Etiketler

İlgili Modeller

MiniMax-M3.1 Flash

CometAPI ile geliştirinBirden çok model için tek bir API mi gerekiyor?İş akışını Playground'da test edin, ardından model ve maliyet kullanım senaryonuza uyduğunda bir API anahtarı oluşturun.

ai-model/CometAPI araştırması

MiniMax M3.1 Flash'ı yerel olarak nasıl çalıştırılır: GPU, vLLM ve SGLang Kılavuzu

MiniMax M3.1 Flash’ı yerel olarak nasıl çalıştıracağınızı öğrenin. 428B/23B MoE mimarisi, GPU gereksinimleri, vLLM ve SGLang kurulumu, benchmarklar, API alternatiflerini keşfedin.

Deon GoodwinAI model ve API araştırma ekibi

Güncellendi Oct 29, 2026 13 dk okuma

MiniMax M3.1 Flash'ı yerel olarak nasıl çalıştırılır: GPU, vLLM ve SGLang Kılavuzu

Bu kalıbı kullanın

İlk API çağrısını yapın.

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, talepkâr kodlama ve ajan iş akışlarına açık-ağırlıklı yapay zekâyı getiriyor; ancak yerelde çalıştırmak ciddi donanım gerektirir. 428B parametreli MoE mimarisi, hesaplamayı azaltmak için her token başına yalnızca 23B parametreyi etkinleştirir; bu, tam modelin depolanması gereksinimini ortadan kaldırmaz. Desteklenen çoklu GPU sistemlerine sahip geliştiriciler, vLLM veya SGLang ile dağıtım yapabilir. Altyapı yönetimini atlamak isteyenler için CometAPI’deki MiniMax M3.1 Flash API başlamak için daha basit bir yol sunar.

Öne Çıkanlar

Donanım en büyük engeldir. Yayınlanan vLLM yapılandırmaları, dört desteklenen Blackwell veya AMD MI355X GPU ya da sekiz H100/H200 GPU kullanır.

Öğrenmeye devam et

Bu makaleyi sonraki karara bağlayın.

Tüm konuları gör

AI API Rehberleri

Model kısa listesinden çalışan bir üretim isteğine geçin.

LLM Altyapısı

Sağlayıcı ve model değişikliklerine dayanıklı bir AI istek katmanı oluşturun.

AI Agent

Bir prompt demosundan gözlemlenebilir bir ajan iş akışına geçin.

Maliyet Optimizasyonu

Kalite veya güvenilirlik ödünlerini gizlemeden maliyeti düşürün.

Yayınlanma tarihi Oct 29, 2026

Son güncelleme Oct 29, 2026

0 görüntülenme

Netlik, kaynak ataması ve güncel API terminolojisi açısından gözden geçirildi.

Özellik	MiniMax M3.1 Flash
Geliştirici	MiniMax
Model ailesi	Yerel çok modlu MoE
Toplam parametre	Yaklaşık 428B
Etkin parametre	Token başına yaklaşık 23B
Maksimum bağlam	1.048.576 token (model yeteneği)
Girdi türleri	Metin, görseller ve video (rota bağımlı)
Çıktı	Metin
Dikkat	Her katmanda MiniMax Sparse Attention
Quantization	MXFP8 yoğun katmanlar / NVFP4 uzmanlar
Taslak kod çözme	DSpark entegre taslak başlığı
Akıl yürütme çabası	Low, medium, high, xhigh, max
Bildirilen çıktı hızı	Elverişli koşullarda 200+ token/s; P50 170+ token/s
Lisans	MiniMax Community License
Belgelenmiş çıkarım	vLLM, SGLang
Tipik topoloji	4 desteklenen Blackwell veya MI355X GPU; 8 H100/H200 GPU

Hızlandırıcılar	Yayımlanan topoloji	Notlar
NVIDIA GB200/GB300/B200/B300	4 GPU, tensör paralelliği	Blackwell NVFP4-yerel yol
NVIDIA H100/H200	8 GPU, tensör paralelliği	FP8 önbellekler ve Marlin MoE yolu
AMD MI355X	4 GPU, tensör paralelliği	Desteklenen ROCm ve AITER ayarları gerektirir
24–32 GB tüketici GPU	Tam kontrol noktası referansı yok	Basit tek GPU yüklemesi için yeterli değildir
Yalnızca CPU iş istasyonu	Pratik dağıtım doğrulanmadı	Offloading deneyleri üretim rehberi değildir

