الوسوم

النماذج ذات الصلة

MiniMax-M3.1 Flash

طوّر باستخدام CometAPIهل تحتاج إلى API واحد لعدة نماذج؟اختبر سير العمل في Playground، ثم أنشئ مفتاح API عندما يلائم النموذج والتكلفة حالة استخدامك.

ai-model/أبحاث CometAPI

كيفية تشغيل MiniMax M3.1 Flash محليًا: دليل GPU و vLLM و SGLang

تعرّف على كيفية تشغيل MiniMax M3.1 Flash محلياً. استكشف بنيته المعمارية MoE بسعة 428B/23B، ومتطلبات GPU، وإعداد vLLM وSGLang، والاختبارات المعيارية، وبدائل API.

Deon Goodwinفريق أبحاث نماذج AI وAPI

تم التحديث Oct 29, 2026 13 دقائق للقراءة

كيفية تشغيل MiniMax M3.1 Flash محليًا: دليل GPU و vLLM و SGLang

استخدم هذا النمط

أجرِ أول استدعاء لـ API.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_COMETAPI_KEY",
    base_url="https://api.cometapi.com/v1",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5-mini",
    messages=[{"role": "user", "content": "Build this workflow."}],
)

print(response.choices[0].message.content)

خلاصة سريعة

MiniMax M3.1 Flash يقدّم ذكاءً مفتوح الأوزان لسيناريوهات الترميز الصعبة وتدفقات عمل الوكلاء، لكن تشغيله محلياً يتطلب عتاداً قوياً. تعتمد بنيته MoE ذات 428 مليار مُعامِل على تنشيط نحو 23 مليار مُعامِل لكل رمز، ما يقلّل الحساب من دون إلغاء الحاجة إلى تخزين النموذج كاملاً. يمكن للمطورين الذين يمتلكون أنظمة متعددة وحدات GPU مدعومة نشره عبر vLLM أو SGLang. ولمن يرغب في تفادي إدارة البنية التحتية، توفّر واجهة MiniMax M3.1 Flash في CometAPI طريقة أبسط للبدء.

أهم النقاط

الأجهزة هي العائق الأكبر. تستخدم إعدادات vLLM المنشورة أربع وحدات GPU Blackwell أو AMD MI355X مدعومة، أو ثماني وحدات H100/H200.

تابع التعلّم

اربط هذه المقالة بالقرار التالي.

عرض جميع الموضوعات

أدلة AI API

انتقل من قائمة النماذج المختصرة إلى طلب إنتاجي يعمل فعليًا.

البنية التحتية لـ LLM

أنشئ طبقة لطلبات الذكاء الاصطناعي تصمد أمام تغييرات مزودي الخدمة والنماذج.

وكيل الذكاء الاصطناعي

انتقل من عرض تجريبي يعتمد على مطالبة إلى سير عمل لوكيل يمكن رصده.

تحسين التكلفة

خفض التكلفة دون إخفاء مفاضلات الجودة أو الاعتمادية.

نُشر في Oct 29, 2026

آخر تحديث Oct 29, 2026

0 مشاهدات

تمت المراجعة للوضوح ودقة المصدر ومصطلحات API الحالية.

المواصفة	MiniMax M3.1 Flash
المطوّر	MiniMax
عائلة النموذج	MoE متعدد الوسائط أصيل
إجمالي المعاملات	حوالي 428 مليار
المعاملات الفعّالة	حوالي 23 مليار لكل رمز
الحد الأقصى للسياق	1,048,576 رمزاً (قدرة النموذج)
أنواع المدخلات	نصوص وصور وفيديو (حسب المسار)
المخرجات	نص
آلية الانتباه	انتباه متناثر MiniMax في كل طبقة
التكميم	طبقات كثيفة MXFP8 / خبراء NVFP4
فكّ ترميز المسودة	رأس مسودة مدمج DSpark
جهد الاستدلال	منخفض، متوسط، عالٍ، أعلى جداً، أقصى
سرعة المخرجات المبلغ عنها	أكثر من 200 رمز/ثانية في ظروف مواتية؛ P50 أكثر من 170 رمز/ثانية
الترخيص	MiniMax Community License
الاستدلال الموثّق	vLLM، SGLang
البنية النموذجية	4 وحدات GPU Blackwell أو MI355X مدعومة؛ 8 وحدات GPU H100/H200

