49 元实测 MiniMax Code，一个主动又倔的编程智能体

花 49 元买了 MiniMax Code 的 Go 套餐，用了几天，最大的印象是这 Agent 很有性格：主动、倔、舍得花时间。three.js 毛线编织农场全用代码织出来，没有一张贴图，M3.1 Flash 的长链路表现也超出预期。

前文：实测，DeepSeek、Kimi K3.1、Opus 5.5、GPT-6 同台竞技之后，我捅了马蜂窝，很多朋友给建议让测试不同工具和模型

我前两天入了 MiniMax Code 的 Go 套餐，测试了一下，感觉比我预想的好很多。主要是 MiniMax Code 本身的产品设计还有 MiniMax M3.1 Flash 模型能力都有特色，后面我有详细的分析

先看一个它做的东西：three.js 纯程序化的毛线编织风农场，没有一张贴图，全是代码“织”出来的，细节很赞

用了几天，我对它最大的印象是：这是一个很有性格的 Agent：主动、倔、舍得花时间

1、MiniMax Code 性价比如何？

MiniMax Code 的 Go 套餐仅需 49，话说这算一众 Coding Agent 中起步很便宜的了吧？

M Plan 的 Explore 套餐 119 元、Build 套餐 469 元，分别是 Go 的 3 倍和 12 倍用量

三档都能用 M3.1 Flash，都带图像和声音模型、联网搜索、多模态理解，网页端、桌面端、TUI、iOS、Android 全覆盖，还能拿 API Key 接到别的 Agent 和编程工具里

差别在于：视频模型 H3 只有 Explore 和 Build 能用，Build 还多了高峰时段优先通行

M Plan 的额度是两个窗口一起管：一个 5 小时窗口，一个 7 天的周窗口，文本模型要两个窗口都有余量才能用，未用完的额度不累积

5 小时用完了也不会直接卡死，后续请求会转扣积分，等窗口刷新就恢复

那 49 块到底能跑多少？

MiniMax 官方给的参考是：Go 档一个 5 小时窗口能跑超过 4000 万 Token，每天用一个窗口、连续 30 天，推算一个月至少 12 亿 Token

注意这是推算值，实际还受周额度约束，能不能跑满看各人使用节奏

我做了 2 个测试时，实际限额消耗情况如下：

实不相瞒，Go 当主力的铁定不够用，我做第四个测试时就触发 5 小时限额

不过也看任务类型，我实测的任务，都很耗 Token

我的建议：

只是想试试、每天零星问几句：先签到白嫖积分，不急着买
每天都在用、但主力另有其人：Go 足够，当副驾驶很划算
拿它当主力写代码、跑长任务，或者想用 H3 做视频：直接上 Explore，额度是 Go 的 3 倍

另外 M Plan 的额度在 MiniMax Code 和其他工具里是通用的，用订阅 Key 接到 Claude Code、Codex、Cursor、OpenCode 里，扣的也是同一份

对了，Go 会员支持自定义模型，可以接入第三方模型，额度用完了也能切过去接着干

为了完成本文的测试，我又充了 10 元 API 额度，MiniMax 额外送了 15，欣慰一点

M3.1 Flash 的 API 价格是输入 1 元、输出 4 元、缓存读取 0.1 元（每百万 Token），官方说 Agent 任务综合成本比前代降了 70%

这个每日签到可以略微回回血

每天签到 400 积分，连签到第 4 天、第 7 天单日 1000 积分，一周下来 4000 积分，积分 30 天内有效，文本和多模态模型都能用。不买套餐也能先白嫖体验

2、MiniMax Code 的特色

喜欢 Pi Agent 的朋友（我也很喜欢，之前推荐过多次）在使用 MiniMax Code 时一定会发现，它与 Pi 很像：高效、激进

这不是幻觉，MiniMax Code 底座就是 Pi v0.79.1，继承了 Pi 的核心能力，比如循环、消息调度、状态流转、终端基础工具链、多厂商 API 适配抽象

但是也 MiniMax Code 在 Pi 基础上做了大量优化，比如：

大文件读取：Pi 的 read 工具写死了 2000 行 / 50KB 截断，脚本读大文件只能一页页翻，MiniMax 给代码执行场景放开了上限
流式响应容错：有的接口回答到一半被掐断，Pi 会当成正常结束，一声不吭停下来，MiniMax 改成识别为截断并报错重试
长数字不丢精度：模型把 18 位身份证号、雪花 ID 当数字输出时，原版会四舍五入把末几位改掉，工具拿到的就是错号。上游有人提过这个 issue，被自动关了，MiniMax 自己修了
进程守护：bash 停止时先发 SIGTERM 留出清理时间再强杀，父进程退出时守护子进程树，Windows 上 taskkill 也做了加固

除了稳定性，安全边界也是个大区别

有资深 Pi 玩家总结过原版 Pi 容易被忽略的 5 个隐患：默认不逐次请求工具授权、工作目录无沙箱隔离、/trust 挡不住上下文注入、第三方插件与主进程同权限、导出 Session 容易带出敏感信息

MiniMax Code 相当于给这匹野马套上了笼头，使其更加安全：

沙箱与权限分级：集成了独立的沙箱运行时（sandbox-runtime），支持只读的 Plan 规划模式、多档权限切换，遇到高风险或对外操作会触发人工审批确认，工具子进程也改用短效临时令牌
收紧插件与隐私入口：插件默认只走官方市场和受控本地目录，屏蔽了任意第三方链接直接导入；本地配置文件落盘强制 0600 权限，用量与诊断遥测默认全部关闭

