子在 OpenRouter 匿名单挑霸榜的 Space Bunny。 模型是 1M 上下文，推理速度比前代快不少。 最牛逼的是成本：输入 $0.15 / 百万 token，输出 $0.6。 这次连排错带渲染整套流程跑下来，总共折算才花了不到 0.05 美元（几毛钱）。 相比传统搞一堆视频、绘图模型拼接工作流，这种纯代码 Agent 的成本几乎降到了零。 这次实际跑下来额度消耗不高，完成度意外地好，画面干净、节奏也合适，做这种儿童向科普还挺顺手的。 完整提示词：做一个动画，讲解初中生物知识“两栖动物的生殖和发育”，明确青蛙发育要经过受精卵→蝌蚪→幼蛙→成蛙四个阶段，属于变态发育。风格轻松有趣，动画格式为线稿，添加合适的音乐，请务必做到引人入胜。 感兴趣的可以试试：

折腾了两天，MiniMax M3 终于让我驯服了。 现在我只要说一句话，Hermes Agent 就会带着 M3 自己去干活：拉 Git 最新代码、执行 CI、编译、跑全量测试、分析结果。如果中间遇到点小问题，它还会自己查日志、自己修，最后把测试结论交给我。 最关键的是，这活根本不需要 GPT 5.5、DeepSeek V4 Pro 这种“尖子生”出马。 M3 就够了。 以前我总觉得，AI 越聪明越适合干活。现在越来越觉得不是这么回事。很多重复性的流程，真正需要的不是最聪明的大脑，而是一个听话、便宜、能一直干的员工。 就像公司不会让 CTO 天天去点发布按钮一样。 现在我的 GPT 和 DeepSeek 负责写 SOP、设计方案、解决疑难杂症；M3 负责按 SOP 一遍一遍执行。分工一下，效率反而更高。 最重要的是，我买的是年会员。 不用也是浪费。 现在终于把它从聊天机器人，培养成了一个真正会干活的数字员工。:::

最后试了一下MiniMax-m3和GLM 5.1。 先说MiniMax吧，幻觉严重，没有一个项目是我做的，不过加了一个载入动画，有点意思。🌚 GLM 5.1就比较好了，虽然排版有点小问题，但是找到的项目都是我的，没有观察到明显幻觉。🤔 就目前的感觉： GLM 5.1>MiniMax-M3>DeepSeek 4 Pro>LongCat

我现在绝大多数的任务都是GLM5.2和MiniMax-M3完成的。 虽然现在还没有办法完全不用gpt和claude 但是我觉得 一般的需求+极致的性价比 国产模型会越来越.........

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