MiniMax-M3.1-Flash ist jetzt für die automatische Annotation auf der Ultralytics Platform verfügbar
MiniMax-M3.1-Flash ist jetzt auf der Ultralytics Platform verfügbar. Das Modell erreichte auf unserer VLM-Bestenliste 0.317 mAP50 bei Kosten von 1,84 $ pro 1.000 Bilder und belegt Platz 23 von 38 Modellen.
MiniMax hat MiniMax-M3.1-Flash am 19. Oktober 2026 veröffentlicht. Das Modell ist ab heute für die automatische Annotation auf der Ultralytics Platform verfügbar. Wir haben es mit demselben Test wie alle anderen Modelle auf unserer VLM-Bestenliste geprüft: 360 Bilder aus 36 realen Erkennungsdatensätzen.
MiniMax-M3.1-Flash erreichte 0.317 mAP50 und belegt bei Kosten von etwa 1,84 $ pro 1.000 Bilder Platz 23 von 38 Modellen. Es ist das erste MiniMax-Modell auf der Ultralytics Platform. Es schnitt besser ab als MiMo-V2.6-Flash, DeepSeek Flash und Grok 4.7, aber schlechter als die besten günstigen Modelle, angeführt von Claude Haiku 5.5 und Gemini 3.5 Flash-Lite.
Neuigkeiten zu MiniMax-M3.1-Flash#
MiniMax-M3.1-Flash ist das schnelle und kostengünstige Modell der M3.1-Reihe von MiniMax. MiniMax plant, später ein größeres Pro-Modell zu veröffentlichen. Es ist ein von Grund auf multimodales Modell mit Expertenmischung und verfügt über 428 Milliarden Parameter, von denen 23 Milliarden pro Token aktiv sind, ein Kontextfenster mit 1 Million Token sowie die Möglichkeit, Bilder und Videos als Eingabe zu verarbeiten. MiniMax hat das Modell für agentenbasierte Aufgaben, Programmierung und die Bedienung von Computern entwickelt. Laut MiniMax generiert es im Median mehr als 170 Token pro Sekunde. MiniMax hat die Gewichte am 23. Oktober 2026 unter der MiniMax Community License auf Hugging Face veröffentlicht. Die Ankündigung von MiniMax enthält Ergebnisse zu agentenbasierten Aufgaben und zur Programmierung.
Das Modell ist außerdem günstig. MiniMax-M3.1-Flash kostet pauschal 0,15 $ pro Million Eingabetoken und 0,60 $ pro Million Ausgabetoken.
MiniMax-M3.1-Flash für die automatische Annotation auf der Ultralytics Platform#
MiniMax-M3.1-Flash ergänzt die mit Klassenprompts gesteuerten Bild-Sprach-Modelle im Annotationseditor der Ultralytics Platform und ist dort über einen neuen Anbieter namens MiniMax verfügbar. Bei einem Objekterkennungsdatensatz mit 1–200 Klassen analysiert das Modell jedes Bild und gibt Begrenzungsrahmen für die Instanzen der Klassen deines Datensatzes zurück, die es erkennt. Diese kannst du wie jede andere Vorhersage überprüfen und speichern.
Du kannst es auf zwei Arten verwenden:
- Ein Bild nach dem anderen: Wechsle im Annotationseditor in den Modus Smart, wähle im Modellauswahlmenü unter MiniMax die Option MiniMax-M3.1-Flash und klicke auf Predict (oder drücke
P). - Ein ganzer Datensatz: Starte auf der Datensatzseite unter More actions > Batch Annotation die Stapelannotation, um in einem Durchlauf jedes noch unbeschriftete Bild zu annotieren.
Um das Modell auszuprobieren, bevor du einen Schlüssel hinzufügst, öffne die Modellseite von MiniMax-M3.1-Flash auf der Ultralytics Platform. Dort werden die aufgezeichneten Vorhersagen von MiniMax-M3.1-Flash für 10 COCO-Bilder neben den erwarteten Begrenzungsrahmen wiedergegeben, und die Ergebnisse des Modells auf jedem Benchmark-Datensatz angezeigt.
