MiniMax M3.1 Flash weights are now public. 428B parameters total, 23B activated per token. Agentic performance: A generational leap in agentic tasks, coding, and cybersecurity — 76.2 on BankerToolBench, 73.7% on DeepSWE v1.1, 61.7 on OSWorld V2, 29.6 on Agents' Last Exam, and 82.2 on CyberGym. Efficient by design: MiniMax Sparse Attention and DSpark speculative decoding improve inference efficiency. Hugging Face: https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-M3.1-Flash ModelScope: https://modelscope.cn/models/MiniMax/MiniMax-M3.1-Flash API: http://platform.minimax.io M Plan: https://minimax.io/m-planMiniMax MCode for desktop: https://agent.minimax.io/download
全部 AI 动态
🚨 AI News | TestingCatalog@testingcatalogAI 评分7373引用MiniMax (official)@MiniMax_AIIT之家·人工智能AI 评分3939 月之暗面预热 Kimi K3.1:24 秒视频展示 Kimi Code 界面
月之暗面 10 月 23 日发布 24 秒预热视频,画面中老式电脑运行 Kimi Code,模型栏显示 Kimi K3.1,发布日期尚未官宣。此前 9 月 API 后台已出现 kimi-k3-1 标识并预告支持 1M tokens 上下文窗口,10 月 19 日 SGLang 仓库提交新增 K3.1 对话编码适配。
IT之家·人工智能AI 评分4646 字节火山引擎发布 Seedance 2.5 4K 模型,面向影视级画面生成
字节跳动旗下火山引擎正式发布 Seedance 2.5 4K,这是 Seedance 2.5 一代中最强的模型,通过专项训练更充分学习人物表情、细微动作与画面细节。该模型支持 Draft 样片模式,可先用 480P 快速验证分镜再生成 4K 正片,并具备 10-bit 色深。目前仅供部分企业客户试用,部分海内外影视制作、后期公司已试用。
公众号:火山引擎AI 评分3939 Seedance 2.5 4K 亮相:支持 480P 样片与 4K 正片,面向大荧幕
火山引擎介绍 Seedance 2.5 4K,这是 Seedance 2.5 一代中画面细节与人物表情表现最强的模型,支持 10-bit 色深,面向大荧幕场景。该模型提供 Draft 样片模式,可先用 480P 快速验证分镜,满意后再生成 4K 正片。目前仅供部分企业客户试用,后续将逐步扩大开放范围。
🚨 AI News | TestingCatalog@testingcatalogAI 评分2929即将发布的 Kimi K3.1 模型获官方预热! 此前,Kimi K3.1 已在 Arena 上被发现处于测试阶段,据称表现非常出色。 即将到来 👀

Arena.ai@arenaAI 评分6262引用Arena.ai@arenaBig news: Kimi-K3 by @Kimi_Moonshot is now #1 in the Frontend Code Arena with 1679 pts, surpassing Claude Fable 5. This is a 17-place jump from Kimi-k2.6 (#18 -> #1). In Frontend, Kimi-K3 ranked #1 in 6 of 7 domains: Brand & Marketing, Reference-Based Design, Data & Analytics, Consumer Product, Simulations, and Content Creation Tools, landing #2 only in Gaming behind Fable 5. The full model weights will be released by July 27. Congrats to the @Kimi_Moonshot team on this major milestone!
