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미니맥스 M3.1 플래시 공개됐는데 덩치부터 놀람

미니맥스가 M3.1 Flash를 공개하면서 성능과 가격을 내세웠다. 회사 측 주장으로는 코딩·업무 자동화·시각 추론에서 높은 점수를 냈고, M3보다 3분의 1 가격에 속도는 3배라고 한다. API 가격은 입력 100만 토큰당 0.15달러, 출력은 0.60달러이며 모델 가중치는 10월 23일 공개 예정이라고 밝혔다.

그런데 댓글에서 먼저 나온 건 성능보다 덩치였다. 총 파라미터가 428B, 실제 활성 파라미터가 23B라는 설명이 공유됐고, 로컬에서 돌리기엔 어느 정도일지 따져보는 반응이 이어졌다. 벤치마크가 너무 빨리 나온 것 아니냐며 의심하는 사람도 있었지만, 비교 그래프를 잘못 읽었다는 정정도 나왔다.

실사용 평은 제각각이었다. 빠르고 꽤 쓸 만했다는 사람도, 특정 코딩 작업에서 DeepSeek Flash보다 아쉬웠다는 사람도 있었다. 한 이용자는 게임 코드의 경로를 망가뜨린 뒤 두 번 더 시켜도 고치지 못했다고 했고, 다른 이용자는 실제 LRU 캐시 구현 과제에서 15일 동안 끝내지 못했다고 주장했다. 결국 숫자만 보고 기대하기보다는, 자기 작업에서 직접 시험해봐야 한다는 분위기다.

#AI#중국

번역 및 요약 과정에서 일부 내용에 오류가 있을 수 있음.

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해외반응 7수집된 해외 반응

  1. Kin******bie ▲ 91

    M3 크기는 공개됐나? 크기를 모르면 얼마나 기대해야 할지 모르겠는데.

  2. bl***d7 ▲ 78

    총 428B 파라미터의 MoE 구조고, 활성 파라미터는 약 23B래. 희소 어텐션과 자체 시각 인코더도 들어간다고 함.

  3. Pract**********l3933 ▲ 17

    이건 잘못 읽은 거임. 그래프 세로축은 DeepSWE 1.1 점수고, 가로축이 가격임. 이 표에서 Fable보다 높은 위치에 있음. 벤치마크를 부풀린 건지는 아직 모를 일이고.

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  1. App*******4367 ▲ 1

    처음 해본 건데, 내가 만드는 게임에서 경로 처리를 망가뜨렸음. 그 결과 게임의 주요 기능이 멈췄고, 다른 모델로 바꿔서 고쳐야 했음. M3.1 Flash에 두 번 더 시켜도 못 고치더라. GPT-4 때 겪던 문제 같았음.

  2. neuro**********s1250 ▲ 35

    중국 연구소 전부를 일반화할 순 없지만, 미니맥스에 대한 의심은 충분히 이해됨. 난 꽤 회의적임.

  3. zy***ss ▲ 9

    이런 말 하면 싫어할 수도 있겠지만, 이 모델은 최대 노력 설정으로도 너무 일을 안 했음. 벤치마크가 전부는 아니더라.

    실제 프로젝트에서 부분 LRU 캐시 구현을 시켜봤는데 48분이 지나도 끝내지 못했음. Claude Opus 5.5, Sol 6.1, Argon 4는 30분 안에 끝냈고 Gemini 3.8 Flash는 3시간 걸렸음. Space Bunny(M3.1 Flash)는 15일이 지나도 완료를 못 했고, 나는 직접 2800줄 정도 써서 끝냈음.

    실제 엔지니어링 문제에서 모델이 어떤지 봐야 한다는 얘기임. DeepSeek v4.1 Flash랑 GLM 5.3 Flash도 이 과제는 못 풀었고, 새 DeepSeek 엔드포인트를 기대 중.

  4. Con*****mer ▲ 1

    꽤 괜찮고 DeepSeek와 경쟁력은 있었음. 그래도 둘 다 사실상 공짜처럼 느껴지는 가격이라면, 지금은 조금 더 똑똑한 DeepSeek Flash를 계속 쓸 듯. 그래도 좋은 출시였고, 예전 미니맥스 모델은 생성 속도가 엄청 빨랐는데 이번 것도 그런지는 기억이 안 남.

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