So haben wir MiniMax-M3.1-Flash bewertet#
Ein Modell, das auf alltäglichen Fotos fast alle Objekte findet, kann bei medizinischen Aufnahmen oder Leiterplatten trotzdem die meisten übersehen. Deshalb durchläuft jedes Modell auf der VLM Leaderboard denselben festgelegten Test, UL37 v2: 10 zufällig ausgewählte, beschriftete Bilder aus jedem der 36 Erkennungsdatensätze in UL37. UL37 ist eine Sammlung realer Benchmark-Datensätze, die Ultralytics für die Auswertung verwendet. Die Datensätze decken medizinische Bildgebung, Luft- und Satellitenaufnahmen, Leiterplatteninspektion, Sicherheitsröntgen, Verkaufsregale, Verkehr, Sport, Unterwasserszenen, Wärmebilder und mehr ab.
Jedes Bild durchläuft mit den Klassennamen des jeweiligen Datensatzes die Produktionspipeline für Annotationen der Ultralytics Platform – genau wie im Modus Smart und bei der Stapelverarbeitung von Annotationen. Dazu gehört auch der Schritt mit SAM 3.1, der die Begrenzungsrahmen der einzelnen Modelle präzisiert. Wir bewerten die Begrenzungsrahmen anhand der Erkennungsmetriken des Ultralytics-Pakets und berechnen den gleich gewichteten Durchschnitt über alle 36 Datensätze. Alle Details findest du in der Methodik der VLM Leaderboard.
Bevor wir ein neues Modell hinzufügen, testen wir die Anfrageeinstellungen, die die Ultralytics Platform bereits für andere Modelle unterstützt, und übernehmen die Einstellung mit dem besten Ergebnis. Für MiniMax-M3.1-Flash haben sich dabei zwei Entscheidungen ergeben:
- Aufwand für das Schlussfolgern: MiniMax-M3.1-Flash verwendet standardmäßig den maximalen Aufwand für das Schlussfolgern von MiniMax. Bei der höchsten Stufe überschritt das Modell bei mehr als der Hälfte der getesteten Bilder das Zeitlimit von 115 Sekunden auf der Ultralytics Platform; bei der hohen Stufe waren es 9 %. Die mittlere Stufe erzielte das beste Ergebnis unter den Stufen niedrig, mittel und hoch. Daher verwendet die Ultralytics Platform für MiniMax-M3.1-Flash die mittlere Stufe, die auch beim Benchmarklauf zum Einsatz kam.
- Koordinaten der Begrenzungsrahmen: Wie Claude, Grok und GLM gibt MiniMax-M3.1-Flash die Begrenzungsrahmen mit Pixelkoordinaten genauer an als mit dem Raster von 0–1000, das die meisten Modelle verwenden. Der Unterschied beträgt etwa 0.02 mAP50. Deshalb fordert die Ultralytics Platform Pixelkoordinaten an.
MiniMax-M3.1-Flash im Vergleich zu Claude Haiku 5.5, Gemini 3.5 Flash-Lite und GPT-6 Luna#
MiniMax-M3.1-Flash erzielte 0.317 mAP50 und belegt Platz 5 unter den 8 kostenpflichtigen Modellen, die weniger als 5 $ pro 1.000 Bilder kosten. Claude Haiku 5.5 (0.429), Gemini 3.5 Flash-Lite (0.380), GPT-6 Luna (0.370) und GLM-5.3-Flash (0.341) schnitten besser ab. Das Modell lag vor MiMo-V2.6-Flash (0.277), DeepSeek Flash (0.264) und MiMo-V2.6-Pro (0.239). Auch die gehosteten Modelle Qwen3.8 27B (0.351) und Gemma 4 26B (0.344), die ohne Schlüssel eines Anbieters auf den GPUs der Ultralytics Platform laufen, erzielten bessere Ergebnisse.
Der Recall des Modells (0.413) war höher als seine Precision (0.379): Es fand etwa zwei von fünf annotierten Objekten, aber nur bei ungefähr 38 % seiner Begrenzungsrahmen stimmte die Zuordnung zu einem Objekt. Das war weniger als bei allen besser platzierten Modellen.
