Modelos
MiniMax y DeepSeek: los modelos Flash hunden el precio de la programación con agentes
En tres días, DeepSeek y después MiniMax lanzaron modelos «Flash» que persiguen las puntuaciones de programación de los modelos de frontera por unos céntimos por tarea.
Entre el 17 y el 19 de octubre de 2026, dos laboratorios chinos publicaron modelos «Flash» pensados para agentes de programación, con el mismo argumento: un coste por tarea mucho menor. Sus precios de lista son ahora idénticos en horas valle, y sus puntuaciones en programación se acercan a las de los modelos de frontera.
MiniMax M3.1 Flash (19 de octubre)
- Precio: 0,15 $ por millón de tokens de entrada, 0,60 $ de salida, 0,015 $ de entrada en caché (MiniMax).
- Programación: 73,7 % en DeepSWE v1.1, según MiniMax.
- Eficiencia: una inferencia casi 3 veces más rápida y un coste de uso un 70 % menor en tareas de agentes respecto a su predecesor, según MiniMax, que afirma superar los 200 tokens de salida por segundo.
- Otros usos: 61,7 en OSWorld V2 (uso del ordenador) y 82 % en CyberGym (descubrimiento de vulnerabilidades), de nuevo según MiniMax.
- Disponibilidad: API de MiniMax, M Plan y MiniMax Code; los pesos se publicarán más adelante. Una versión temprana anónima, «Space Bunny», ya había procesado más de 200 billones de tokens.
Consulta la página de MiniMax M3.1 Flash.
DeepSeek V4.1-Flash-1017 (17 de octubre)
- Programación: 77,0 % en DeepSWE v1.1, frente al 74,2 % de la versión anterior, y 42,3 en Terminal-Bench 4.0, frente a 31,2 (Hugging Face). En la tabla de DeepSeek, Claude Opus 5 obtiene un 74,0 % y GPT-5.6 Sol un 73,0 % en DeepSWE.
- Precio: 0,15 $ por millón de tokens de entrada y 0,60 $ de salida en horas valle, el doble en horas punta, con un contexto de 1 millón de tokens (DeepSeek).
- Coste por tarea: algo menos de 0,20 $ por tarea de DeepSWE de media, frente a unos 0,50 $ de la versión anterior, según el gráfico publicado por DeepSeek (The Decoder).
- Abierto: pesos con licencia MIT en Hugging Face y ModelScope. DeepSeek también abre sus API de Search y Fetch a 0,75 $ por 1000 llamadas; las llamadas realizadas a través de DeepSeek Harness, Claude Code o Codex siguen siendo gratuitas hasta el 31 de octubre a las 16:00 UTC (DeepSeek).
Consulta la página de DeepSeek V4.1-Flash-1017.
Qué dicen las pruebas independientes
Artificial Analysis otorga a MiniMax M3.1 Flash 43 puntos en su Intelligence Index, frente a 29 de M3 (Artificial Analysis, página consultada el 20 de octubre), y 45 a DeepSeek V4.1-Flash-1017 en modo Max (registro de cambios). Sin embargo, la misma firma mide 104,7 tokens de salida por segundo para MiniMax, lejos de los 200 declarados. Y, más importante, en la prueba de conocimiento AA-Omniscience, M3.1 Flash responde correctamente al 56 % de las preguntas, pero cuando no sabe, se inventa una respuesta el 93 % de las veces en lugar de admitir su incertidumbre (VentureBeat).
Qué cambia para los desarrolladores
- Enruta las tareas: envía las tareas sencillas y bien probadas a un modelo Flash y reserva un modelo más caro para los casos ambiguos.
- Sigue el coste por tarea, no solo el precio por token: un modelo verboso gasta más para el mismo resultado.
- Conecta un agente abierto: herramientas como OpenCode aceptan estos modelos a través de sus API.
Los límites
La mayoría de las puntuaciones proceden de los propios proveedores, en sus propias condiciones de prueba. En la empresa, los modelos abiertos chinos siguen representando solo el 1 % del uso de API, según Menlo Ventures (consulta nuestro artículo): el cumplimiento normativo, el alojamiento de datos y la fiabilidad aún hay que comprobarlos. MiniMax todavía no ha dado las condiciones de licencia de sus futuros pesos abiertos, así que el autoalojamiento sigue siendo una incógnita.
Conclusión: la mayoría de estas puntuaciones proceden de los propios proveedores; espera a las pruebas independientes antes de apostar la producción por ellos.
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