요약
미니맥스가 추론 속도는 3배 가까이 높이고 사용 비용은 70% 줄인 MiniMax M3.1 Flash를 내놓았습니다.
AI 기업 미니맥스가 차세대 경량 모델 MiniMax M3.1 Flash를 공식 출시했습니다. 그동안 'Space Bunny'라는 이름으로 익명 공개돼 200조 토큰 넘게 처리한 모델이 이 모델의 초기 버전이었다고 밝혔습니다.
왜 중요한가
- 값싼 경량 모델로도 에이전트 작업(AI가 도구를 써서 여러 단계를 스스로 처리하는 일)과 코딩을 상위 모델 수준으로 하겠다는 도전입니다.
- 다만 성적은 모두 미니맥스가 직접 낸 것이어서, 실제 쓸모는 독립 검증으로 확인해야 합니다.
핵심 내용
- 값은 100만 토큰당 입력 0.15달러, 출력 0.6달러, 캐시 입력 0.015달러입니다.
- 출력 속도는 평소 초당 200토큰을 넘고, 중앙값도 꾸준히 170토큰 이상이라고 했습니다.
- 속도 향상은 추론 때 희소화(계산할 때 모델의 일부만 쓰는 기법)를 더 강하게 적용한 덕분이라고 설명했습니다.
- 코딩 벤치마크 DeepSWE v1.1에서 73.7%, 보안 취약점 찾기 벤치마크 CyberGym에서 82%를 기록했다고 합니다.
- 컴퓨터 사용(AI가 화면을 보고 직접 조작하는 일) 벤치마크 OSWorld V2와 ALE에서는 중국 모델 가운데 1위라고 했습니다.
HN 반응
- Space Bunny를 써 본 이용자들은 점수만큼 쓸 만하지 않았다고 했고, 벤치마크 점수만 노리는 관행 탓에 발표 수치를 믿기 어렵다는 지적이 이어졌습니다.
- 반면 한 이용자는 점수를 노리기 어려운 자체 벤치마크에서 DeepSeek V4 Pro와 비슷한 성적을 냈다고 반박했습니다.
이 모델은 벤치맥싱(benchmaxed)이 꽤 심한 것 같아요. 실제로 써 보면 벤치마크에 같이 올라온 모델들과는 비교가 안 됩니다.
이 모델은 한동안 OpenCode Go에서 “Space Bunny”라는 이름의 “스텔스 모델”로 풀려 있었어요(블로그에도 이 얘기가 나옵니다). 그래서 사람들이 정체도 모른 채 써 봤는데, 제가 보기엔 아무도 감탄하지 못했습니다. 무료로 제공됐는데도(단서가 몇 개 붙긴 하지만) 그랬어요. GLM 5.3 Flash와 DeepSeek V4.1 Flash는 지난주 업데이트 전에도 훨씬 더 선호되는 분위기였고요. OpenCode 구독에서는 스텔스 출시가 자주 있는데, 예를 들어 GLM 5.3 Flash(스텔스 때 이름은 “Ox Alpha”)는 큰 인상을 남겼죠.
벤치마크를 둘러싼 왜곡된 유인이 이제 너무 심해져서 벤치마크 점수는 사실상 의미가 없어요. 점수는 높게 나오는데 막상 쓰면 쓰레기인 모델이 얼마든지 있습니다. 미니맥스든 구글이든 누구든 마찬가지예요.
참고로 제가 만든 적대적 프로그래밍 언어 벤치마크[1]에서는 DeepSeek V4 Pro와 비슷한 성능이 나옵니다. 거기에 맞춰 벤치맥싱했을 것 같지는 않습니다.
1 - https://bench.killswitch-lang.org/
무료로 제공하는 몇몇 곳에서 Space Bunny를 써 봤는데, 정말 “돈 낸 만큼 얻는다”는 말이 딱 맞는 경험이었어요. 정식 출시본도 비슷한 수준이라면 저는 당연히 Deepseek v4를 계속 쓸 겁니다.
저도 감탄하지 못한 사람 중 하나입니다. 연구 프로젝트에서 일주일 동안 SpaceBunny를 집중적으로 테스트했습니다.
코딩을 형편없이 하는 모델은 아니었습니다. 처음에 실수를 엄청 많이 하지만, 나중에 대부분은 스스로 잡아냅니다. 잘 구슬리면 일을 해내긴 하지만, 비슷한 다른 모델들이 더 싸거나 더 다루기 쉽습니다.
