MiniMax M3.1 Flash 接入 Monk 实测：Coding 和 OCR 真能打

今天赶路时抽空给 Monk 又加了一个新模型。🏄

MiniMax-M3.1-Flash-Preview 已经接入 Monk Flash 家族。这两天简单跑了一些 Coding 和 Agent 任务，体验确实不错。

M3.1 Flash 这次的定位也挺有意思：

• 1M Token 上下文
• 支持图片、视频输入
• 深度思考默认常开
• reasoning effort 可以从 Low 一路开到 Max
• 重点强化 Coding、Research 和视觉理解

能感觉到，MiniMax 现在也越来越往 Agent 模型这个方向走了。

另外，我之前买的 MiniMax Token Plan 比想象中经用不少。Monk 每天跑这么多请求，我原本以为额度会很快烧完，结果到现在还剩不少。让它去承担 Coding Agent 里的读代码、改文件、查资料、跑工具这些高频任务，性价比相当舒服。

今天我还特意问了一个每天能在 Monk 上烧掉 2 亿多 Token 的老哥，到底在干啥。结果居然是 OCR 场景。😂

仔细一想，其实挺合理。OCR 这种任务单次难度不算高，但架不住量大，一张张图片、PDF、票据、文档不断往里塞，Token 就跟流水一样哗哗往外跑。

这种活正好特别适合 Flash 模型：与其每次都上最强推理，不如拼速度快、成本低、上下文够大，还能稳定地批量处理。

所以现在 Monk 的思路也越来越清晰：强模型负责规划和难推理，Flash 家族负责大量真正干活的 Token。

尤其是 OCR、批量抽取、分类、清洗、改文件、跑工具这种难度不算高，但吞吐量极大的任务，Flash 模型的价值会越来越明显。