MiniMax-M3.1-Flash, Ultralytics Platform'da otomatik etiketleme için artık kullanılabilir

MiniMax, MiniMax-M3.1-Flash modelini 19 Ekim 2026'da yayımladı; model bugün Ultralytics Platform üzerinde otomatik etiketleme için kullanılabiliyor. Modeli, VLM Leaderboard sıralamamızdaki diğer tüm modellerle aynı testten geçirdik: gerçek dünyadaki 36 algılama veri kümesinden 360 görüntü.

MiniMax-M3.1-Flash 0.317 mAP50 puanı aldı ve 1.000 görüntü başına yaklaşık 1,84 $ maliyetle 38 model arasında 23. sırada yer aldı. Ultralytics Platform'daki ilk MiniMax modeli. MiMo-V2.6-Flash, DeepSeek Flash ve Grok 4.7'nin önünde; Claude Haiku 5.5 ile Gemini 3.5 Flash-Lite liderliğindeki en iyi bütçe dostu modellerin ise gerisinde kaldı.

MiniMax-M3.1-Flash'teki yenilikler#

MiniMax-M3.1-Flash, MiniMax'ın M3.1 serisindeki hızlı ve düşük maliyetli model; MiniMax daha sonra daha büyük bir Pro modeli yayımlamayı planlıyor. Doğuştan çok modlu bir uzman karışımı modeli olan bu modelde 428 milyar parametre bulunuyor; her token için bunların 23 milyarı etkin durumda. Modelin 1 milyon tokenlık bağlam penceresi ve görüntü ile video girdisi desteği var. MiniMax modeli ajan tabanlı işler, kodlama ve bilgisayar kullanımı için geliştirdiğini belirtiyor ve medyan hızda saniyede 170'ten fazla token ürettiğini söylüyor. MiniMax, ağırlıkları 23 Ekim 2026'da MiniMax Community License kapsamında Hugging Face'te yayımladı. MiniMax'ın duyurusunda ajan ve kodlama sonuçları yer alıyor.

Üstelik maliyeti de düşük. MiniMax-M3.1-Flash için milyon girdi tokenı başına sabit 0,15 $, milyon çıktı tokenı başına ise 0,60 $ ücret alınıyor.

Ultralytics Platform'da otomatik etiketleme için MiniMax-M3.1-Flash#

MiniMax-M3.1-Flash, Ultralytics Platform ek açıklama düzenleyicisindeki sınıf istemli görsel-dil modelleri arasına yeni bir MiniMax sağlayıcısı olarak katılıyor. 1–200 sınıflı bir nesne algılama veri kümesinde her görüntüyü inceliyor ve veri kümenizdeki bulduğu sınıflara ait örnekler için sınırlayıcı kutular döndürüyor; bu kutuları diğer tahminlerde olduğu gibi gözden geçirip kaydedebilirsin.

Bu özelliği iki şekilde kullanabilirsin:

• Tek seferde bir görüntü: Ek açıklama düzenleyicisinde Smart moduna geç, model seçicisinde MiniMax altından MiniMax-M3.1-Flash modelini seç ve Predict düğmesine tıkla (veya P tuşuna bas).
• Tüm veri kümesi: Etiketsiz her görüntüyü tek bir çalıştırmada etiketlemek için veri kümesi sayfasında More actions > Batch Annotation menüsünden Toplu Açıklama işlemini başlat.

Bir anahtar eklemeden önce nasıl çalıştığını görmek için Ultralytics Platform'daki MiniMax-M3.1-Flash model sayfasını aç. Sayfada MiniMax-M3.1-Flash'ın 10 COCO görüntüsündeki kaydedilmiş tahminleri beklenen kutuların yanında yeniden oynatılıyor ve her kıyaslama veri kümesindeki puanı gösteriliyor.

MiniMax-M3.1-Flash'ı nasıl kıyasladık#

Günlük fotoğraflardaki hemen her nesneyi bulan bir model, tıbbi taramalarda veya devre kartlarında nesnelerin çoğunu yine de kaçırabilir. Bu nedenle VLM Leaderboard'daki her model aynı sabit testten, UL37 v2'den geçiyor: Ultralytics'in değerlendirme için kullandığı gerçek dünyadaki kıyaslama veri kümelerinden oluşan UL37'deki 36 nesne algılama veri kümesinin her birinden rastgele seçilmiş 10 etiketli görüntü. Bu veri kümeleri tıbbi görüntüleme, hava ve uydu görüntüleri, PCB denetimi, güvenlik X-ışını görüntüleri, perakende rafları, trafik, spor, su altı sahneleri, termal görüntüler ve daha fazlasını kapsıyor.