MiniMax-M3.1-Flash im Vergleich zu Gemini 3.5 Flash-Lite: Wo welches Modell besser abschneidet#
Gemini 3.5 Flash-Lite kostet pro Bild etwa gleich viel (1,77 $ gegenüber 1,84 $ pro 1.000 Bilder) und ist daher der naheliegendste Vergleich. MiniMax-M3.1-Flash schnitt bei Luftaufnahmen und Fernerkundung besser ab (0.32 gegenüber 0.27), einem der schwierigeren Anwendungsbereiche für die meisten Modelle. Bei medizinischen Bildern waren die Ergebnisse der beiden Modelle etwa gleich, und bei Sicherheitsröntgenbildern erzielten beide null Punkte. In den übrigen neun Bereichen lag Flash-Lite vorn, mit dem größten Abstand im Einzelhandel, bei Straßen und Verkehr sowie im Sport.
Die besten Ergebnisse von MiniMax-M3.1-Flash zeigen, wofür sich das Modell eignet. Bei der Erkennung von Radarschiffen in Satellitenbildern des Datensatzes SSDD belegte es Platz 6 unter 32 Sprachmodellen (0.86). Bei der Erkennung von Händen im Datensatz EgoHands erreichte es 0.90 und bei pädiatrischen Röntgenaufnahmen von Handgelenken im Datensatz GRAZPEDWRI-DX 0.25. Bei industriellen Leiterplattenfehlern und Sicherheitsröntgenbildern blieben die Ergebnisse nahe null, wie bei den meisten Modellen. Spezialisierte Bilddaten sind für alle Modelle weiterhin schwierig. Betrachte die Begrenzungsrahmen von MiniMax-M3.1-Flash daher als ersten Entwurf für eine Überprüfung durch Menschen und kontrolliere einige Vorhersagen auf eigenen Bildern, bevor du einen ganzen Datensatz annotierst.
Genauigkeit, Kosten und Geschwindigkeit#
Kostenpflichtige Modelle verwenden deinen eigenen API-Schlüssel des Anbieters, sodass der Anbieter jede Vorhersage direkt abrechnet. In unserem Benchmark kostete MiniMax-M3.1-Flash etwa 1,84 $ pro 1.000 Bilder. Der größte Teil der Kosten entfällt auf die Ausgabe zum Schlussfolgern: Der Tokenpreis gehört zu den niedrigsten aller Modelle auf der Ultralytics Platform, aber das Modell denkt nach, bevor es antwortet.
Es gibt eine günstigere Möglichkeit, diese Genauigkeit zu erreichen. Claude Haiku 5.5 erzielte etwa 0.11 mAP50 mehr und kostete etwa 0,37 $ pro 1.000 Bilder. Auch GPT-6 Luna (etwa 0,77 $) und GLM-5.3-Flash (etwa 0,99 $) schnitten besser ab und waren günstiger.
MiniMax-M3.1-Flash ist außerdem langsamer, als der Preis vermuten lässt. Eine Anfrage dauerte im Median etwa 16 Sekunden pro Bild, gegenüber 1,6 Sekunden bei Gemini 3.5 Flash-Lite und 2,7 Sekunden bei Claude Haiku 5.5. Bei 1,4 % der Anfragen wurde das Zeitlimit von 115 Sekunden auf der Ultralytics Platform überschritten. Für ein Bild, bei dem das Zeitlimit überschritten wird, werden keine Begrenzungsrahmen zurückgegeben. Du kannst die Vorhersage erneut ausführen.
Erste Schritte mit MiniMax-M3.1-Flash auf der Ultralytics Platform#
- Erstelle einen API-Schlüssel auf der MiniMax API Platform und füge ihn dann unter Settings > API Keys im Arbeitsbereich hinzu, dem dein Datensatz gehört. Du kannst auch den Besitzer des Arbeitsbereichs bitten, einen Schlüssel hinzuzufügen (hier erfährst du, wie).
