AI Tracker下載 App

MiniMax
最新消息

MiniMax 的每一次發表、調價、額度異動和停用，重點摘要，並附上你需要採取的動作。

OpenRouter· 模型

OpenRouter 的模型目錄移除 MiniMax M2.7 的 11 月 5 日到期日

OpenRouter 的模型目錄不再顯示「MiniMax: MiniMax M2.7」(minimax/minimax-m2.7) 將於 2026 年 11 月 5 日到期；該日原是此模型預定到期日。自 11 月 3 日起，該欄位一直顯示 11 月 5 日，如今已留空。此項目仍列出 204,800-token 的上下文長度。OpenRouter 尚未說明此次退役是取消還是僅延後。OpenRouter· 模型

OpenRouter 型錄為五款 MiniMax 模型標示 11 月 5 日到期

OpenRouter 的模型型錄現在為五款 MiniMax 模型標示到期日為 2026 年 11 月 5 日：MiniMax-01（minimax/minimax-01，1,000,192-token 上下文）、MiniMax M2（minimax/minimax-m2）、M2.1（minimax/minimax-m2.1）和 M2.7（minimax/minimax-m2.7），這四款的上下文長度皆為 204,800 tokens；以及 M2-her（minimax/minimax-m2-her，65,536 tokens）。此前這些條目都沒有標示到期日。這只是型錄欄位；條目並未說明原因，也未說明模型在該日期之後會如何處置。MiniMax· 模型

MiniMax 列出可在本機執行 M3.1 Flash 的社群量化版本

MiniMax 發布社群製作的量化版本整理，適合想在自有硬體上執行其 428B 參數開放權重模型 M3.1 Flash 的使用者。MiniMax 表示，較低位元的權重可減少載入模型所需的記憶體，以及解碼時搬移的權重資料；要讓這項技術實用，還需要謹慎校準、高效率的低位元核心，並將專家分配至 GPU 和系統 RAM。MiniMax· 模型

Together AI 開放 MiniMax M3.1 Flash 進行後訓練

Together AI 表示，MiniMax M3.1 Flash 現已可在其平台上進行後訓練。根據 Together 的說法，使用者可以用自己的資料、獎勵和環境執行監督式微調（SFT）或強化學習（RL），同時將訓練迴圈保留在自己的 Python 程式碼中。MiniMax· 模型· 7 則討論

MiniMax 公開 MiniMax M3.1 Flash 權重

MiniMax 表示，MiniMax M3.1 Flash 的權重現已在 Hugging Face 和 ModelScope 上公開。該模型於 10 月 19 日推出時，MiniMax 曾表示權重將於日後釋出。MiniMax· 模型· 3 則討論

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.