Modelli

MiniMax e DeepSeek: i modelli Flash abbattono il prezzo del coding agentico

In tre giorni DeepSeek e poi MiniMax hanno rilasciato modelli «Flash» che inseguono i punteggi di codice dei modelli di frontiera a pochi centesimi per compito.

Di Audryk · 20 ottobre 2026

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Tra il 17 e il 19 ottobre 2026, due laboratori cinesi hanno rilasciato modelli «Flash» pensati per gli agenti di codice, con lo stesso argomento di vendita: un costo per compito molto più basso. I loro prezzi di listino sono ora identici nelle fasce non di punta e i loro punteggi di codice si avvicinano a quelli dei modelli di frontiera.

MiniMax M3.1 Flash (19 ott.)

• Prezzo: 0,15 $ per milione di token in ingresso, 0,60 $ in uscita, 0,015 $ per l'ingresso in cache (MiniMax).
• Codice: 73,7% su DeepSWE v1.1, secondo MiniMax.
• Efficienza: inferenza quasi 3 volte più veloce e costo d'uso inferiore del 70% sui compiti agentici rispetto al predecessore, secondo MiniMax, che dichiara oltre 200 token di output al secondo.
• Altri usi: 61,7 su OSWorld V2 (uso del computer) e 82% su CyberGym (scoperta di vulnerabilità), sempre secondo MiniMax.
• Disponibilità: API MiniMax, M Plan e MiniMax Code; i pesi saranno rilasciati in seguito. Una versione anonima in anteprima, «Space Bunny», aveva già elaborato oltre 200 mila miliardi di token.

Vedere la pagina MiniMax M3.1 Flash.

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

• Codice: 77,0% su DeepSWE v1.1, contro il 74,2% della versione precedente, e 42,3 su Terminal-Bench 4.0, contro 31,2 (Hugging Face). Nella tabella di DeepSeek, Claude Opus 5 ottiene il 74,0% e GPT-5.6 Sol il 73,0% su DeepSWE.
• Prezzo: 0,15 $ per milione di token in ingresso e 0,60 $ in uscita nelle fasce non di punta, il doppio nelle ore di punta, con un contesto di 1 milione di token (DeepSeek).
• Costo per compito: poco meno di 0,20 $ per compito DeepSWE in media, contro circa 0,50 $ della versione precedente, secondo il grafico pubblicato da DeepSeek (The Decoder).
• Aperto: pesi con licenza MIT su Hugging Face e ModelScope. DeepSeek apre inoltre le sue API Search e Fetch a 0,75 $ ogni 1.000 chiamate; le chiamate effettuate tramite DeepSeek Harness, Claude Code o Codex restano gratuite fino al 31 ottobre alle 16:00 UTC (DeepSeek).

Vedere la pagina DeepSeek V4.1-Flash-1017.

Cosa dicono i test indipendenti

Artificial Analysis assegna a MiniMax M3.1 Flash 43 punti nel suo Intelligence Index, contro 29 per M3 (Artificial Analysis, pagina consultata il 20 ottobre), e 45 a DeepSeek V4.1-Flash-1017 in modalità Max (changelog). La stessa società misura tuttavia 104,7 token di output al secondo per MiniMax, lontano dai 200 dichiarati. Soprattutto, nel test di conoscenza AA-Omniscience, M3.1 Flash risponde correttamente al 56% delle domande, ma quando non sa inventa una risposta il 93% delle volte invece di ammettere l'incertezza (VentureBeat).

Cosa cambia per gli sviluppatori

• Instradare i compiti: affidare a un modello Flash i compiti semplici e ben testati e tenere un modello più costoso per i casi ambigui.
• Monitorare il costo per compito, non solo il prezzo per token: un modello prolisso spende di più per lo stesso risultato.
• Collegare un agente aperto: strumenti come OpenCode accettano questi modelli tramite le loro API.

I limiti

La maggior parte dei punteggi proviene dai fornitori, in condizioni di test da loro definite. Nelle imprese, i modelli aperti cinesi rappresentano ancora solo l'1% dell'uso delle API, secondo Menlo Ventures (vedere il nostro articolo): conformità, ospitalità dei dati e affidabilità restano da verificare. MiniMax non ha ancora fornito i termini di licenza dei suoi futuri pesi aperti, quindi l'auto-hosting resta una questione aperta.

La maggior parte di questi punteggi proviene dai fornitori stessi: attendete test indipendenti prima di scommettere la produzione su di essi.

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