MiniMax M3.1 Flash 发布，Agent 任务榜单第一并实测对比 DeepSeek
MiniMax 于 10 月 19 日正式发布 M3.1 Flash，并认领此前匿名模型 Space Bunny，其在 Automation-Bench 复杂 Agent 任务对比中位列第一，BankerToolBench 以 76.2% 与 Opus 5 并列第一。
同一件事，精选收录的是《MiniMax 发布 M3.1 Flash，Agent 基准 ALE 得分 29.6% 居国产模型第一》
#DeepSeek
雷锋网同事件AI 评分7575 爱范儿精选AI 评分7878 实测 DeepSeek V4.1 Flash：4 元生成特斯拉飞行 3D 网页
作者在 DeepSeek Harness 中实测 DeepSeek V4.1 Flash，用纯提示词生成特斯拉飞行 3D 网页，耗时 35 分钟、消耗 3752 万 Token，按缓存命中 0.04 元每百万 Token 和输出 8 元每百万 Token 计算约花 4 元。
推荐理由：作者用多个实测案例对比 V4.1 Flash 与闭源模型的成本差距，可据此判断低价模型能覆盖哪些任务。
量子位精选AI 评分8080 MiniMax 发布 M3.1 Flash，Agent 基准 ALE 得分 29.6% 居国产模型第一
MiniMax 正式发布 M3.1 Flash，即此前在 OpenRouter 匿名测试的 Space Bunny（玉兔），Agents' Last Exam 得分 29.6%，位列国产模型第一。
推荐理由：文章列出 M3.1 Flash 在 Agent、编码、网络安全等基准上的分数与定价，可对照国产 Flash 模型的性价比路线。
量子位AI 评分6262 记忆张量开源 MemT 1.0 系列，把记忆原生写进 Transformer
记忆张量开源发布 MemT 1.0 系列记忆原生模型，包含 36B 参数、激活 3B 的 MemT-1.0-Nano（基座 Qwen3.6-35B-A3B）和 288B 参数、激活 17B 的 MemT-1.0-Flash（基座 DeepSeek-V4-Flash），在选定 Transformer 模块中增加与注意力并行的记忆分支。
Lisan al Gaib@scaling01AI 评分5050哦这太牛了 但考虑到它的效率低了好几倍，我不太会说它击败了 Sol 我想说的是，它击败了 Kimi-K3、GLM-5.3 Flash 和 Grok-4.7，这已经令人印象深刻了
引用Vals AI@ValsAIWe found DeepSeek V4.1 Flash 1017 beats GPT 6 Sol on our multi-step offensive cybersecurity task. Sol was tested via the Daybreak trusted access program. We have been building a cybersecurity benchmark based on simulated corporate networks. This is a valuable indicator for the cyber-risk a model poses if in the hands of a bad actor. We plan to make the full evaluation public in the coming weeks but wanted to share our first immediate finding here.
少数派AI 评分5858 MiniMax 上线 M3.1 Flash 模型
稀宇科技（MiniMax）于 10 月 19 日正式上线 MiniMax M3.1 Flash 模型，线上推理速度较此前提升近 3 倍，Agent 类任务综合使用成本降低 70%。
DeepSeek@deepseek_ai精选AI 评分7878推荐理由：官方给出新版本在基准表现、任务完成速度和输出长度上的变化，并说明已上线网站、App 与 API。
- DeepSeek@deepseek_ai精选AI 评分7272
DeepSeek 发布 DeepSeek-V4.1-Flash，称其为新架构家族中参数规模最小的模型，并原生支持视觉理解。官方表示该模型面向更强能力、更快推理和更高吞吐设计，并可扩展至更大模型。
推荐理由：DeepSeek 新架构家族的最小模型，原生支持视觉理解，并强调推理速度与吞吐。
- DeepSeek@deepseek_ai精选AI 评分7575
DeepSeek 在 API 平台上线实验性多模态模型 DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp，调用时使用 model='deepseek-v4-flash-vision-exp'。
推荐理由：官方给出新模型与 V4-Flash 的文本能力对照，以及多模态智能体基准上的提升幅度，便于判断是否值得接入。
- DeepSeek@deepseek_ai精选AI 评分8080
推荐理由：官方给出 V4-Pro 的 Agent 能力升级、三档推理强度和 Codex 接入方式，可据此判断实际使用成本与场景。
- DeepSeek@deepseek_aiAI 评分4242
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引用DeepSeek@deepseek_aiThe DeepSeek-V4-Pro discount has been extended until May 31, 2026, 15:59 UTC!
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推荐理由：DeepSeek 官方公布 V4 两个版本的参数规模与 1M 上下文，可据此判断开源模型在长上下文上的成本位置。
- DeepSeek@deepseek_ai精选AI 评分8080
推荐理由：官方给出两个版本的定位差异与开放渠道，可据此判断面向智能体的推理模型如何分层落地。