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MiniMax et DeepSeek : les modèles « Flash » cassent le prix du code agentique

En trois jours, DeepSeek puis MiniMax ont sorti des modèles « Flash » qui visent les scores de pointe en code pour quelques centimes par tâche.

Par Audryk · 20 octobre 2026

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Entre le 17 et le 19 octobre 2026, deux laboratoires chinois ont publié des modèles « Flash » taillés pour les agents de code, avec un argument commun : un coût par tâche bien plus bas. Leurs prix catalogue sont désormais identiques en heures creuses, et leurs scores en code approchent ceux des modèles de pointe.

MiniMax M3.1 Flash (19 oct.)

• Prix : 0,15 $ par million de tokens en entrée, 0,60 $ en sortie, 0,015 $ en entrée mise en cache (MiniMax).
• Code : 73,7 % sur DeepSWE v1.1, selon MiniMax.
• Efficacité : inférence près de 3 fois plus rapide et coût d'usage des tâches agentiques réduit de 70 % par rapport au modèle précédent, selon MiniMax, qui annonce plus de 200 tokens par seconde en sortie.
• Autres usages : 61,7 sur OSWorld V2 (pilotage d'un ordinateur) et 82 % sur CyberGym (recherche de vulnérabilités), toujours selon MiniMax.
• Disponibilité : API MiniMax, M Plan et MiniMax Code ; les poids seront publiés plus tard. Une version anonyme du modèle, « Space Bunny », a déjà traité plus de 200 000 milliards de tokens.

Voir la fiche MiniMax M3.1 Flash.

DeepSeek V4.1-Flash-1017 (17 oct.)

• Code : 77,0 % sur DeepSWE v1.1, contre 74,2 % pour la version précédente, et 42,3 sur Terminal-Bench 4.0 contre 31,2 (Hugging Face). Dans le tableau de DeepSeek, Claude Opus 5 obtient 74,0 % et GPT-5.6 Sol 73,0 % sur DeepSWE.
• Prix : 0,15 $ par million de tokens en entrée et 0,60 $ en sortie en heures creuses, le double aux heures de pointe, avec 1 million de tokens de contexte (DeepSeek).
• Coût par tâche : un peu moins de 0,20 $ par tâche DeepSWE en moyenne, contre environ 0,50 $ pour la version précédente, selon le graphique publié par DeepSeek (The Decoder).
• Ouvert : poids sous licence MIT sur Hugging Face et ModelScope. DeepSeek ouvre aussi ses API Search et Fetch à 0,75 $ les 1 000 appels ; les appels passés par DeepSeek Harness, Claude Code ou Codex restent gratuits jusqu'au 31 octobre à 16 h UTC (DeepSeek).

Voir la fiche DeepSeek V4.1-Flash-1017.

Ce que disent les tests indépendants

Artificial Analysis attribue 43 points à MiniMax M3.1 Flash sur son Intelligence Index, contre 29 pour M3 (Artificial Analysis, page consultée le 20 octobre), et 45 à DeepSeek V4.1-Flash-1017 en mode Max (changelog). Le même organisme mesure toutefois 104,7 tokens par seconde pour MiniMax, loin des 200 annoncés. Surtout, sur le test de connaissances AA-Omniscience, M3.1 Flash répond juste à 56 % des questions, mais quand il ne sait pas, il invente une réponse dans 93 % des cas au lieu de reconnaître son incertitude (VentureBeat).

Ce que ça change pour les développeurs

• Router les tâches : confier les tâches simples et bien testées à un modèle Flash, et garder un modèle plus cher pour les cas ambigus.
• Mesurer le coût par tâche, pas seulement le prix par token : un modèle bavard consomme plus pour le même résultat.
• Brancher un agent ouvert : des outils comme OpenCode acceptent ces modèles via leur API.

Les limites

La plupart des scores viennent des éditeurs, avec leurs propres conditions de test. En entreprise, les modèles ouverts chinois ne pèsent encore que 1 % de l'usage API, selon Menlo Ventures (voir notre article) : conformité, hébergement des données et fiabilité restent à valider. MiniMax n'a pas encore précisé la licence de ses futurs poids ouverts : l'auto-hébergement reste une inconnue.

Ces scores viennent surtout des éditeurs eux-mêmes : à confirmer par des tests indépendants avant d'en faire un choix de production.

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