大模型每日动态·国内篇（2026年10月21日）：MiniMax揭晓"太空兔"，DeepSeek开源"算力降价"秘密

今日看点：MiniMax M3.1 Flash 揭晓神秘"太空兔"身份，电脑操作能力登顶国产；DeepSeek 全面开源推理底座 DeepInfer；Kimi K3 旗舰价格正式落地；智谱新基座传闻参数达3.5万亿；千问 Qwen3.8-Flash-Next 预览 Qwen4 架构。

MiniMax M3.1 Flash 揭晓：全网霸屏的神秘"太空兔"浮出水面

10月21日晚，MiniMax 宣布更新 MiniMax M3.1 Flash，并揭晓了一个业界猜了许久的谜底：此前以匿名身份在各路评测榜单上处理超过200万亿 Token 的神秘模型"Space Bunny（太空兔）"，正是 M3.1 Flash 的早期版本。

作为一档 Flash 轻量模型，M3.1 Flash 的能力提升幅度超出预期。据 MiniMax 官方披露，相比上一代 M3，新模型在编程、网络安全和复杂 Agent 任务等方面均有明显进步，在多项评测中已能与旗舰模型正面较量，部分成绩甚至更高。

最亮眼的当属智能体电脑操作能力。在考察电脑操作与跨应用任务执行能力的 OSWorld 2.0，以及聚焦具有实际经济价值的电脑操作场景的 OSWorld-Verified 两项评测中，M3.1 Flash 的成绩均位列国产模型第一，其中 OSWorld 2.0 成绩高于 Kimi K3 的58.3分和 DeepSeek V4.1 Flash 的54.3分。网络安全方面，M3.1 Flash 在 CyberGym 评测中同样表现突出。

10月19日，MiniMax 发布官方博客《M3.1 Flash: Redefining Agent Performance and Cost》，正式定义了这代模型的产品主张——"Built for Pros. Fast for All."。值得注意的是，就在同一周内，DeepSeek 与 MiniMax 先后交出 Flash 级答卷，"Flash 集体挑战旗舰"正在成为国产大模型赛道最新的竞争叙事：轻量不再等于妥协，而是性价比与能力的再平衡。

DeepSeek 开源推理底座 DeepInfer：把"算力降价"的秘密公开

10月20日，DeepSeek 做了一件颇具行业冲击力的事：将其内部用来运行大模型的推理框架 DeepInfer 全面开源。用大白话讲，就是把"怎么用更少的算力、更低的成本让 AI 跑得更快"这套看家本领，公开给了所有开发者和企业，官方目标是降低算力成本、减少能源消耗。

不过，DeepInfer 对硬件的要求颇为"挑剔"——据 AI 日报报道，其线上推理底座目前仅认英伟达与昇腾的顶级算力卡。这意味着新的混合专家推理底座主要面向头部算力集群，中小企业想要直接复用这套方案，仍需跨过不低的硬件门槛。

但开源本身的价值不容低估。推理框架的持续开源正在把行业的成本曲线整体压低：当"算力降价"的方法论成为公共品，所有下游模型服务商都能在此基础上迭代，最终传导为更低的 API 价格。韩国媒体也在10月21日关注到这一趋势，评价中国 AI 公司"更快更便宜"的模型接连推出，让"AI 发展速度需要调控"的论调显得苍白。对中小企业的现实建议是：短期可优先采用基于 DeepInfer 优化的第三方推理服务，享受成本红利；有自建算力需求的团队，则需评估自身硬件规格是否达标。

Kimi：K3 旗舰价格落地，开源与商业化双线推进

月之暗面（Moonshot）方面，Kimi K3 的商业化价格于10月21日在多家推理云平台正式更新落地：输入20元/百万 Tokens、输出100元/百万 Tokens，锚定旗舰定位。

K3 是月之暗面今年7月发布的全球最大开源模型，性能被认为逼近 Claude、ChatGPT 等美国一流闭源模型，是中国开源力量加速追赶的标志性成果。在本次 M3.1 Flash 公布的 OSWorld 对比中，Kimi K3 以58.3分的成绩仍居国产模型前列，电脑操作与智能体能力保持了第一梯队的竞争力。

价格策略上，月之暗面形成了清晰的双档结构：K2.5 继续以输入4元、输出21元/百万 Tokens 的性价比档承担走量任务，多模态与智能体能力覆盖主流场景；K3 则以旗舰价格承接高复杂度需求。开源权重与 API 商业化并行的路线，正在为月之暗面构建"开发者生态+企业收入"的双轮驱动。

智谱 GLM：新基座传闻参数最高3.5万亿，剑指 Claude Fable 级别

智谱这边传来的是传闻但量级惊人的消息。一份在投资社区流传的专家访谈纪要称，智谱下一代基座模型的参数规模并非此前传闻的1.6万亿，而是达到2.5万亿至3.5万亿，有望达到 Claude Fable 级别。

作为参照，智谱今年8月发布的 GLM-5.3 仍沿用上一代基座，总参数约7440亿。如果消息属实，新基座的规模将扩大至现款的约3.4至4.7倍，跃升幅度在国产模型中前所未见。

回看智谱今年的产品节奏：8月26日，GLM-5.3-Flash 原生多模态模型上线，采用线性注意力与稀疏注意力混合架构，总参320B、激活仅18B，能够主动观察界面、渲染与交互反馈并持续迭代，实现代码、浏览器与图形界面的协同闭环。从小参数激活比的工程实践，到传闻中的超大规模新基座，智谱显然在为下一代模型同时准备"效率"与"规模"两条路线。传闻虽需谨慎看待，但资本圈的关注度本身，已说明市场对智谱技术储备的预期正在升温。

千问 Qwen：Qwen3.8-Flash-Next 预览 Qwen4 架构，生态持续扩容

阿里千问方面，最值得关注的预告性产品是 Qwen3.8-Flash-Next——新一代高效多模态混合专家模型，同时也是未来 Qwen4 架构的预览版本。该模型主体约125B参数，另包含约51B N-gram Embedding 参数，每个 Token 实际激活仅约6B，重点面向代码生成、办公任务与复杂推理场景。这意味着 Qwen4 的技术路线图已提前曝光：混合专家+超低激活+N-gram 增强，继续压低单位推理成本。

平台生态同样活跃。千问平台10月19日上架小米 MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed——基于同一1万亿参数 MiMo-V2.6-Pro 检查点构建的高速版本，在保持同等质量的前提下输出速度提升约10倍，为长文本与高并发场景提供了新选择。旗舰层面，8月发布的 Qwen 3.8-Max（2.4万亿参数、100万 Token 上下文）仍是千问系列最强模型，在第三方榜单 Text Arena 上保持领先。

结语

今天的国内大模型动态可以用一个词概括：分化竞争。MiniMax 用 Flash 模型证明轻量级也能登顶智能体评测；DeepSeek 把推理优化方法论变成公共品，推动行业成本曲线下移；Kimi 以旗舰价格+开源权重双线推进商业化；智谱酝酿3.5万亿参数的超大基座冲击前沿；千问则提前放出 Qwen4 架构预览卡位下一代。

如果说国际赛场的主线是资本与生态的体系化竞争，国内赛场的主线则是性价比与工程能力的白刃战——Flash 挑战旗舰、开源碾压闭源价格、推理框架全面开源，2026年最后一个季度的国产大模型市场，注定不会平静。