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OpenRouter· 모델

OpenRouter 카탈로그에서 MiniMax M2.7의 11월 5일 만료일 삭제

OpenRouter의 모델 카탈로그에서 만료 예정일인 2026년 11월 5일에 "MiniMax: MiniMax M2.7"(minimax/minimax-m2.7)의 만료일이 더 이상 표시되지 않습니다. 이 항목에는 11월 3일부터 11월 5일이 표시되어 있었지만, 현재는 비어 있습니다. 해당 항목에는 여전히 204,800토큰 컨텍스트가 기재되어 있습니다. OpenRouter는 서비스 종료가 취소된 것인지, 아니면 연기된 것인지 밝히지 않았습니다.OpenRouter· 모델

OpenRouter 카탈로그에 MiniMax 모델 5종의 만료일이 11월 5일로 표시됨

OpenRouter의 모델 카탈로그에 이제 MiniMax 모델 5종의 만료일이 2026년 11월 5일로 표시됩니다. MiniMax-01(minimax/minimax-01, 컨텍스트 1,000,192토큰), MiniMax M2(minimax/minimax-m2), M2.1(minimax/minimax-m2.1), M2.7(minimax/minimax-m2.7)은 각각 컨텍스트 204,800토큰이며, M2-her(minimax/minimax-m2-her)는 65,536토큰입니다. 이전에는 어떤 항목에도 만료일이 없었습니다. 이는 카탈로그에 표시된 정보일 뿐이며, 해당 항목에는 그 이유나 날짜 이후 모델에 어떤 일이 일어나는지 나와 있지 않습니다.MiniMax· 모델

MiniMax, M3.1 Flash를 로컬에서 실행할 수 있도록 커뮤니티 양자화 버전 소개

MiniMax는 자체 하드웨어에서 모델을 실행하려는 사용자를 위해 428B 파라미터 오픈 웨이트 모델 M3.1 Flash의 커뮤니티 제작 양자화 버전을 정리해 공개했습니다. MiniMax에 따르면 저비트 가중치는 모델을 불러오는 데 필요한 메모리와 디코딩 중 전송되는 가중치 데이터의 양을 줄여 줍니다. 이를 유용하게 구현하려면 세심한 보정, 효율적인 저비트 커널, GPU와 시스템 RAM에 전문가를 배치하는 작업이 필요합니다.MiniMax· 모델

Together AI, post-training용 MiniMax M3.1 Flash 공개

Together AI는 자사 플랫폼에서 MiniMax M3.1 Flash를 이제 post-training에 사용할 수 있다고 밝혔습니다. Together에 따르면 사용자는 자체 Python 코드에서 학습 루프를 유지하면서 자체 데이터, 보상 및 환경으로 지도 미세 조정(SFT)이나 강화 학습(RL)을 수행할 수 있습니다.MiniMax· 모델· 토론 7개

MiniMax publishes the MiniMax M3.1 Flash weights

MiniMax says the weights of MiniMax M3.1 Flash are now public on Hugging Face and ModelScope. When it launched the model on October 19, MiniMax said the weights would follow later.MiniMax· 모델· 토론 3개

MiniMax lists M3.1 Flash, an open-weight model

MiniMax's model release notes add MiniMax M3.1 Flash, dated October 19, 2026. MiniMax describes it as "an ultra-efficient open-weight model for everyday work". That is the vendor's own description.