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511月OpenRouter· 模型

OpenRouter 的目录移除了 MiniMax M2.7 的 11 月 5 日到期日期

OpenRouter 的模型目录不再显示“MiniMax: MiniMax M2.7”（minimax/minimax-m2.7）将于 2026 年 11 月 5 日到期——这正是该模型原定到期之日。该字段自 11 月 3 日起一直显示 11 月 5 日，现在则为空。条目仍列出 204,800-token 上下文。OpenRouter 尚未说明此次退役是取消了还是仅仅推迟了。311月OpenRouter· 模型

OpenRouter 的模型目录为五款 MiniMax 模型标注了 11 月 5 日的到期日期

OpenRouter 的模型目录现为五款 MiniMax 模型显示 2026 年 11 月 5 日的到期日期：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），这四款的上下文长度均为 204,800 tokens；以及 M2-her（minimax/minimax-m2-her，65,536 tokens）。此前这些条目均未标注到期日期。这只是目录中的一项字段；条目并未说明原因，也未说明这些模型在该日期之后会怎样。111月MiniMax· 模型

MiniMax 汇总了可在本地运行 M3.1 Flash 的社区量化版本

MiniMax 发布了一份社区量化版本汇总，涵盖其拥有 428B 参数、开放权重的 M3.1 Flash，面向希望在自有硬件上运行该模型的用户。MiniMax 表示，低比特权重可减少加载模型所需的内存，以及解码时传输的权重数据；要让量化真正实用，则需要仔细校准、高效的低比特内核，并将专家分布在 GPU 和系统 RAM 上。

2610月MiniMax· 模型

Together AI 开放 MiniMax M3.1 Flash 用于后训练

Together AI 表示，MiniMax M3.1 Flash 现已在其平台上开放后训练。根据 Together 的说法，用户可以使用自己的数据、奖励和环境进行监督微调（SFT）或强化学习（RL），同时将训练循环保留在自己的 Python 代码中。2310月MiniMax· 模型· 7 条讨论

MiniMax 发布 MiniMax M3.1 Flash 权重

MiniMax 表示，MiniMax M3.1 Flash 的权重现已在 Hugging Face 和 ModelScope 上公开。该模型于 10 月 19 日发布时，MiniMax 曾表示权重稍后推出。1910月MiniMax· 模型· 3 条讨论

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.