Modelos
MiniMax e DeepSeek: modelos Flash derrubam o preço da programação com agentes
Em três dias, DeepSeek e MiniMax lançaram modelos "Flash" que buscam as pontuações de programação dos modelos de fronteira por poucos centavos por tarefa.
Entre 17 e 19 de outubro de 2026, dois laboratórios chineses lançaram modelos "Flash" pensados para agentes de programação, com o mesmo argumento: um custo por tarefa muito menor. Seus preços de tabela agora são idênticos em horário de baixa demanda, e suas pontuações em programação estão se aproximando às dos modelos de fronteira.
MiniMax M3.1 Flash (19 de outubro)
- Preço: US$ 0,15 por milhão de tokens de entrada, US$ 0,60 de saída, US$ 0,015 de entrada em cache (MiniMax).
- Programação: 73,7% no DeepSWE v1.1, segundo a MiniMax.
- Eficiência: uma inferência quase 3 vezes mais rápida e um custo de uso 70% menor em tarefas de agentes em relação ao antecessor, segundo a MiniMax, que afirma superar 200 tokens de saída por segundo.
- Outros usos: 61,7 no OSWorld V2 (uso do computador) e 82% no CyberGym (descoberta de vulnerabilidades), novamente segundo a MiniMax.
- Disponibilidade: API da MiniMax, M Plan e MiniMax Code; os pesos serão lançados mais adiante. Uma versão inicial anônima, "Space Bunny", já havia processado mais de 200 trilhões de tokens.
Veja a página do MiniMax M3.1 Flash.
DeepSeek V4.1-Flash-1017 (17 de outubro)
- Programação: 77,0% no DeepSWE v1.1, contra 74,2% da versão anterior, e 42,3 no Terminal-Bench 4.0, contra 31,2 (Hugging Face). Na tabela da DeepSeek, o Claude Opus 5 obtém 74,0% e o GPT-5.6 Sol 73,0% no DeepSWE.
- Preço: US$ 0,15 por milhão de tokens de entrada e US$ 0,60 de saída em horário de baixa demanda, o dobro em horário de pico, com uma janela de contexto de 1 milhão de tokens (DeepSeek).
- Custo por tarefa: pouco menos de US$ 0,20 por tarefa do DeepSWE em média, contra cerca de US$ 0,50 da versão anterior, segundo o gráfico publicado pela DeepSeek (The Decoder).
- Aberto: pesos com licença MIT no Hugging Face e no ModelScope. A DeepSeek também abre suas APIs de Search e Fetch a US$ 0,75 por 1000 chamadas; as chamadas feitas por meio do DeepSeek Harness, do Claude Code ou do Codex continuam gratuitas até 31 de outubro às 16:00 UTC (DeepSeek).
Veja a página do DeepSeek V4.1-Flash-1017.
O que dizem os testes independentes
A Artificial Analysis atribui ao MiniMax M3.1 Flash 43 pontos em seu Intelligence Index, contra 29 do M3 (Artificial Analysis, página consultada em 20 de outubro), e 45 ao DeepSeek V4.1-Flash-1017 no modo Max (registro de alterações). No entanto, a mesma empresa mede 104,7 tokens de saída por segundo para a MiniMax, longe dos 200 declarados. E, mais importante, no teste de conhecimento AA-Omniscience, o M3.1 Flash responde corretamente a 56% das perguntas, mas, quando não sabe, inventa uma resposta em 93% das vezes em vez de admitir a incerteza (VentureBeat).
O que muda para os desenvolvedores
- Roteie as tarefas: envie as tarefas simples e bem testadas a um modelo Flash e reserve um modelo mais caro para os casos ambíguos.
- Acompanhe o custo por tarefa, não apenas o preço por token: um modelo prolixo gasta mais pelo mesmo resultado.
- Conecte um agente aberto: ferramentas como o OpenCode aceitam esses modelos por meio de suas APIs.
Os limites
A maioria das pontuações vem dos próprios fornecedores, em suas próprias condições de teste. Nas empresas, os modelos abertos chineses ainda representam apenas 1% do uso de API, segundo a Menlo Ventures (veja nosso artigo): a conformidade regulatória, a hospedagem de dados e a confiabilidade ainda precisam ser verificadas. A MiniMax ainda não informou as condições de licença de seus futuros pesos abertos, então a hospedagem própria continua sendo uma incógnita.
A maioria dessas pontuações vem dos próprios fornecedores: espere por testes independentes antes de apostar a produção neles.
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