

MiniMax M3.1 Flash 与 DeepSeek V4.1 Flash 1017 并排比较:规格、能力、参数,以及 EmpirioLabs 目录中的实时价格。
MiniMax 的 MiniMax M3.1 Flash 和 DeepSeek 的 DeepSeek V4.1 Flash 1017 都属于文本生成类别,可通过 EmpirioLabs API 使用。
| 规格 | MiniMax M3.1 Flash | DeepSeek V4.1 Flash 1017 |
|---|---|---|
| 模型 ID | minimax-m3-1-flash | deepseek-v4-1-flash-1017 |
| 开发方 | MiniMax | DeepSeek |
| 发布日期 | 2026年10月19日 | 2026年10月17日 |
| 上下文窗口 | 1M 个 token | 1M 个 token |
| 最大输出 | 524,288 个 token | 393,216 个 token |
| 输入 | 文本 图像 视频 | 文本 图像 |
| 输出 | 文本 | 文本 |
| 结构化输出 | 不支持 | JSON 模式 |
| 区域 | Singapore | Singapore |
| 端点 | POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/minimax-m3-1-flash:generateContent | POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/deepseek-v4-1-flash-1017:generateContent |
| 能力 |
两个模型在 EmpirioLabs 目录中的实时价格。每张价格表始终与 API 的实际计费一致。
每个模型在 EmpirioLabs 上列出的请求参数,以及适用的可选值或范围。短横线表示该模型未列出此参数。
| 参数 | MiniMax M3.1 Flash | DeepSeek V4.1 Flash 1017 |
|---|---|---|
| reasoning_effort | low, medium, high, xhigh, max 默认值: max | none, low, medium, high, max 默认值: medium |
| max_completion_tokens | 1 到 524288 默认值: 32768 | - |
| stop | array | string |
| tool_web_search | boolean 默认值: false | - |
| tools | array | - |
| tool_choice | object | - |
| disable_formatting | boolean 默认值: false | boolean 默认值: false |
| temperature | - | 0 到 2 默认值: 0.7 |
| top_p | - | 0 到 1 默认值: 0.9 |
| max_tokens | - | 1 到 393216 |
| enable_thinking | - | boolean 默认值: true |
| thinking_budget | - | 1 到 393216 默认值: 32768 |
| response_format | - | enum |
| web_search_linkup | - | boolean 默认值: false |
文本、图像和视频输入,输出文本,100万个令牌上下文,最多524,288个输出令牌。模型总是推理:reasoning_effort设定深度(低、中、高、xhigh或max;默认为max),推理文本以 reasoning_content 返回。推理令牌作为输出令牌计费。重复提示词前缀自动缓存,按缓存输入速率计费。将 tool_web_search 设为真,以便模型搜索网页;每次执行搜索计费,一个请求可执行多次搜索。使用网页搜索的答案以源代码列表结束,除非disable_formatting为真。不支持通过response_format的结构化输出;请在提示中要求 JSON 代替。
思维默认启用,也可以关闭。推理令牌作为输出令牌计费。图像输入与文本一同接受。支持JSON模式。该模型不支持严格的JSON模式输出。可选的链接网页搜索仅在调用时计费。自2026年10月27日起,deepseek-v4-1-flash模型ID由该模型提供。
MiniMax M3.1 Flash 提供 OpenAI 兼容的 Chat Completions API。用你的 EmpirioLabs API 密钥把任意 OpenAI SDK 指向 https://api.empiriolabs.ai/v1,并使用模型 ID minimax-m3-1-flash。 两个模型通过同一个端点调用。将 model 设为 minimax-m3-1-flash 或 deepseek-v4-1-flash-1017。 在EmpirioLabs 控制台获取 API 密钥。
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "minimax-m3-1-flash",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}
]
}'同时涵盖两个模型的提示词测试和对比实验。
MiniMax M3.1 Flash 发布更晚(2026年10月19日);DeepSeek V4.1 Flash 1017 发布于 2026年10月17日。 两个模型的上下文窗口都是 1M 个 token。 每次响应 MiniMax M3.1 Flash 最多返回 524,288 个输出 token,DeepSeek V4.1 Flash 1017 最多 393,216。 本页的规格、价格表和参数来自 EmpirioLabs 实时目录。
MiniMax M3.1 Flash 发布更晚(2026年10月19日);DeepSeek V4.1 Flash 1017 发布于 2026年10月17日。
输入(每100万个提示词标记)和输出(每100万个生成代币)的价格 MiniMax M3.1 Flash 更低。 两张实时价格表都在本页,并始终与 API 的实际计费一致。
可以。两个模型都使用 POST /v1/chat/completions 和同一个 EmpirioLabs API 密钥,大多数集成只需更改 model 值即可切换。如果依赖某个模型特有的参数,请先查看本页的参数表。
可以。在 EmpirioLabs Playground 中分别打开两个模型,用 API 提供的参数对两者运行同一个提示词。