- Öffne einen Erkennungsdatensatz auf der Ultralytics Platform, wechsle im Annotationseditor in den Modus Smart und wähle unter MiniMax die Option MiniMax-M3.1-Flash.
- Klicke auf Predict, um das aktuelle Bild zu beschriften, und überprüfe, passe an und speichere anschließend die Begrenzungsrahmen.
- Wenn die Ergebnisse passen, starte die Stapelannotation, um den Rest des Datensatzes zu beschriften.
Für die Stapelannotation fällt die übliche Bearbeitungsgebühr der Ultralytics Platform von 1,00 $ pro 1.000 Bilder an. Diese Gebühr wird zusätzlich zu den Kosten berechnet, die MiniMax deinem API-Schlüssel in Rechnung stellt. Vor jedem Durchlauf wird eine Version des Datensatzes gespeichert, sodass du jederzeit zurückkehren kannst.
Sobald dein Datensatz annotiert ist, trainiere ein Ultralytics YOLO26-Modell damit im selben Arbeitsbereich (siehe die Dokumentation zum Training). Um MiniMax-M3.1-Flash mit den genauesten Modellen zu vergleichen, lies unsere Beiträge zur automatischen Annotation mit Gemini 4 Argon und Kimi K3.1 Pro oder sieh dir alle Modelle auf der VLM-Bestenliste und den Modellseiten der Ultralytics Platform an. Melde dich anschließend auf der Ultralytics Platform an, um MiniMax-M3.1-Flash mit deinen eigenen Daten auszuprobieren.
Häufig gestellte Fragen
MiniMax-M3.1-Flash ist das schnelle und kostengünstige Modell der M3.1-Reihe von MiniMax, das am 19. Oktober 2026 veröffentlicht wurde. Es ist ein von Grund auf multimodales Modell mit Expertenmischung und verfügt über 428 Milliarden Parameter (davon 23 Milliarden aktiv), ein Kontextfenster mit 1 Million Token sowie die Möglichkeit, Bilder und Videos als Eingabe zu verarbeiten. Die offenen Gewichte stehen unter der MiniMax Community License zur Verfügung. Auf der Ultralytics Platform ist es als Modell zur automatischen Annotation mit Klassenprompts verfügbar und zeichnet Begrenzungsrahmen für die Klassen deines Datensatzes.
Beide Modelle waren in unserem Benchmark genauer und schneller. MiniMax-M3.1-Flash erzielte 0.317 mAP50 gegenüber 0.380 bei Gemini 3.5 Flash-Lite, obwohl beide etwa gleich viel kosten. Claude Haiku 5.5 erreichte 0.429 bei etwa einem Fünftel der Kosten. Bei Luftaufnahmen und Fernerkundungsbildern erzielte MiniMax-M3.1-Flash ein besseres Ergebnis als Flash-Lite.
MiniMax rechnet über deinen eigenen API-Schlüssel 0,15 $ pro Million Eingabetoken und 0,60 $ pro Million Ausgabetoken ab. In unserem Benchmark entsprach das etwa 1,84 $ pro 1.000 Bilder. Für die Stapelannotation kommt außerdem die Bearbeitungsgebühr der Ultralytics Platform von 1,00 $ pro 1.000 Bilder hinzu.
Nein. Wir haben auch MiniMax-M3 getestet. Mit aktiviertem Schlussfolgern überschritt das Modell bei jeder Stufe des Schlussfolgerns bei etwa der Hälfte der Bilder das Zeitlimit von 115 Sekunden auf der Ultralytics Platform. Ohne Schlussfolgern erzielte es 0.268 mAP50 und lag damit unter den kostenlos gehosteten Modellen Qwen3.8 27B, Gemma 4 26B und SAM 3.1 Text. Stattdessen bietet die Ultralytics Platform MiniMax-M3.1-Flash an.
Ja. Gehostete Modelle wie Qwen3.8 27B, Gemma 4 26B und SAM 3.1 Text laufen ohne Anbieterschlüssel auf der Ultralytics Platform. Du kannst auch vortrainierte oder selbst feinabgestimmte Ultralytics-YOLO-Modelle für die Auto-Annotation verwenden.