어떤 종류의 실수였나요?
저는 로컬 모델(주로 qwen 3.8 27b)을 많이 써 왔고, 출시 이후로는 Claude sonnet/opus 5.5도 쓰고 있습니다.
가끔은 모델이 생각하는 과정을 볼 수 없다는 점이 모델이 더 강하다고 느끼게 만드는 큰 요인이 아닐까 하는 생각이 듭니다.
물론 생각 흔적(thinking trace)과 그 사이사이 출력을 일일이 훑어보는 수고를 한다는 전제에서요.
제 경험상 qwen도 claude도 헤매고 오해하지만, 대부분은 스스로 바로잡습니다.
Qwen 모델은 우유부단해 보일 때가 많은데도 결국 어떻게든 해냅니다. 하니스(harness)가 그 과정을 숨기고 최종 결과만 보여줄 수 있다면, 저는 아마 qwen 모델이 더 똑똑하다고 생각했을 겁니다.
Claude가 생각하는 도중에 호출하는 도구들을 읽어 보면, 코드 편집 같은 단순한 작업에서도 공백을 잘못 맞추는 식의 시행착오가 아주 많습니다. 하지만 qwen에 비해 워낙 빨리 지나가서 그럭저럭 받아들일 만합니다. qwen은 거기에 시간을 너무 많이 써서 답답하게 느껴질 수 있고요.
이건 전부 제가 “실수”라는 말을 그런 뜻으로 이해했다는 가정에서 한 얘기입니다. 다른 뜻으로 쓰신 걸 수도 있겠네요.
저도 같은 경험이었어요. 제겐 “괜찮네” 수준이었지, “이제 제대로 굴러간다!” 싶은 정도는 아니었습니다.
글쎄요, 저는 잘 모르겠어요. 벤치마크를 찾아볼 만큼 실제로 신경 쓰는 사람들은 직접 평가를 돌려 보고 금방 알아냅니다. 엉터리 벤치마크 점수를 너무 자주 내놓으면 그냥 무시당할 뿐이에요. 평판으로 값을 치르는 셈이죠.
벤치마크는 전부 엉터리지만, 그래도 사람들은 새 모델이 어느 정도인지 빠르게 가늠할 방법을 원하니까요.
그런 대가가 있어도 블로그 스팸은 예전부터 안 멈췄잖아요. 이번에도 안 멈출 거예요 ㅋㅋ
저는 이런 LLM 발표가 점점 의미 없게 느껴져요. 전부 숫자와 그래프만 다를 뿐 똑같아 보이는데, 그래프조차 거의 다 비슷합니다. 내놓는 모델은 자기가 이길 수 있는 모델들과만 비교하고, 벤치마크 발표 전체를 오해하도록 짜 맞추지 않았다는 걸 “보여주려고” 몇 개만 끼워 넣죠.
다른 누군가가 그 모델로 실제로 쓸모 있는 일을 해냈다는 증거를 찾기 전까지는 새 모델 발표를 극도로 의심하게 됐어요. 돈은 너무 많고 도메인 지식은 너무 없는 투자자를 끌어들이려고 짠 구조가 아닌 발표를 한번 보고 싶네요.
저는 artificial analysis에서 제일 흥미로운 차트가 지능 지수 대 작업당 비용이라고 봅니다. 위에서 세 번째쯤 있는 차트인데, 파레토 선을 그려서 프런티어가 어디인지 보여주고, 그 선 위에 있는 모델은 하나같이 흥미로웠어요. Luna, Mimo-v2.6-pro, Sol. 하다못해 Argon까지요.
이 MiniMax 모델은 Haiku 5.5와 같은 무리에 몰려 있어서(여기 올라온, opencode go에서 무료일 때 별로였다는 비판까지 합치면) 저는 흥미롭지 않습니다. 그래도 발표 하나하나가 그 프런티어를 밀어낼 가능성은 있죠.
최근에 저렴한 LLM들을 일본어->영어 번역으로 벤치마킹했는데 우승은 Kimi K3였어요. 플래그십 모델들 뒤에 흥미로운 모델이 엄청나게 많습니다.
그럼 어떤 LLM 발표가 흥미로운 발표인가요? Opus 5.5조차 발표 당시에는 흥미롭지 않았지만, 돌이켜 보면 영향은 분명히 컸잖아요.
