MiniMax M3.1 Flash, 코딩은 Opus급 점수를 40분의 1 비용에 — 최고 성능은 아직 Claude·GPT 몫
MiniMax의 경량 모델 M3.1 Flash를 Claude, Codex(OpenAI) 모델과 성능·작업당 비용으로 비교하고 장점과 한계를 정리했다.
MiniMax가 경량 모델 M3.1 Flash를 공개했다. 싸고 빠르면서 최상위권 성능이라고 해서, 평소 쓰는 Claude, Codex 모델과 비교하면 어떤지, 어떤 장점이 있는지 물어봤다.
2026년 10월 20일 화요일
claude, codex 모델들과 비교 해주고 어떤 장점이 있나?
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Claude
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MiniMax가 경량 모델 M3.1 Flash를 공개했습니다. 정식 공개 전에 'Space Bunny'라는 익명 모델로 먼저 풀려 200조 토큰 넘게 처리됐다고 해요.
- 성능: 에이전트 업무 자동화, 코딩, 컴퓨터 조작, 보안 분야에서 최상위권 모델 수준이라고 주장합니다.
- 효율: 전작보다 추론이 약 3배 빠르고 에이전트 작업 비용은 70% 낮다고 합니다. 출력 속도는 초당 170토큰 이상입니다.
- 가격: 100만 토큰당 입력 $0.15, 출력 $0.60로 고정입니다. 모델 가중치는 나중에 공개할 예정입니다.
비교 수치는 모두 MiniMax가 낸 것이고, 그래프에서 읽은 비용은 근삿값입니다. Codex는 기본 모델이 OpenAI의 GPT-6.1 Sol이라는 보도가 있어서 OpenAI 모델과 묶어 비교했습니다.
| 벤치마크 | M3.1 Flash | Claude | OpenAI |
|---|---|---|---|
| Automation-Bench (작업당 비용) | 62.8% · 약 $0.05 | Opus 5.5 56.8% · 약 $0.9 | GPT-5.6 47.8% · 약 $0.7 |
| DeepSWE v1.1 (작업당 비용) | 73.7% · 약 $0.27 | Opus 5 73.6% · 약 $12 | GPT-6.1 Sol 75.2% · 약 $0.65 |
| Agents' Last Exam (총비용) | 29.6% · $111 | Opus 5.5 38% · 약 $1,400 | GPT-6 Sol 32% · 약 $320 |
장점은 단연 가격 대비 성능입니다. 코딩에서 Opus 5와 거의 같은 점수를 40분의 1 정도 비용으로 냈고, 업무 자동화 점수는 Claude, OpenAI 모델보다 높았습니다.
한계도 분명합니다.
- 같은 발표의 상세 표에서는 Terminal Bench(38.1 대 51.8), 큰 코드 작성(NL2Repo, 61.2 대 75.3), 어려운 지식 문제(HLE, 43.4 대 55.6)에서 Opus 5에 크게 밀립니다. 최고 성능이 필요하면 여전히 Claude나 GPT 상위 모델이 낫습니다.
- 상세 표의 비교 상대는 Opus 5와 GPT-5.6 Sol로, 한 세대 전 모델입니다.
정리
- 비교 수치는 모두 MiniMax가 직접 낸 것이고, 비용은 발표 그래프에서 읽은 근삿값이다.
- 가장 큰 장점은 가격 대비 성능이다. 코딩(DeepSWE)에서 Opus 5와 거의 같은 점수를 약 40분의 1 비용으로 냈다.
- 업무 자동화(Automation-Bench)에서는 Opus 5.5, GPT-5.6보다 점수가 높았다.
- Terminal Bench, NL2Repo, HLE에서는 Opus 5에 크게 밀려, 최고 성능이 필요하면 여전히 Claude·GPT 상위 모델이 낫다.
- 상세 표의 비교 상대는 Opus 5와 GPT-5.6 Sol로, 한 세대 전 모델이다.
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