Her görüntü, veri kümesinin sınıf adlarıyla birlikte Ultralytics Platform'un üretim açıklama işlem hattından geçiriliyor; bu işlem hattı, Smart modu ve Batch Annotation'ın kullandığı işlem hattının aynısı ve her modelin kutularını daraltan SAM 3.1 adımını da içeriyor. Kutuları Ultralytics paketinin kendi nesne algılama metrikleriyle puanlıyor ve 36 veri kümesinin puanlarının ortalamasını eşit ağırlıkla alıyoruz. Ayrıntılar için VLM Leaderboard metodolojisine göz at.

Yeni bir model eklemeden önce Ultralytics Platform'un diğer modeller için zaten desteklediği istek ayarlarını test ediyor ve en yüksek puanı veren ayarı kullanıyoruz. MiniMax-M3.1-Flash için bu testler sonucunda iki seçim yaptık:

• Akıl yürütme düzeyi: MiniMax-M3.1-Flash, varsayılan olarak MiniMax'ın en yüksek akıl yürütme düzeyini kullanıyor. En yüksek düzeyde, denediğimiz görüntülerin yarısından fazlasında Ultralytics Platform'un 115 saniyelik sınırını aştı; yüksek düzeyde ise bu oran %9 oldu. Düşük, orta ve yüksek düzeyler arasında en iyi puanı orta düzey aldı. Bu nedenle Ultralytics Platform, MiniMax-M3.1-Flash'ı orta akıl yürütme düzeyinde çalıştırıyor ve kıyaslama çalıştırmasında da bu düzey kullanıldı.
• Kutu koordinatları: Claude, Grok ve GLM'de olduğu gibi MiniMax-M3.1-Flash, kutuları çoğu modelin kullandığı 0–1000 ızgarasına kıyasla piksel koordinatlarında yaklaşık 0.02 mAP50 daha doğru konumlandırıyor. Bu nedenle Ultralytics Platform modelden piksel koordinatları istiyor.

MiniMax-M3.1-Flash ile Claude Haiku 5.5, Gemini 3.5 Flash-Lite ve GPT-6 Luna karşılaştırması#

MiniMax-M3.1-Flash, 1.000 görüntü başına maliyeti 5 $'ın altında olan 8 ücretli model arasında 0.317 mAP50 puanıyla 5. sırada yer aldı. Claude Haiku 5.5 (0.429), Gemini 3.5 Flash-Lite (0.380), GPT-6 Luna (0.370) ve GLM-5.3-Flash (0.341) daha yüksek puan aldı; model MiMo-V2.6-Flash (0.277), DeepSeek Flash (0.264) ve MiMo-V2.6-Pro'nun (0.239) önünde yer aldı. Sağlayıcı anahtarı gerektirmeden Ultralytics Platform'un kendi GPU'larında çalışan barındırılan Qwen3.8 27B (0.351) ve Gemma 4 26B (0.344) modelleri de daha yüksek puan aldı.

Duyarlılığı (0.413), kesinliğinden (0.379) daha yüksekti: etiketlenmiş her beş nesneden yaklaşık ikisini buldu, ancak kutularının yalnızca yaklaşık %38'i bir nesneyle eşleşti; bu oran kendisinden üst sıradaki tüm modellerden düşüktü.

MiniMax-M3.1-Flash ile Gemini 3.5 Flash-Lite: hangisi hangi durumda daha iyi?#

Gemini 3.5 Flash-Lite'ın görüntü başına maliyeti yaklaşık aynı ($1.000 görüntü başına 1,77 $'a karşı 1,84 $), bu yüzden en yakın karşılaştırma modeli. MiniMax-M3.1-Flash, çoğu model için daha zor alanlardan biri olan hava görüntüleri ve uzaktan algılamada öne geçti (0.32'ye karşı 0.27). Tıbbi görüntülerde iki modelin sonuçları yaklaşık eşitti ve güvenlik röntgenlerinde ikisi de sıfır puan aldı. Flash-Lite diğer dokuz alanda; en büyük farkla ise perakende, yollar ve trafik ile sporda öndeydi.

