MiniMax-M3.1-Flash auf Hugging Face aufgetaucht

MiniMaxAI hat offenbar MiniMax-M3.1-Flash auf Hugging Face veröffentlicht. Details fehlen in der Quelle noch.

Modell-Releases Open Source 23. Okt. 2026 1 Min. Lesezeit Quelle: r/LocalLLaMA
Symbolbild, KI-generiert

Worum es geht

Ein Reddit-Beitrag in r/LocalLLaMA verweist auf das Hugging-Face-Repo MiniMaxAI/MiniMax-M3.1-Flash. Der Beitrag enthält nur den Link und keine weiteren Angaben.

Die wichtigsten Fakten

  • Repo laut Link: MiniMaxAI/MiniMax-M3.1-Flash.
  • Parameterzahl, Lizenz, Benchmarks und Hardwarebedarf sind in der Quelle nicht genannt.
  • Ob die Gewichte frei herunterladbar sind, geht aus dem Beitrag nicht eindeutig hervor, ein HF-Repo spricht aber dafür.
  • Eine Ollama-Version oder GGUFs sind nicht erwähnt.

Einordnung

Da Details fehlen, lässt sich das Modell nicht seriös bewerten. Die Community-Diskussion und die Model Card dürften bald mehr Aufschluss über Größe, Lizenz und Leistung geben. Für lokale Nutzer ist die Flash-Variante der MiniMax-Reihe interessant, sofern sie handhabbar groß ist.

#minimax#open-weights#llm#huggingface
Originalquelle lesen

Selbst ausprobieren

MiniMax-M3.1-Flash auf deinem Rechner oder kostenlos in Google Colab.

Größe220.5 Mrd. Parameter
Speicher (4-bit)~133.8 GB
Lizenzother
Typimage-text-to-text

Riesig (220.5 Mrd. Parameter): lokal praktisch nur auf Servern mit mehreren GPUs. Colab Free reicht nicht.

Google Colab

  1. Notebook herunterladen: colab.ipynb
  2. colab.research.google.com öffnen → Datei → Notebook hochladen
  3. Laufzeit → Laufzeittyp ändern → GPU (T4)
  4. Laufzeit → Alle ausführen – fertig.

Linux

try_linux.sh demo.py

bash try_linux.sh

macOS

try_mac.sh demo.py

bash try_mac.sh

Windows

try_windows.ps1 demo.py

powershell -ExecutionPolicy Bypass -File try_windows.ps1

Die Skripte werden automatisch erzeugt. Bitte vor dem Ausführen kurz ansehen und die Model Card lesen – manche Modelle brauchen spezielle Versionen.