MiniMax-M3.1 Flash

Mit CometAPI entwickelnEine API für mehrere Modelle erforderlich?Teste den Workflow im Playground und erstelle anschließend einen API-Schlüssel, sobald Modell und Kosten zu deinem Anwendungsfall passen.

ai-model/CometAPI Research

So führen Sie MiniMax M3.1 Flash lokal aus: GPU-, vLLM- & SGLang-Leitfaden

Erfahren Sie, wie Sie MiniMax M3.1 Flash lokal ausführen. Erkunden Sie dessen 428B/23B-MoE-Architektur, GPU-Anforderungen, vLLM- und SGLang-Setup, Benchmarks und API-Alternativen.

Deon GoodwinForschungsteam für KI-Modelle und API

Aktualisiert Oct 29, 2026 14 Min. Lesezeit

So führen Sie MiniMax M3.1 Flash lokal aus: GPU-, vLLM- & SGLang-Leitfaden

Dieses Muster verwenden

Den ersten API-Aufruf ausführen.

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)

TL;DR

MiniMax M3.1 Flash bringt Open-Weight-KI in anspruchsvolle Coding- und Agent-Workflows, aber lokaler Betrieb erfordert ernstzunehmende Hardware. Die 428B-Parameter-MoE-Architektur aktiviert pro Token nur 23B Parameter, reduziert damit Rechenaufwand, eliminiert jedoch nicht die Notwendigkeit, das vollständige Modell zu speichern. Entwickler mit unterstützten Multi-GPU-Systemen können es mit vLLM oder SGLang bereitstellen. Wer das Infrastruktur-Management überspringen möchte, kann mit der MiniMax M3.1 Flash API in CometAPI einfacher starten.

Wichtigste Erkenntnisse

Hardware ist die größte Hürde. Die veröffentlichten vLLM-Konfigurationen nutzen vier unterstützte Blackwell- oder AMD MI355X-GPUs oder acht H100/H200-GPUs.

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Veröffentlicht am Oct 29, 2026

Zuletzt aktualisiert Oct 29, 2026

6 Aufrufe

Auf Klarheit, Quellenangabe und aktuelle API-Terminologie geprüft.

Spezifikation	MiniMax M3.1 Flash
Entwickler	MiniMax
Modellfamilie	Native multimodale MoE
Gesamtparameter	Ca. 428B
Aktive Parameter	Ca. 23B pro Token
Maximaler Kontext	1.048.576 Tokens (Modellfähigkeit)
Eingabetypen	Text, Bilder und Video (routenabhängig)
Ausgabe	Text
Attention	MiniMax Sparse Attention in jeder Schicht
Quantisierung	MXFP8 dichte Schichten / NVFP4 Experten
Draft-Decoding	DSpark integrierter Draft-Head
Reasoning-Aufwand	low, medium, high, xhigh, max
Gemeldete Ausgabegeschwindigkeit	200+ Tokens/s unter günstigen Bedingungen; P50 170+ Tokens/s
Lizenz	MiniMax Community License
Dokumentierte Inferenz	vLLM, SGLang
Typische Topologie	4 unterstützte Blackwell- oder MI355X-GPUs; 8 H100/H200-GPUs

Beschleuniger	Veröffentlichte Topologie	Hinweise
NVIDIA GB200/GB300/B200/B300	4 GPUs, Tensor-Parallelität	NVFP4-nativer Pfad für Blackwell
NVIDIA H100/H200	8 GPUs, Tensor-Parallelität	FP8-Caches und Marlin-MoE-Pfad
AMD MI355X	4 GPUs, Tensor-Parallelität	Erfordert unterstütztes ROCm und AITER-Einstellungen
24–32 GB Consumer-GPU	Kein Referenzrezept für Full-Checkpoint	Nicht ausreichend für einfaches Single-GPU-Laden
Nur-CPU-Workstation	Keine validierte praktische Bereitstellung	Offloading-Experimente sind keine Produktionsleitlinie

