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# MiniMax M3.1 Flash开放模型文件，支持图像和视频输入
- URL: https://globalfeed.ai/zh/minimax-m3-1-flashkai-fang-mo-xing-wen-jian-zhi-chi-tu-xiang-he-shi-pin-shu-ru/
- Published: 2026-10-29T15:33:07.000Z
- Updated: 2026-10-29T15:33:07.000Z
- Description: MiniMax于10月23日在Hugging Face发布了多模态模型MiniMax M3.1 Flash的模型文件，该模型已于10月19日通过API上线。模型总参数约4280亿，可读取文本、图像和视频。许可证对商业使用设有条件：年收入超过2000万美元的产品须获得MiniMax书面授权。
- Author: GlobalFeed Editor
- Tags: MiniMax, MiniMax M3.1 Flash, 编程, 智能体, 开放模型, x-MiniMax_AI, dil-zh, elle

MiniMax在[Hugging Face](https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-M3.1-Flash?ref=globalfeed.ai)上发布了MiniMax M3.1 Flash的模型文件。这款模型面向编程、智能体工作流、电脑操作和网络安全任务，已于10月19日通过MiniMax API、M Plan订阅和桌面应用MiniMax Code上线，MiniMax当天在[发布公告](https://www.minimax.io/blog/minimax-m31f?ref=globalfeed.ai)中表示模型文件将稍后公开。10月23日，模型文件正式上传。至此，M3.1 Flash以开放模型形式发布，机构可以下载并部署在自己的服务器上。不过，它的许可证条件比Apache 2.0等宽松许可证更严格，详见下文。

## 可读取文本、图像和视频

根据模型卡，M3.1 Flash是一款原生多模态的混合专家（MoE）模型，支持文本、图像和视频输入，以文本形式输出。模型总参数约4280亿，每个token激活230亿，上下文窗口最长可达100万token。MiniMax表示，该模型的早期版本就是此前的匿名模型"Space Bunny"。

据MiniMax介绍，M3.1 Flash沿用了M3的核心架构，主要有三处改动。一是全模型稀疏注意力：M3中使用全注意力的前三层也换成了MiniMax稀疏注意力（MiniMax Sparse Attention，MSA）。二是量化感知训练（quantization-aware training）：专家层和注意力路径在训练阶段就以低精度运行，MiniMax称这能降低显存占用、提升部署效率。三是DSpark投机解码（speculative decoding）：由一个小型草稿头预测后续token，再由主模型验证，草稿头随模型文件一同发布。MiniMax表示，线上推理速度比此前快了近三倍。

## 模型文件与部署

Hugging Face上的模型文件总计约250GB，个人电脑无法承载，需要配备多张GPU的数据中心服务器。MiniMax推荐使用SGLang、vLLM和TokenSpeed部署，并表示Transformers、KTransformers、unsloth和ATOM的支持正在适配中。官方还提供了在不同芯片上运行模型的FlagOS指南。推理深度可在low到max五个档位之间调节，实际可用的上下文长度和吞吐量取决于显存和部署配置。

## 商业使用的许可条件

模型采用MiniMax自己的MiniMax Community License。根据[许可证文本](https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-M3.1-Flash/blob/main/LICENSE?ref=globalfeed.ai)，非商业用途可免费使用。商业使用则有两项条件：一是使用该模型的产品或服务须在相关网站、界面或文档中显著标注"Built with MiniMax M3.1-Flash"；二是若相关产品和服务年收入超过2000万美元，须事先获得MiniMax的书面授权，低于这一门槛只需向MiniMax发送一次性通知。许可证把收费服务、模型API的商业使用以及微调版本的商业部署都算作商业使用。附录列出的禁止用途中包括支持任何军事目的。

## MiniMax的测试

MiniMax在模型卡中将M3.1 Flash与DeepSeek V4.1 Flash、Kimi K3、GLM-5.3、GPT-5.6 Sol和Opus 5进行了对比。在软件工程测试DeepSWE v1.1上，M3.1 Flash得分73.7，DeepSeek V4.1 Flash-1017以77.0领先，Opus 5为74.0。在衡量电脑操作能力的OSWorld 2.0上，它的61.7分低于Opus 5（70.6）和GPT-5.6 Sol（65.7）。在网络安全测试CyberGym上，它得分82.2，落后于GLM-5.3（84.5）和GPT-5.6 Sol（83.6）。它在Automation-Bench上以62.8分取得表中最高分，在BankerToolBench上以76.2分与Opus 5持平。

MiniMax注明，上述结果基于官方模型文件，第三方制作的量化版本表现可能不同。表中所有分数均为MiniMax自己的测量。如需更全面地了解情况，也请关注独立研究人员的评估。

来源：[Hugging Face（模型卡）](https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-M3.1-Flash?ref=globalfeed.ai)、[MiniMax公告](https://www.minimax.io/blog/minimax-m31f?ref=globalfeed.ai)、[MiniMax版本说明](https://platform.minimax.io/docs/release-notes/models?ref=globalfeed.ai)、[许可证文本](https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-M3.1-Flash/blob/main/LICENSE?ref=globalfeed.ai)