저요? Opus 5.5만큼 강력한 로컬 LLM이면 흥미롭겠네요. 아니면 쓸 만한 로컬 3D 에셋 생성 모델이요. 아니면 Opus 5.5만큼 강력한데 거의 즉시 동작하는 모델이요.
이런 점진적 발전은 전부 같은 얘기의 반복일 뿐입니다. 저는 더 많이, 더 빠르게, 더 싸게, 더 “똑똑하게”가 아니라 진짜 새로운 능력을 원해요.
Opus 5.5가 출시됐을 때는 /r/AIGameDev나 /r/ClaudeAI 같은 평범한 서브레딧(사실 사람들이 자기 소프트웨어를 공개하는 곳이면 어디든, 알아볼 눈만 있다면)만 쭉 봐도 하루 만에 능력이 계단식으로 크게 뛰었다는 걸 알 수 있었습니다.
하지만 이건 프런티어 모델에서만 통해요. MiniMax가 6개월 뒤에 Opus 5.5를 따라잡는다 해도 아무도 눈치채지 못할 겁니다.
로컬에서 현실적으로 쓸 수 있는 성능의 한계를 끌어올리는 flash 모델에도 통합니다. Qwen3.8-flash, Qwen3.8 27B, GLM5.3-flash 같은 경우요.
하지만 이건 프런티어 모델에서만 통해요. MiniMax가 6개월 뒤에 Opus 5.5를 따라잡는다 해도 아무도 눈치채지 못할 겁니다.
6개월 안에 Opus 5.5급 모델을 집에서 돌릴 수 있게 된다면 정말 좋겠네요. 물론 중국의 수출 정책에 따라 될 수도, 안 될 수도 있겠지만요.
지금 나와 있는 오픈 웨이트가 앞으로 나올 것 중 최고일지도 모릅니다. 하긴 애초에 왜 강력한 모델을 공짜로 푸는지 제대로 아는 사람은 아무도 없으니, 줄곧 그래 왔다고도 할 수 있겠네요.
우리는 지능이 좋아지는 데 계속 익숙해지고, 기준선은 늘 앞으로 옮겨 가는 것 같아요.
1년 가까이 전에 opus 4.5를 두고 저도 똑같이 느꼈던 기억이 납니다. 지금은 ds나 qwen을 로컬에서 쉽게 돌려 그것과 아주 비슷한 결과를 얻을 수 있는데도, 새로운 목표는 5.5로 넘어갔죠.
Deepseek이 일의 90%를 해낼 수 있어도 claude 리뷰어/스펙 작성자가 주는 개선 폭은 엄청납니다.
발표는 흥미롭지 않습니다. 독립적인 리뷰가 흥미롭죠.
의심하는 게 맞아요! 좋습니다! 숫자는 별 의미가 없어요! 맞아요!
저는 모델마다 문제를 보는 방식이 어떻게 다른지 지켜보는 게 즐거워요. 큰 모델이 내놓은 큰 계획을 가져다가, 다른 에이전트들이 그 입장을 어떻게 재해석하는지 보는 거죠. 어느 방향으로 가는지 보고요. 그들이 만들어 내는 관점의 다양성이 정말 좋습니다.
숫자가 얼마냐는 사실 중요하지 않아요. 저는 MiniMax M3와 대화하는 게 정말 정말 즐거웠습니다. M2.7도요. 세계관이 좋았고, 상황을 아주 유려하게 정리해 줬어요. 생각을 소리 내어 잘 풀어 가기도 했고요. 제겐 즐거운 사용 경험이었습니다. 그 모델들이 보는 현실, 그들이 볼 수 있는 세계는 아주 탄탄하게 느껴졌어요. 제겐 좋은 물건입니다.
이 새 모델들은 전부 비용 대비 성능이 말도 안 됩니다. 저는 Deepseek Flash 1017을 쓰고 있는데, 프로젝트 전체를 만들어 주고 Openrouter에서 ZDR을 켠 미국 제공업체 기준으로 0.10달러밖에 안 받아요. 그래서 친구 몇 명을 설득해 Claude 20달러 구독을 끊게 했습니다. DS Flash 1017이 훨씬 가성비가 좋거든요. 계획을 짤 때는 여전히 Opus 5.5를 쓸 수 있지만, 호출 한 번에 2달러가 넘게 나옵니다. 이 모델도 미국 제공업체가 생기면 써 보고 싶네요.