المسرّعات	الطوبولوجيا المنشورة	ملاحظات
NVIDIA GB200/GB300/B200/B300	4 وحدات GPU، توازي الموتر	مسار أصيل NVFP4 على Blackwell
NVIDIA H100/H200	8 وحدات GPU، توازي الموتر	مخابئ FP8 ومسار Marlin MoE
AMD MI355X	4 وحدات GPU، توازي الموتر	يتطلب ROCm مدعومة وإعدادات AITER
GPU استهلاكي 24–32 GB	لا توجد وصفة مرجعية لنقطة تحقق كاملة	غير كافٍ للتحميل البسيط على GPU واحدة
محطة عمل بمعالج فقط	لا يوجد نشر عملي مُتحقق منه	تجارب التفريغ ليست دليلاً للإنتاج

المتطلب	vLLM المحلي	SGLang المحلي	CometAPI
الأوزان ووحدات GPU	تنزيل الأوزان؛ تشغيل وحدات GPU مدعومة	تنزيل الأوزان؛ تشغيل وحدات GPU مدعومة	استدلال مُدار من المزوّد؛ لا أوزان محلية
Blackwell / AMD MI355X	وصفات خاصة بالعتاد	وصفات خاصة بالعتاد	العتاد مُدار من المزوّد
H100/H200	وصفة موثّقة لثماني وحدات GPU	تحقّق من مصفوفة الدعم الحالية	العتاد مُدار من المزوّد
الترميز والتوازي	DSpark على المسارات المدعومة؛ خدمة موزّعة وتوازي موتر	ترميز خاص بالعتاد؛ توازي موتر وخبراء	خيارات محدودة بما يتيحه المسار
التحكم ومعالجة البيانات	بيئتك؛ أنت تدير التوسّع	بيئتك؛ أنت تدير التوسّع	مزوّد خارجي؛ المزوّد يدير التوسّع

python3 -m venv minimax-env
source minimax-env/bin/activate
python -m pip install --upgrade pip
python -m pip install -U huggingface_hub
python -m pip install "vllm>=0.33.0"
python -c "import vllm; print(vllm.__version__)"

hf download MiniMaxAI/MiniMax-M3.1-Flash \
  --local-dir ./MiniMax-M3.1-Flash

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3
export VLLM_FLOAT32_MATMUL_PRECISION=high
 
vllm serve ./MiniMax-M3.1-Flash \
  --tensor-parallel-size 4 \
  --reasoning-parser minimax_m3 \
  --block-size 128 \
  --kv-cache-dtype nvfp4 \
  --attention-config '{"indexer_kv_dtype":"nvfp4","use_prefill_query_quantization":true}' \
  --compilation-config '{"cudagraph_mode":"FULL_AND_PIECEWISE"}' \
  --speculative-config '{"method":"dspark","num_speculative_tokens":7,"attention_backend":"FLASHINFER_TS","kv_cache_dtype":"fp8","draft_sample_method":"probabilistic","rejection_sample_method":"block"}' \
  --max-model-len 32768 \
  --max-num-seqs 4 \
  --disable-hybrid-kv-cache-manager \
  --host 127.0.0.1 \
  --port 8000

curl http://127.0.0.1:8000/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "./MiniMax-M3.1-Flash",
    "messages": [{"role":"user","content":"Explain sparse attention in three bullets."}],
    "temperature": 1.0,
    "top_p": 0.95,
    "max_tokens": 1024
  }'

python -m pip install openai

from openai import OpenAI
 
client = OpenAI(base_url="http://127.0.0.1:8000/v1", api_key="EMPTY")
model_id = client.models.list().data[0].id
 
response = client.chat.completions.create(
    model=model_id,
    messages=[{"role": "user", "content": "Write a Python duplicate filename detector."}],
    temperature=1.0,
    top_p=0.95,
    max_tokens=2048,
)
print(response.choices[0].message.content)

vllm serve MiniMaxAI/MiniMax-M3.1-Flash \
  --tensor-parallel-size 8 \
  --reasoning-parser minimax_m3 \
  --block-size 128 \
  --kv-cache-dtype fp8 \
  --attention-config '{"indexer_kv_dtype": "fp8"}' \
  --compilation-config '{"cudagraph_mode": "FULL_AND_PIECEWISE"}' \
  --max-model-len 32768 \
  --max-num-seqs 4 \
  --limit-mm-per-prompt '{"video": 0}' \
  --gpu-memory-utilization 0.9 \
  --no-enable-log-requests \
  --disable-hybrid-kv-cache-manager \
  --moe-backend marlin \
  --enable-auto-tool-choice \
  --tool-call-parser minimax_m3

