# MiniMax publica os pesos do M3.1 Flash, e a avaliação mostra quanto ele erra com confiança

> O modelo de 428 bilhões de parâmetros saiu por API em 19 de outubro e teve os pesos publicados no dia 23. Quase todos os seus erros num teste vieram com resposta segura.

- Página: https://www.harpya.org/noticias/minimax-m3-1-flash-pesos/
- Autor: Carlos Frederico Domínguez
- Atualizado em: 2026-10-23
- Licença: CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)
- Como citar: Carlos Frederico Domínguez (2026). MiniMax publica os pesos do M3.1 Flash, e a avaliação mostra quanto ele erra com confiança. Harpya. https://www.harpya.org/noticias/minimax-m3-1-flash-pesos/

*Código e modelos abertos, 2026-10-23.*

O modelo de 428 bilhões de parâmetros saiu por API em 19 de outubro e teve os pesos publicados no dia 23. Quase todos os seus erros num teste vieram com resposta segura.

A MiniMax lançou o M3.1 Flash por API em 19 de outubro e publicou os pesos no Hugging Face e no ModelScope em 23 de outubro. É um modelo multimodal com 428 bilhões de parâmetros, dos quais 23 bilhões ficam ativos a cada token, e janela de contexto de cerca de 1 milhão de tokens. A licença é a licença comunitária da própria MiniMax.

O preço é baixo: 0,15 dólar por milhão de tokens de entrada e 0,60 por milhão de saída. No índice da Artificial Analysis, marcou 43 pontos, com custo de 0,22 dólar por tarefa. O raciocínio fica sempre ligado, com cinco níveis de esforço.

O dado mais interessante está num teste de conhecimento da mesma Artificial Analysis: 92,8% das respostas erradas do modelo vieram dadas com confiança, sem sinal de dúvida. É um número que ajuda a entender por que fluência e acerto são coisas diferentes.

**Por que importa para o Harpya.** O erro confiante é exatamente o que o manifesto descreve como meio-entendimento que fala com a fluência de quem sabe. Aqui ele aparece medido.

## Fontes

- Local AI Zone: [October 2026 AI Model Updates](https://local-ai-zone.github.io/blog/October_2026_AI_Model_Updates.html)