Tagi

Powiązane Modele

MiniMax-M3.1 Flash

Buduj z CometAPIPotrzebujesz jednego API dla wielu modeli?Przetestuj proces w Playground, a potem utwórz klucz API, gdy model i koszt pasują do Twojego zastosowania.

ai-model/Badania CometAPI

Jak uruchomić MiniMax M3.1 Flash lokalnie: przewodnik po GPU, vLLM i SGLang

Dowiedz się, jak uruchomić MiniMax M3.1 Flash lokalnie. Poznaj jego architekturę MoE 428B/23B, wymagania GPU, konfigurację vLLM i SGLang, benchmarki oraz alternatywy API.

Deon GoodwinZespół badań AI modeli i API

Zaktualizowano Oct 29, 2026 14 min czyt.

Jak uruchomić MiniMax M3.1 Flash lokalnie: przewodnik po GPU, vLLM i SGLang

Użyj tego wzorca

Wykonaj pierwsze wywołanie 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)

TL;DR

MiniMax M3.1 Flash udostępnia otwartowagowy model AI do wymagających zadań programistycznych i agentowych, ale uruchomienie lokalne wymaga poważnych zasobów sprzętowych. Architektura MoE o 428 mld parametrów aktywuje tylko 23 mld parametrów na token, ograniczając obliczenia, ale nie eliminując potrzeby przechowywania pełnego modelu. Deweloperzy z obsługiwanymi systemami multi‑GPU mogą wdrożyć go za pomocą vLLM lub SGLang. Dla osób chcących pominąć zarządzanie infrastrukturą, MiniMax M3.1 Flash API w CometAPI oferuje prostszy start.

Kluczowe wnioski

Sprzęt to największa bariera. Opublikowane konfiguracje vLLM wykorzystują cztery obsługiwane GPU Blackwell lub AMD MI355X albo osiem GPU H100/H200.

Kontynuuj naukę

Połącz ten artykuł z następną decyzją.

Zobacz wszystkie tematy

Przewodniki po AI API

Przejdź od shortlisty modeli do działającego zapytania produkcyjnego.

Infrastruktura LLM

Zbuduj warstwę obsługi żądań AI, która przetrwa zmiany dostawców i modeli.

Agent AI

Przejdź od demonstracji promptu do obserwowalnego przepływu pracy agenta.

Optymalizacja kosztów

Niższy koszt bez ukrywania kompromisów dotyczących jakości lub niezawodności.

Opublikowano Oct 29, 2026

Ostatnia aktualizacja Oct 29, 2026

6 wyświetleń

Sprawdzone pod kątem przejrzystości, atrybucji źródeł i aktualnej terminologii API.

Specyfikacja	MiniMax M3.1 Flash
Deweloper	MiniMax
Rodzina modeli	Natywny multimodalny MoE
Łączna liczba parametrów	Około 428B
Aktywne parametry	Około 23B na token
Maksymalny kontekst	1 048 576 tokenów (możliwości modelu)
Typy wejść	Tekst, obrazy i wideo (zależnie od trasowania)
Wyjście	Tekst
Mechanizm uwagi	MiniMax Sparse Attention w każdej warstwie
Kwantyzacja	MXFP8 dla warstw gęstych / NVFP4 dla ekspertów
Draft decoding	DSpark – zintegrowana głowica szkicu
Reasoning effort	low, medium, high, xhigh, max
Zgłaszana szybkość generowania	200+ tokenów/s w sprzyjających warunkach; P50 170+ tokenów/s
Licencja	MiniMax Community License
Udokumentowane inferencje	vLLM, SGLang
Typowa topologia	4 obsługane GPU Blackwell lub MI355X; 8 GPU H100/H200

Akceleratory	Opisana topologia	Uwagi
NVIDIA GB200/GB300/B200/B300	4 GPU, równoległość tensorowa	Natywna ścieżka NVFP4 dla Blackwell
NVIDIA H100/H200	8 GPU, równoległość tensorowa	Pamięci podręczne FP8 i ścieżka Marlin MoE
AMD MI355X	4 GPU, równoległość tensorowa	Wymaga obsługiwanego ROCm i ustawień AITER
24–32 GB karta konsumencka	Brak przepisu dla pełnego checkpointu	Niewystarczająca do prostego ładowania na jednym GPU
Stacja robocza tylko CPU	Brak zweryfikowanego praktycznego wdrożenia	Eksperymenty z offloadingiem nie są wytycznymi prod.