MiniMax-M3.1-Flash'ın en iyi sonuç aldığı veri kümeleri, modelin hangi alanlarda uygun olduğunu gösteriyor. SSDD uydu radar gemi tespitinde dil modelleri arasında 32 modelden 6. sırada (0.86), EgoHands el tespitinde (0.90) ve GRAZPEDWRI-DX pediatrik bilek röntgenlerinde (0.25) yer aldı. Endüstriyel PCB kusurları ve güvenlik röntgenlerinde, çoğu modelde olduğu gibi, puanları sıfıra yakın kaldı. Özel görüntü türleri tüm modeller için hâlâ zorlayıcı; bu nedenle MiniMax-M3.1-Flash'ın kutularını insan denetimli inceleme için ilk taslak olarak değerlendir ve tüm veri kümeni etiketlemeden önce kendi görüntülerinde birkaç tahmini kontrol et.

Doğruluk, maliyet ve hız#

Ücretli modeller kendi sağlayıcı API anahtarınla çalışır; bu nedenle sağlayıcı her tahmin için doğrudan ücret alır. Kıyaslamamızda MiniMax-M3.1-Flash'ın maliyeti 1.000 görüntü başına yaklaşık 1,84 $ oldu. Maliyetin büyük kısmı akıl yürütme çıktısından kaynaklanıyor: token fiyatı Ultralytics Platform'daki tüm modeller arasında en düşüklerden biri, ancak yanıt vermeden önce düşünüyor.

Bu doğruluğa ulaşmanın en ucuz yolu değil. Claude Haiku 5.5, 1.000 görüntü başına yaklaşık 0,37 $ maliyetle yaklaşık 0.11 mAP50 daha yüksek puan aldı; GPT-6 Luna (yaklaşık 0,77 $) ve GLM-5.3-Flash (yaklaşık 0,99 $) da daha düşük maliyetle daha yüksek puan aldı.

MiniMax-M3.1-Flash, fiyatının düşündürdüğünden de yavaş. İsteklerin medyan süresi görüntü başına yaklaşık 16 saniyeydi; Gemini 3.5 Flash-Lite için 1,6 saniye, Claude Haiku 5.5 içinse 2,7 saniyeydi. İsteklerin %1,4'ü Ultralytics Platform'un 115 saniyelik sınırı içinde tamamlanmadı. Zaman aşımına uğrayan görüntüde kutu dönmez; görüntü için yeniden tahmin alabilirsin.

Ultralytics Platform'da MiniMax-M3.1-Flash'ı kullanmaya başla#

1. MiniMax API Platform üzerinde bir API anahtarı oluştur, ardından anahtarı veri kümenin bulunduğu çalışma alanındaki Settings > API Keys bölümüne ekle veya çalışma alanı sahibinden bir anahtar eklemesini iste (nasıl yapılacağını gör).
2. Ultralytics Platform üzerinde bir algılama veri kümesi aç, ek açıklama düzenleyicisini Smart moduna geçir ve MiniMax altından MiniMax-M3.1-Flash modelini seç.
3. Mevcut görüntüyü etiketlemek için Predict düğmesine tıkla, ardından kutuları incele, düzenle ve kaydet.
4. Sonuçlar doğru göründüğünde, veri kümesinin geri kalanını etiketlemek için Batch Annotation işlemini başlat.

Toplu Etiketleme, MiniMax'ın API anahtarından tahsil ettiği tutardan ayrı olarak, 1.000 görüntü başına 1,00 $ standart Ultralytics Platform işlem ücretini ekler. Her çalıştırma önce bir veri kümesi sürümü kaydeder; böylece istediğin zaman önceki sürüme dönebilirsin.

Veri kümeni etiketledikten sonra aynı çalışma alanında bu veri kümesi üzerinde bir Ultralytics YOLO26 modeli eğit (eğitim belgelerine bak). MiniMax-M3.1-Flash'ı en doğru modellerle karşılaştırmak için Gemini 4 Argon ve Kimi K3.1 Pro otomatik etiketleme yazılarımızı oku ya da VLM Leaderboard ve Ultralytics Platform model sayfalarındaki tüm modellere göz at. Ardından MiniMax-M3.1-Flash'ı kendi verilerinde denemek için Ultralytics Platform'da oturum aç.