Теги

Связанные модели

MiniMax-M3.1 Flash

Создавайте с CometAPIНужен один API для нескольких моделей?Протестируйте рабочий процесс в Playground, затем создайте API-ключ, когда модель и стоимость подойдут для вашего сценария.

ai-model/Исследования CometAPI

Как запустить MiniMax M3.1 Flash локально: руководство по GPU, vLLM и SGLang

Узнайте, как запустить MiniMax M3.1 Flash локально. Изучите его архитектуру MoE 428B/23B, требования к GPU, настройку vLLM и SGLang, бенчмарки, альтернативы API.

Deon GoodwinКоманда исследователей AI-моделей и API

Обновлено Oct 29, 2026 13 мин. чтения

Как запустить MiniMax M3.1 Flash локально: руководство по GPU, vLLM и SGLang

Использовать этот подход

Сделайте первый вызов 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)

Кратко

MiniMax M3.1 Flash приносит открытые веса ИИ в требовательные сценарии кодирования и агентные рабочие процессы, но локальный запуск требует серьёзного оборудования. Его архитектура MoE с 428B параметров активирует лишь 23B параметров на токен, снижая вычисления, но не устраняя необходимость хранить всю модель. Разработчики с поддерживаемыми мульти-GPU системами могут развернуть её через vLLM или SGLang. Для тех, кто хочет избежать управления инфраструктурой, MiniMax M3.1 Flash API в CometAPI предлагает более простой старт.

Основные выводы

Самое большое препятствие — оборудование. Опубликованные конфигурации vLLM используют четыре поддерживаемых GPU Blackwell или AMD MI355X, либо восемь H100/H200.

Продолжить обучение

Свяжите эту статью со следующим решением.

Посмотреть все темы

Руководства по AI API

Пройдите путь от списка подходящих моделей до рабочего production-запроса.

Инфраструктура LLM

Создайте слой обработки AI-запросов, устойчивый к изменениям провайдеров и моделей.

AI Agent

Переходите от демонстрации prompt к наблюдаемому рабочему процессу агента.

Оптимизация затрат

Снизьте затраты, не скрывая компромиссы по качеству или надежности.

Опубликовано Oct 29, 2026

Последнее обновление Oct 29, 2026

9 просмотров

Проверено на ясность, указание источников и актуальную терминологию API.

Характеристика	MiniMax M3.1 Flash
Разработчик	MiniMax
Семейство моделей	Нативная мультимодальная MoE
Всего параметров	Примерно 428B
Активных параметров	Примерно 23B на токен
Максимальный контекст	1,048,576 токенов (возможность модели)
Типы ввода	Текст, изображения и видео (зависит от маршрута)
Вывод	Текст
Внимание	MiniMax Sparse Attention в каждом слое
Квантование	MXFP8 для плотных слоёв / NVFP4 для экспертов
Черновое декодирование	Интегрированный draft‑head DSpark
Усилие рассуждения	low, medium, high, xhigh, max
Заявленная скорость вывода	200+ токенов/с в благоприятных условиях; P50 170+ ток/с
Лицензия	MiniMax Community License
Документированный инференс	vLLM, SGLang
Типичная топология	4 поддерживаемых GPU Blackwell или MI355X; 8 GPU H100/H200

Ускорители	Опубликованная топология	Примечания
NVIDIA GB200/GB300/B200/B300	4 GPU, тензорный параллелизм	Родной путь NVFP4 для Blackwell
NVIDIA H100/H200	8 GPU, тензорный параллелизм	FP8‑кэши и путь Marlin MoE
AMD MI355X	4 GPU, тензорный параллелизм	Требуются поддерживаемые ROCm и настройки AITER
Потребительские GPU 24–32 ГБ	Нет рецепта для полного чекпоинта	Недостаточно для простого одногпу‑запуска
Рабочая станция только CPU	Нет валидированного практического развёртывания	Эксперименты с оффлоудингом не являются прод. руководством

Требование	Локально: vLLM	Локально: SGLang	CometAPI
Веса и GPU	Скачайте веса; эксплуатируйте поддерживаемые GPU	Скачайте веса; эксплуатируйте поддерживаемые GPU	Инференс управляется провайдером; локальных весов нет
Blackwell / AMD MI355X	Рецепты, зависящие от «железа»	Рецепты, зависящие от «железа»	«Железо» управляется провайдером
H100/H200	Документированный рецепт на восьми GPU	Проверьте текущую матрицу поддержки	«Железо» управляется провайдером
Декодирование и параллелизм	DSpark на поддерживаемых путях; тензорный и распределённый сервинг	Декодирование под «железо»; тензорный и expert‑параллелизм	Ограничено опциями, доступными на маршруте
Контроль и обработка данных	Ваша среда; вы управляете масштабированием	Ваша среда; вы управляете масштабированием	Внешний провайдер; провайдер управляет масштабированием

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

Бенчмарк	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

Усилие рассуждения	Заявленный балл 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
  }'

Цена за миллион токенов	Официальный API MiniMax	CometAPI
Ввод	$0.15	$0.80
Вывод	$0.60	$3.20
Кэшированный ввод	$0.015	Уточните текущий тариф маршрута

MiniMax-M3.1 Flash

MiniMax-M3.1 Flash

Читать далее

Как запустить MiniMax M3.1 Flash локально: руководство по GPU, vLLM и SGLang

Сделайте первый вызов API.

Кратко

Основные выводы

Свяжите эту статью со следующим решением.

Что такое MiniMax M3.1 Flash?

Характеристики MiniMax M3.1 Flash

Как MiniMax M3.1 Flash использует архитектуру 428B/23B?

Что изменилось в MiniMax M3.1 Flash?

Какое оборудование нужно для MiniMax M3.1 Flash?

Подтверждённые топологии GPU

Какой способ развёртывания выбрать?

Как запустить MiniMax M3.1 Flash локально с vLLM?

Шаг 1: Установка инструментов сервинга

Шаг 2: Загрузка официального чекпоинта

Шаг 3: Запуск на четырёх NVIDIA GB200

Шаг 4: Отправка локального запроса

Шаг 5: Интеграция с OpenAI‑совместимым Python‑клиентом

Вариант H100/H200: используйте восьми‑GPU рецепт для Hopper

Как запустить MiniMax M3.1 Flash в SGLang?

Загрузка выделенного образа контейнера

Как MiniMax M3.1 Flash смотрится на бенчмарках?

Как оптимизировать производительность MiniMax M3.1 Flash?

Контролируйте контекст и конкурентность

Выбирайте усилие рассуждения осознанно

Отслеживайте стоимость за завершённую задачу

Как использовать MiniMax M3.1 Flash API в CometAPI?

Пример запроса к CometAPI

Цены MiniMax M3.1 Flash API

Какие проблемы могут возникнуть при запуске MiniMax M3.1 Flash?

Нехватка памяти при загрузке или выполнении запросов

Несовместимые ядра квантования или внимания

Конфигурация кэша с разреженным вниманием

Неожиданные идентификаторы модели

Низкая наблюдаемая пропускная способность

Заключение

FAQ

Как сделать развёртывание воспроизводимым после обновления рантайма?

Как обрабатывать ретраи, когда агент вызывает инструменты?

Могу ли я переключаться между локальным эндпоинтом и CometAPI без изменения поведения приложения?

Что тестировать перед приёмом мультимодальных вводов?

Как понять, что развёртывание готово для реальных пользователей?