Wymaganie	Lokalnie: vLLM	Lokalnie: SGLang	CometAPI
Wagi i GPU	Pobierz wagi; obsługuj wspierane GPU	Pobierz wagi; obsługuj wspierane GPU	Inferencja zarządzana przez dostawcę; bez lokalnych wag
Blackwell / AMD MI355X	Przepisy specyficzne dla sprzętu	Przepisy specyficzne dla sprzętu	Sprzęt zarządzany przez dostawcę
H100/H200	Udokumentowany przepis na osiem GPU	Sprawdź aktualną macierz wsparcia	Sprzęt zarządzany przez dostawcę
Dekodowanie i równoległość	DSpark na wspieranych ścieżkach; równoległość tensorowa i serwowanie rozproszone	Dekodowanie specyficzne dla sprzętu; równoległość tensorowa i ekspertów	Ograniczone do opcji dostępnych na trasie
Kontrola i przetwarzanie danych	Twoje środowisko; Ty zarządzasz skalowaniem	Twoje środowisko; Ty zarządzasz skalowaniem	Zewnętrzny dostawca; dostawca zarządza skalowaniem

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 effort	Zgłaszany wynik Automation-Bench
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
  }'

Cena za milion tokenów	Oficjalne API MiniMax	CometAPI
Wejście	$0.15	$0.80
Wyjście	$0.60	$3.20
Buforowane wejście	$0.015	Potwierdź bieżącą stawkę trasy

MiniMax-M3.1 Flash

MiniMax-M3.1 Flash

Czytaj więcej

Jak uruchomić MiniMax M3.1 Flash lokalnie: przewodnik po GPU, vLLM i SGLang

Wykonaj pierwsze wywołanie API.

TL;DR

Kluczowe wnioski

Połącz ten artykuł z następną decyzją.

Czym jest MiniMax M3.1 Flash?

Specyfikacje MiniMax M3.1 Flash

Jak MiniMax M3.1 Flash wykorzystuje architekturę 428B/23B?

Co się zmieniło w MiniMax M3.1 Flash?

Jakiego sprzętu potrzeba do MiniMax M3.1 Flash?

Zweryfikowane topologie GPU

Którą metodę wdrożenia wybrać?

Jak uruchomić MiniMax M3.1 Flash lokalnie z vLLM?

Krok 1: Zainstaluj narzędzia serwowania

Krok 2: Pobierz oficjalny checkpoint

Krok 3: Uruchom na czterech GPU NVIDIA GB200

Krok 4: Wyślij lokalne żądanie

Krok 5: Integracja z klientem Python kompatybilnym z OpenAI

Wariant H100/H200: użyj przepisu Hopper na osiem GPU

Jak uruchomić MiniMax M3.1 Flash z SGLang?

Pobierz dedykowany obraz kontenera

Jak MiniMax M3.1 Flash wypada w benchmarkach?

Jak zoptymalizować wydajność MiniMax M3.1 Flash?

Kontroluj kontekst i współbieżność

Świadomie dobieraj poziom rozumowania

Śledź koszt ukończonego zadania

Jak korzystać z MiniMax M3.1 Flash API w CometAPI?

Przykład żądania do CometAPI

Cennik MiniMax M3.1 Flash API

Jakie problemy mogą wystąpić przy uruchamianiu MiniMax M3.1 Flash?

Brak pamięci podczas ładowania lub obsługi żądań

Niezgodne kwantyzacje lub kernele uwagi

Konfiguracja cache dla rzadkiej uwagi

Nieoczekiwane identyfikatory modelu

Słabo obserwowana przepustowość

Podsumowanie

FAQ

Jak zapewnić powtarzalność wdrożenia po aktualizacji runtime?

Jak obsługiwać ponowienia, gdy agent wywołuje narzędzia?

Czy mogę przełączać się między lokalnym endpointem a CometAPI bez zmiany zachowania aplikacji?

Co powinienem przetestować przed akceptacją wejść multimodalnych?

Skąd wiem, że wdrożenie jest gotowe dla realnych użytkowników?