Gereksinim	Yerel vLLM	Yerel SGLang	CometAPI
Ağırlıklar ve GPU’lar	Ağırlıkları indirin; destekli GPU’ları işletin	Ağırlıkları indirin; destekli GPU’ları işletin	Sağlayıcı-yönetimli çıkarım; yerel ağırlık yok
Blackwell / AMD MI355X	Donanım-spesifik tarifler	Donanım-spesifik tarifler	Donanım sağlayıcı tarafından yönetilir
H100/H200	Belgelendirilmiş sekiz GPU tarifi	Güncel destek matrisini kontrol edin	Donanım sağlayıcı tarafından yönetilir
Kod çözme ve paralellik	Destekli yollarda DSpark; tensör ve dağıtık sunum	Donanım-spesifik kod çözme; tensör ve uzman paralelliği	Rotanın sunduğu seçeneklerle sınırlı
Kontrol ve veri işleme	Sizin ortamınız; ölçeklemeyi siz yönetirsiniz	Sizin ortamınız; ölçeklemeyi siz yönetirsiniz	Harici sağlayıcı; ölçeklemeyi sağlayıcı yönetir

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

Kıyaslama	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

Akıl yürütme çabası	Bildirilen Automation-Bench skoru
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
  }'

Milyon token başına fiyat	MiniMax resmî API	CometAPI
Girdi	$0.15	$0.80
Çıktı	$0.60	$3.20
Önbelleğe alınmış girdi	$0.015	Geçerli rota teklifini doğrulayın

MiniMax-M3.1 Flash

MiniMax-M3.1 Flash

Devamını Oku

MiniMax M3.1 Flash'ı yerel olarak nasıl çalıştırılır: GPU, vLLM ve SGLang Kılavuzu

İlk API çağrısını yapın.

TL;DR

Öne Çıkanlar

Bu makaleyi sonraki karara bağlayın.

MiniMax M3.1 Flash Nedir?

MiniMax M3.1 Flash özellikleri

MiniMax M3.1 Flash 428B/23B mimarisini nasıl kullanıyor?

MiniMax M3.1 Flash’ta Neler Değişti?

MiniMax M3.1 Flash için Hangi Donanım Gerekir?

Doğrulanmış GPU topolojileri

Hangi Dağıtım Yöntemini Seçmelisiniz?

MiniMax M3.1 Flash’ı vLLM ile Yerelde Nasıl Çalıştırırsınız?

Adım 1: Sunum araçlarını kurun

Adım 2: Resmî kontrol noktasını indirin

Adım 3: Dört NVIDIA GB200 GPU’da başlatın

Adım 4: Yerel bir istek gönderin

Adım 5: OpenAI uyumlu bir Python istemcisiyle entegre edin

H100/H200 varyantı: sekiz GPU’luk Hopper tarifini kullanın

MiniMax M3.1 Flash’ı SGLang ile Nasıl Çalıştırırsınız?

Adanmış konteyner imajını çekin

MiniMax M3.1 Flash Kıyaslamalarda Nasıl Karşılaştırılır?

MiniMax M3.1 Flash Performansını Nasıl Optimize Edebilirsiniz?

Bağlam ve eşzamanlılığı kontrol edin

Akıl yürütme çabasını bilinçli seçin

Tamamlanan görev başına maliyeti takip edin

MiniMax M3.1 Flash’ı CometAPI’deki API ile Nasıl Kullanabilirsiniz?

CometAPI istek örneği

MiniMax M3.1 Flash API fiyatlandırması

MiniMax M3.1 Flash’ı Çalıştırırken Hangi Sorunlar Ortaya Çıkabilir?

Yükleme veya istekler sırasında bellek yetersizliği

Uyumsuz quantization veya dikkat çekirdekleri

Seyrek-dikkat önbellek yapılandırması

Beklenmedik model tanımlayıcıları

Düşük gözlenen throughput

Sonuç

SSS

Çalışma zamanını yükselttikten sonra dağıtımı nasıl yeniden üretilebilir kılarım?

Bir ajan araçları çağırdığında yeniden denemeleri nasıl ele almalıyım?

Yerel bir uç nokta ile CometAPI arasında uygulama davranışını değiştirmeden geçiş yapabilir miyim?

Çok modlu girdileri kabul etmeden önce neyi test etmeliyim?

Bir dağıtımın gerçek kullanıcılar için hazır olduğunu nasıl anlarım?