再说性格

我在问第一个问题时就感受到了它的硬派越野风，比如我找它要 MiniMax M3.1 Flash 的技术博客

它给的很全面：官方博客、接入指引、模型卡、定价文档、vLLM day-0 推理实测都找给我了，是不是很主动？

更主动的是，它顺手做了一份中文精读可视化页；有点主动，不算坏事，但或许询问一下会更好，这个性格有些兄弟会喜欢

仔细看过之后，也算确实猜到了我的心思，省下了多次询问的可能性

我有时候喜欢看大模型的思考过程，十分有趣，就这个例子而言，MiniMax Code 内心戏很足

我第一个问题时它找到所有资料后就已经在搓 HTML 精读网页了，我感觉不可能慢就追问了“技术博客地址给我就行了”，此时它在“听我的话”和“守上一步强制要求”之间左右为难，最后它选择了后者……

这就是我说的“有性格”：主动，还有点倔。它思考过程是直接摊开给你看的，为什么这么做一清二楚，至少不会让你猜

还有个体验，稍微提一下，它的多端协同做的不错，比如云端任务，不点名某国民级 Agent，这一点都没做好

桌面端的会话列表本地和云端一起展示，做到一半的本地任务可以直接交接给云端接着跑，任务摘要、关键对话和文件一起带过去，上传前还能逐项确认传哪些文件。电脑合上了任务还在跑，这个对长任务很实用

3、MiniMax M3.1 Flash 模型能力

顺便说一下，本文测试使用的都是 MiniMax M3.1 Flash，推理等级 Max

这个模型有个彩蛋：前段时间在 OpenRouter 匿名连续 10 天登顶、累计处理 56.7 万亿 Tokens 的 Space Bunny，就是 M3.1 Flash 的早期版本

官方给的成绩：软件工程评测 DeepSWE v1.1 拿到 73.7%；电脑操作评测 OSWorld V2 61.7 分、Agents’ Last Exam 29.6 分，两项都是国产第一；网络安全 CyberGym 82%。推理速度日常能到 200+ TPS，中位数 170+ TPS

我对这个模型还有一个好感是它的高激活 + 相对克制的体积，私有化部署的性价比不错，它的每 GB 权重换到的激活参数、单 Token 的“有效算力”密度，在同级别开源模型里算高的

回到前文 3D 拆解任务：/teardown 做一个抓娃娃机为何总是抓不到东西的拆解视频，录制一段20秒视频

/teardown 是一个 Skill，可以把任何机器变成一个可拆解的 3D 模拟器，规则和上期一样：一次机会，不追加提示

先说清楚，这里比的是“工具 + 模型”的组合：MiniMax Code + M3.1 Flash，对上期的 DSH 标准模式 + DeepSeek V4.1 Flash，前文表格里其他选手也是这个口径

MiniMax Code + M3.1 Flash 的结果：

DSH + DeepSeek V4.1 Flash 的结果

结果我感觉比 DeepSeek V4.1 Flash 1017@DSH 好一丢丢，有很多想要实现的设计，也有不少瑕疵

价格方面对比：

单走按量 API，DeepSeek 更便宜：差距主要在缓存命中价，Agent 任务 98% 以上都是缓存读取，DeepSeek 闲时缓存只要 0.02 元/百万 Token（峰时 0.04 元），MiniMax 是 0.10 元。跑完抓娃娃机这一道大题，DSH 闲时约 2.2 元、峰时约 4.5 元，MiniMax 按量约 5.3 元
算上包月套餐，MiniMax Go 反超：按同样的缓存结构把 12 亿 Token 换算成 API 费用，DeepSeek 闲时约 57 元、峰时约 115 元，MiniMax 按量约 159 元，而 Go 套餐只要 49 元/月

所以如果你是每天固定开工、能把 5 小时窗口用起来的人，Go 套餐比 DeepSeek 峰时、闲时都便宜；偶尔用用的话，按量付费更灵活

4 几个惊艳的 Demo

然后我还跑了几个测试，第一个是我实际在用的：文章转口播视频

纯代码将文章转为带口播的视频，链路很长，中间要调用一系列第三方服务，其实我的很多视频都是用这个方法制作的，对模型的能力要求很高，一般我都是用 GPT 来做

这种任务难在环节多，任何一步的接口参数、文件路径、时间轴对不上，后面全白干，很考验模型长链路里不掉链子

MiniMax M3.1 Flash 表现我觉得还不错，大家感受一下

然后是开头那个 three js 纯程序化羊绒编织风格网页设计，我给的是开心农场的图片参考，复刻 yarn-world

难点在于不用任何贴图和模型文件，房子、羊、树全靠代码生成几何体，再模拟出毛线的纹理和绒感，效果蛮不错，再欣赏一遍：

后记

实话说，我更想体验一下 H3，看过很多它的 Demo，一直没时间研究

记得有篇文章下有朋友问 AI 生图和视频最有性价比的是哪个？

我回答是 H3，这个模型开源之后在海外非常火，Hugging Face 上下载量 640 万左右，基于它的衍生模型有上百个

我的 Go 套餐无法使用 H3，等我冲动消费升了 Explore 或 Build 套餐再向大家汇报……

作者：Ai学习的老章公众号：Ai学习的老章

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