MiniMax-M3.1-Flash发布：原生多模态MoE，上下文最长100万token
MiniMax发布原生多模态混合专家模型MiniMax-M3.1-Flash，总参数约4280亿、每token激活约230亿，支持文本、图像与视频输入及最长100万token上下文。它面向编程、智能体与计算机操作，并采用稀疏注意力、量化感知训练和DSpark推测解码。价格与国内可用性未知。
要点
- 架构为原生多模态MoE，总参数约428B、每token激活约23B，支持文本、图像和视频输入，输出为文本，上下文最长100万token。
- M3.1-Flash引入全模型稀疏注意力、量化感知训练和DSpark推测解码，官方称以此提升任务表现与推理效率。
- 模型卡列出多项智能体和编程基准，但价格、国内可用性及硬件门槛未知，结果也未经本文实测。
为什么值得看
它在M3基础上强化编程、智能体与推理效率，并给出长上下文和多模态基准，但第三方复现及国内落地情况仍不清楚。
谁会受影响
面向需要编程助手、智能体工作流、计算机操作或多模态理解的开发者与研究团队；普通用户是否有官方应用入口未知。
今天就能怎么试
可按模型卡用Transformers、vLLM、SGLang或Docker Model Runner加载MiniMaxAI/MiniMax-M3.1-Flash，资料也提到Colab和Kaggle。硬件门槛、价格与国内可用性未知，本文未实测。
原始来源
1MiniMaxAI/MiniMax-M3.1-Flash (Model) · Hugging Face 热门模型 · 2026年10月17日✓ 已打开核对本条由 AI 根据上面的原始来源整理，经编辑审核后发布。数字和结论以原文为准，发现错误欢迎反馈。
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