설명
MiniMax-M3.1-Flash는 코딩, 에이전트 워크플로우, 컴퓨터 사용 및 사이버 보안을 향상시키기 위해 개발된 고급 다중 모달 전문가 혼합 모델입니다. 이 모델은 텍스트, 이미지 및 비디오 입력을 지원하며 최대 100만 토큰의 컨텍스트 윈도우를 제공합니다. MiniMax-M3 아키텍처를 기반으로 하여, M3.1-Flash는 모델 전반에 걸쳐 희소 주의, 양자화 인식 훈련 및 DSpark 추측 디코딩을 사용하여 작업 성능과 추론 효율성을 개선합니다.
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모델의 아키텍처는 다양한 입력 및 출력을 처리할 수 있도록 설계되었으며, 약 4280억 개의 매개변수를 가지고 있으며, 이 중 1토큰당 230억 개가 활성화됩니다. 이는 다양한 벤치마크에서 효율적인 처리와 높은 성능을 가능하게 하며, BankerToolBench에서 76.2점, CyberGym에서 82.2점을 기록했습니다.
M3.1-Flash는 특히 코딩 및 사이버 보안 관련 작업에서 에이전트 성능의 비약적인 향상을 제공합니다. DeepSWE v1.1에서 73.7%, OSWorld V2에서 61.7점과 같은 여러 벤치마크에서 높은 점수를 달성합니다. 모델의 효율성은 메모리 사용량을 줄이고 서비스 효율성을 개선하는 희소 주의 및 양자화 인식 훈련과 같은 기능에 의해 더욱 향상됩니다.
배포를 위해 MiniMax-M3.1-Flash는 SGLang, vLLM 및 TokenSpeed를 포함한 다양한 추론 프레임워크를 지원하며, 추가 통합이 진행 중입니다. 이 모델은 다중 칩 배포를 위해 설계되어 서비스 구성에서 유연성을 제공합니다. 사용자는 특정 작업에 대한 성능을 최적화하기 위해 온도 및 top_p와 같은 추론 설정을 조정할 수 있습니다.
전반적으로 MiniMax-M3.1-Flash는 다중 모달 환경에서 고급 AI 기능을 활용하려는 개발자와 연구자에게 강력한 도구로, 복잡한 워크플로우 및 사이버 보안 응용 프로그램에 대한 강력한 지원을 제공합니다.
- 카테고리AI 모델 및 LLM
- 요금제오픈소스
- 배포클라우드
- 플랫폼웹
MiniMax-M3.1-Flash 하이라이트
다중 모달 전문가 혼합 아키텍처
텍스트, 이미지 및 비디오 입력 지원
최대 100만 토큰의 컨텍스트 윈도우
모델 전반에 걸친 희소 주의
양자화 인식 훈련
DSpark 추측 디코딩
약 4280억 개의 매개변수
여러 벤치마크에서 높은 성능
MiniMax-M3.1-Flash 시작하기
모델 페이지 접근: MiniMax-M3.1-Flash의 공식 Hugging Face 페이지를 방문하세요.
인증: 모델에 접근하기 위한 필요한 자격 증명이 있는지 확인하세요.
구성: 선호하는 추론 프레임워크로 모델을 설정하세요.
프롬프트 전송: 처리할 텍스트, 이미지 또는 비디오 데이터를 입력하세요.
미세 조정: 최적의 결과를 위해 온도 및 top_p와 같은 설정을 조정하세요.
MiniMax-M3.1-Flash의 사용 사례
- 코딩 지원
- 사이버 보안
- 에이전트 워크플로우
- 다중 모달 처리
- 추론 효율성