# NVIDIA development image
docker pull lmsysorg/sglang:dev-minimax-m31-flash
 
# AMD MI350X/MI355X development image
docker pull lmsysorg/sglang:dev-minimax-m31-flash-mi35x

المعيار	M3.1 Flash	DeepSeek V4.1 Flash 1017	Kimi K3
Automation-Bench v1.0.6	62.8	60.5	46.7
DeepSWE v1.1	73.7	77.0	67.5
Terminal Bench 4.0	38.1	42.3	12.6
OSWorld 2.0	61.7	N/A	58.3
NL2Repo-Bench	61.2	68.2	58.0
BabyVision with tools	91.0	92.5	85.7

جهد الاستدلال	الدرجة المبلغ عنها في Automation-Bench
منخفض	52.8%
متوسط	57.7%
عالٍ	59.2%
أعلى جداً	61.2%
أقصى	62.8%

export COMETAPI_KEY="YOUR_COMETAPI_KEY"
 
curl https://api.cometapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "minimax-m3.1-flash",
    "messages": [{"role":"user","content":"Review this Python function for edge cases."}],
    "max_tokens": 2048
  }'

السعر لكل مليون رمز	MiniMax الرسمي API	CometAPI
الإدخال	$0.15	$0.80
الإخراج	$0.60	$3.20
الإدخال المخبأ	$0.015	أكّد تسعير المسار الحالي

MiniMax-M3.1 Flash

MiniMax-M3.1 Flash

اقرأ المزيد

كيفية تشغيل MiniMax M3.1 Flash محليًا: دليل GPU و vLLM و SGLang

أجرِ أول استدعاء لـ API.

خلاصة سريعة

أهم النقاط

اربط هذه المقالة بالقرار التالي.

ما هو MiniMax M3.1 Flash؟

مواصفات MiniMax M3.1 Flash

كيف يستخدم MiniMax M3.1 Flash بنية 428B/23B؟

ماذا تغيّر في MiniMax M3.1 Flash؟

ما العتاد المطلوب لـ MiniMax M3.1 Flash؟

طوبولوجيات GPU المُتحقق منها

أي طريقة نشر يجب أن تختار؟

كيف تشغّل MiniMax M3.1 Flash محلياً باستخدام vLLM؟

الخطوة 1: تثبيت أدوات الخدمة

الخطوة 2: تنزيل نقطة التحقق الرسمية

الخطوة 3: الإطلاق على أربع وحدات NVIDIA GB200 GPU

الخطوة 4: إرسال طلب محلي

الخطوة 5: التكامل مع عميل Python متوافق مع OpenAI

إصدار H100/H200: استخدم وصفة Hopper ذات الثماني وحدات GPU

كيف تشغّل MiniMax M3.1 Flash باستخدام SGLang؟

سحب صورة الحاوية المخصصة

كيف يقارن MiniMax M3.1 Flash على المعايير؟

كيف تُحسّن أداء MiniMax M3.1 Flash؟

التحكّم في السياق والتوازي

اختر جهد الاستدلال بعناية

تتبّع التكلفة لكل مهمة مكتملة

كيف تستخدم MiniMax M3.1 Flash API في CometAPI؟

مثال طلب CometAPI

تسعير MiniMax M3.1 Flash API

ما المشاكل التي قد تحدث عند تشغيل MiniMax M3.1 Flash؟

نفاد الذاكرة أثناء التحميل أو الطلبات

نوى تكميم أو انتباه غير متوافقة

تهيئة مخبأ الانتباه المتناثر

معرّفات نماذج غير متوقعة

إنتاجية منخفضة ملحوظة

الخلاصة

الأسئلة الشائعة

كيف أجعل النشر قابلاً للاستنساخ بعد ترقية وقت التشغيل؟

كيف أتعامل مع المحاولات عند استدعاء وكيل للأدوات؟

هل يمكنني التبديل بين نقطة نهاية محلية وCometAPI دون تغيير سلوك التطبيق؟

ماذا يجب أن أختبر قبل قبول المدخلات متعددة الوسائط؟

كيف أعرف أن النشر جاهز للمستخدمين الحقيقيين؟