AA의 작업당 비용 기준으로 Opus 5.5는 max effort의 Deepseek(이건 멍청한 설정이라 쓰면 안 됩니다)보다 23배, xhigh보다는 13배 비쌉니다.
Claude 구독에는 60배 보조금이 들어가 있어서, 20달러 구독이면 API로 1,200달러어치를 쓸 수 있습니다.
이 계산대로라면 Claude 구독이 Deepseek보다 훨씬 이득입니다. 물론 모델도 더 강하고요.
이건 요금제 한도를 끝까지 채워 쓸 때만 맞는 말인데, 그러려면 5시간·주간 한도라는 불편한 제약을 요리조리 피해야 합니다. 사이드 프로젝트라면 Ralph 루프 같은 걸 돌리면서 한도가 초기화될 때 이어 가면 되겠죠. 하지만 업무에서는 한도에 걸렸다고 그냥 일을 멈출 수가 없어요. 그렇다고 Claude를 API 가격으로 쓰면 감당이 안 되고요.
저는 개인적으로 월 20달러짜리 OpenAI 구독에 DeepSeek V4.1 Flash를 보충해서 쓰고 있습니다(지금은 제공업체로 CoralBricks를 쓰는데, 빠르기도 하고 캐시 읽기 0달러 가격을 그대로 적용받는 기존 가입자 혜택이 있어서요). 지금까지는 꽤 잘 맞아요. DS를 하루 종일 주력 모델로 써도 하루 1달러쯤 나오는데, 어차피 구독료와 비슷한 수준입니다(그런데 한도는 없고요).
죄송하지만, API 1,200달러어치를 공짜로 받는 건데 그걸 불안정한 한도를 피해 다니는 거라고 보기는 어렵습니다. 특히 일주일에 5시간 한도를 5번만 채우면 되는 거라면요.
무슨 말씀인지 모르겠네요. 5시간 한도를 2시간 만에 다 써 버려도 나머지 3시간 동안 일은 해야 합니다. 거기 앉아서 한도가 초기화되기를 기다리고 있을 수는 없어요.
5시간 한도 한 번만 채워도 20달러어치 넘게 쓰게 되니까 그 시점에서 본전은 뽑습니다.
하지만 지금 비교하는 건 Claude 구독과 Claude API 가격이 아니라, Claude 구독과 DeepSeek V4.1 Flash 같은 저렴한 모델을 API 가격으로 쓰는 거잖아요. Claude로 2시간 만에 5시간 한도에 걸려서 초기화까지 3시간을 기다려야 한다면, 처음부터 그냥 DeepSeek을 썼을 때보다 그 구독에서 얻는 가치가 적고, DeepSeek이 더 비싸지도 않습니다.
그러니 한도가 불편하다는 제 원래 주장은 여전히 유효합니다.
용도에 따라 다릅니다. 전문 분야로 들어가면 Deepseek에 2,000달러를 써도 20달러짜리 opus 5.5 구독이 내는 결과를 못 얻어요.
mimo-2.6-pro를 쓰는 방법도 있어요. 더 싸고 결과도 더 좋을 때가 많습니다.
써 봤는데 저한텐 너무 느려요. DeepSeek V4.1 Flash가 자릿수가 다를 만큼 빠르고, 지능이 조금 더 나은 것만으로는 대부분의 용도에서 그 차이를 감수할 가치가 없습니다.
저는 OpenRouter / Fireworks로 API 요금을 내고 쓰는데, 20달러를 채우기가 어려워요.
만약 Anthropic에서 그 정도 작업을 하려 들면 토큰이 바닥나서 며칠씩 기다려야 하고, 다시 바닥나는 걸 피하려고 그 형편없는 모델(el-crap)에 기대게 될 겁니다. 이런 일이 늘 일어나요.
이렇게 하면 거의 모든 작업을 DS로 처리하고, 훨씬 뛰어난 응답 속도의 혜택도 보면서, 필요할 때는 OpenAPI / Anthropic이든 원하는 SOTA 모델이든 얼마든지 쓸 수 있습니다.
이 방식이 정말 안 통하는 건 진짜 새로운 작업을 엄청나게 많이 할 때뿐인데, 한동안 그런 적은 없었어요.