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중국 AI 기업 미니맥스(MiniMax)가 2026년 10월 19일 새 AI 모델 미니맥스 M3.1 플래시(MiniMax M3.1 Flash)를 발표했다. AI 에이전트가 처리하는 복잡한 작업과 프로그래밍, PC 조작, 사이버보안 관련 능력을 강화했고 추론 속도는 기존 모델보다 3배 높이면서 이용 비용은 70% 낮췄다는 게 회사 설명이다.

미니맥스 M3.1 플래시는 AI가 외부 도구와 애플리케이션을 조작하며 여러 단계가 필요한 작업을 스스로 수행하는 AI 에이전트에 맞춰 최적화한 모델이다. 미니맥스에 따르면 익명으로 운영되며 토큰 200조 개 이상을 처리한 스페이스 버니(Space Bunny)가 미니맥스 M3.1 플래시 초기 버전이었다.

미니맥스는 이 모델이 기업 업무 자동화와 소프트웨어 개발, PC 조작, 사이버보안 등 폭넓은 분야에서 성능이 좋아졌다고 설명했다. 그중에서도 여러 도구를 써서 실제 업무를 끝마치는 능력이 강화돼 영업과 마케팅, 고객 응대, 재무, 인사 업무 등에 활용할 수 있다고 밝혔다.

◇ 중국 모델 중 최고 성적 주장=구체적인 성능을 보면 은행 업무 관련 복잡한 작업을 평가하는 뱅커툴벤치(BankerToolBench)에서 76.2점을 기록했다. 코드 이해부터 기능 추가와 버그 수정, 테스트까지 스스로 해내는 능력을 재는 딥SWE v1.1(DeepSWE v1.1)에서는 73.7%를 달성했다.

PC 조작 능력을 평가하는 OS월드 V2(OSWorld V2)에서는 61.7점을 얻었고 실제 전문 업무에 가까운 복잡한 작업을 평가하는 에이전츠 라스트 이그잼(Agents’ Last Exam·ALE)에서는 29.6점을 기록했다. 미니맥스는 두 지표 모두 중국산 AI 모델 가운데 1위라고 주장했다. 취약점 발견과 검증 능력을 평가하는 사이버짐(CyberGym)에서는 82%를 달성했다.

성능뿐 아니라 처리 효율도 개선됐다. 미니맥스는 모델 연산을 더 효율화해 일반 이용 시 초당 200토큰 이상 출력 속도를 낼 수 있다고 설명했다. 출력 속도 중앙값도 초당 170토큰을 넘어 온라인 추론 속도가 기존 모델의 3배가 됐다고 밝혔다.

API 이용료는 입력 100만 토큰당 0.15달러이고 출력 100만 토큰당 0.60달러다. 캐시된 입력은 100만 토큰당 0.015달러다. 미니맥스는 AI 에이전트를 활용한 작업 전체 실행 비용이 기존 모델보다 70% 줄었다고 밝혔다.

◇ 외부 평가서도 상위권…토큰 소모는 많아=AI 모델 성능을 독립적으로 평가하는 아티피셜애널리시스(Artificial Analysis)에 따르면 미니맥스 M3.1 플래시는 여러 벤치마크를 묶은 종합 지표 아티피셜 애널리시스 인텔리전스 인덱스(Artificial Analysis Intelligence Index)에서 42점을 받았다. 같은 가격대 모델 중앙값인 13점을 크게 웃도는 결과로 평가 대상 모델 173개 가운데 4위다.

아티피셜애널리시스 평가에서 전작 미니맥스 M3(MiniMax M3)는 29점이었던 만큼 M3.1 플래시는 점수를 크게 끌어올렸다. 기업 실무를 가정한 작업을 평가하는 오토메이션벤치-AA(AutomationBench-AA)에서 73%를 기록했고 과학기술 분야 프로그래밍 능력을 평가하는 사이코드(SciCode)에서는 53%를 얻었다. 고급 지식과 추론 능력을 재는 휴머니티스 라스트 이그잼(Humanity’s Last Exam)에서는 48%를 기록했다.

다만 아티피셜애널리시스는 미니맥스 M3.1 플래시가 답변을 만들 때 토큰을 많이 소비하는 경향이 있다고 지적했다. 종합 평가에서 출력 토큰은 1억8,000만 개로 같은 가격대 모델 중앙값인 9,900만 개를 크게 웃돌았다. 이 때문에 API 단가가 싸더라도 실제 이용료는 작업별 토큰 소비량에 따라 달라진다.

미니맥스 M3.1 플래시는 최대 100만 토큰 컨텍스트 창을 갖췄으며 텍스트와 이미지 입력을 지원한다. 미니맥스 API와 구독 서비스 M 플랜(M Plan), AI 개발 도구 미니맥스 코드(MiniMax Code)에서 바로 쓸 수 있다. 미니맥스는 모델 가중치를 앞으로 공개할 예정이며 더 높은 지능을 추구하는 프로(Pro) 모델도 나중에 내놓겠다고 예고했다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.

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