Anforderung	Lokales vLLM	Lokales SGLang	CometAPI
Gewichte und GPUs	Gewichte herunterladen; unterstützte GPUs betreiben	Gewichte herunterladen; unterstützte GPUs betreiben	Anbieterverwaltete Inferenz; keine lokalen Gewichte
Blackwell / AMD MI355X	Hardwarespezifische Rezepte	Hardwarespezifische Rezepte	Hardware wird vom Anbieter verwaltet
H100/H200	Dokumentiertes Acht-GPU-Rezept	Aktuelle Support-Matrix prüfen	Hardware wird vom Anbieter verwaltet
Decoding und Parallelismus	DSpark auf unterstützten Pfaden; Tensor- und verteiltes Serving	Hardwarespezifisches Decoding; Tensor- und Experten-Parallelismus	Beschränkt auf die vom Pfad exponierten Optionen
Kontrolle und Datenverarbeitung	Ihre Umgebung; Skalierung liegt bei Ihnen	Ihre Umgebung; Skalierung liegt bei Ihnen	Externer Anbieter; Skalierung liegt beim Anbieter

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

Benchmark	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

Reasoning-Aufwand	Gemeldeter Automation-Bench-Score
Low	52.8%
Medium	57.7%
High	59.2%
Xhigh	61.2%
Max	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
  }'

Preis pro Million Tokens	MiniMax offizielle API	CometAPI
Input	$0.15	$0.80
Output	$0.60	$3.20
Cached input	$0.015	Aktuelles Routen-Angebot bestätigen

MiniMax-M3.1 Flash

MiniMax-M3.1 Flash

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Den ersten API-Aufruf ausführen.

TL;DR

Wichtigste Erkenntnisse

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Was ist MiniMax M3.1 Flash?

MiniMax M3.1 Flash Spezifikationen

Wie nutzt MiniMax M3.1 Flash seine 428B/23B-Architektur?

Was hat sich in MiniMax M3.1 Flash geändert?

Welche Hardware wird für MiniMax M3.1 Flash benötigt?

Validierte GPU-Topologien

Welche Bereitstellungsmethode sollten Sie wählen?

Wie führt man MiniMax M3.1 Flash lokal mit vLLM aus?

Schritt 1: Servicetools installieren

Schritt 2: Offiziellen Checkpoint herunterladen

Schritt 3: Start auf vier NVIDIA GB200-GPUs

Schritt 4: Lokale Anfrage senden

Schritt 5: Integration mit einem OpenAI-kompatiblen Python-Client

H100/H200-Variante: Acht-GPU-Hopper-Rezept verwenden

Wie führt man MiniMax M3.1 Flash mit SGLang aus?

Dediziertes Container-Image ziehen

Wie schneidet MiniMax M3.1 Flash in Benchmarks ab?

Wie lässt sich die Leistung von MiniMax M3.1 Flash optimieren?

Kontext und Parallelität steuern

Reasoning-Aufwand gezielt wählen

Kosten pro abgeschlossenem Task verfolgen

Wie nutzt man die MiniMax M3.1 Flash API in CometAPI?

CometAPI-Beispielanfrage

MiniMax M3.1 Flash API-Preise

Welche Probleme können beim Betrieb von MiniMax M3.1 Flash auftreten?

Speicher läuft beim Laden oder bei Anfragen aus

Inkompatible Quantisierungs- oder Attention-Kernel

Sparse-Attention-Cache-Konfiguration

Unerwartete Modellbezeichner

Geringe beobachtete Durchsatzleistung

Fazit

FAQ

Wie mache ich eine Bereitstellung nach einem Runtime-Upgrade reproduzierbar?

Wie sollte ich mit Retries umgehen, wenn ein Agent Tools aufruft?

Kann ich zwischen einem lokalen Endpunkt und CometAPI wechseln, ohne das Anwendungsverhalten zu ändern?

Was sollte ich testen, bevor ich multimodale Eingaben akzeptiere?

Woran erkenne ich, ob eine Bereitstellung für echte Nutzer bereit ist?