MiniMax (official)@MiniMax_AI同事件AI 评分6868引用Together AI@togethercomputeminimax m3.1 flash 现已在 together ai 上线 我们很高兴成为该模型(又名 space bunny)的首发日合作伙伴 m3.1 flash 专为智能体任务、编程、计算机使用 + 网络安全而打造,拥有 1m 上下文窗口并支持视觉 立即试用 https://www.together.ai/models/minimax-m3-1-flash
同一件事,精选收录的是《MiniMax 开放 M3.1 Flash 权重:428B 总参数、每 token 激活 23B》
MiniMax (official)@MiniMax_AIAI 评分6363引用Together AI@togethercomputeminimax m3.1 flash 现已在 together ai 上线 我们很高兴成为该模型(又名 space bunny)的首发日合作伙伴 m3.1 flash 专为智能体任务、编程、计算机使用 + 网络安全而打造,拥有 1m 上下文窗口并支持视觉 立即试用 https://www.together.ai/models/minimax-m3-1-flash
IT之家·人工智能AI 评分7575 MiniMax 开源 M3.1 Flash 模型权重,总参数 428B
MiniMax 宣布开源 MiniMax M3.1 Flash 模型权重,总参数 428B,激活参数 23B,称相比上一代 M3 模型能力全面提升。
MiniMax (official)@MiniMax_AI精选AI 评分6969MiniMax 宣布 M3.1 Flash 权重公开,总参数 428B、每 token 激活 23B,提供 Hugging Face 和 ModelScope 下载。
引用MiniMax (official)@MiniMax_AIMiniMax M3.1 Flash:太空级性能 + 兔子级速度 🚀🐰 没错,Space Bunny——曾以 200T+ tokens 登顶全球排行榜——正是 M3.1 Flash 的早期版本。 💰重新定义智能体 AI 的性能经济学。M3.1 Flash 在 Cowork(Automation-Bench:62%;ALE:30%)、编程(DeepSWE:74%)和视觉推理(BabyVision:91%)等关键任务上达到前沿级智能水平,成本仅为 M3 的 1/3,速度提升 3 倍。 API 定价(统一费率):每 1M 输入/输出 tokens 分别为 $0.15 / $0.60,缓存读取为 $0.015 / 1M tokens。 模型权重将于 10 月 23 日发布。 API:http://platform.minimax.io M Plan:https://www.minimax.io/m-plan MiniMax Code 桌面版:https://agent.minimax.io/download
推荐理由:官方公布权重开放和关键基准分数,并说明稀疏注意力等效率设计,可据此评估其在智能体与编码任务上的性价比。
公众号:MiniMax同事件AI 评分7171 MiniMax 开源 M3.1 Flash,总参数 428B,上线 72 小时处理 Token 超 100 万亿
MiniMax 开源 M3.1 Flash 模型权重,总参数 428B,激活参数 23B,上线 72 小时内真实用户处理 Token 超过 100 万亿。
同一件事,精选收录的是《MiniMax 开放 M3.1 Flash 权重:428B 总参数、每 token 激活 23B》
Artificial Analysis@ArtificialAnlysAI 评分4848
Artificial Analysis@ArtificialAnlysAI 评分4040
fal@falAI 评分6969引用fal@fal隆重推出 FLUX 3 Max,这是 fal Research 与 @bfl_ai 合作推出的最新后训练视频模型。 在独立第三方基准测试中,FLUX 3 Max 在图生视频质量上并列第一,可在约 12 秒内生成一段 10 秒、720/768p 的视频。 在接下来的三周内,FLUX 3 Max 享受 75% 折扣,使其成为同等质量水平下最实惠的前沿视频模型。
Artificial Analysis@ArtificialAnlysAI 评分4848
Thomas Wolf@Thom_WolfAI 评分5757Hugging Face 与 TIGEM、那不勒斯费德里科二世大学、中关村学院合作发布开源 14B 模型 Carbon-X,可读取原始 DNA 并用通俗英语解释。
Artificial Analysis@ArtificialAnlysAI 评分4848MarkTechPostAI 评分6161 Gradium 开源 31M 参数端侧 TTS 模型 Phonon 31m,采用 Apache 2.0 许可证
Gradium(从 Kyutai 分拆的巴黎语音 AI 公司)开源 Phonon 端侧 TTS 模型家族,其中英文 Phonon 31m 为 31M 参数、64.5 MB q8 GGUF,采用 Apache 2.0 许可证,无需 GPU 或云端调用即可在 CPU、手机、树莓派 5 和浏览器上运行。
Hugging Face 社区博客AI 评分5656 Ai2 发布卫星嵌入模型 OlmoEarth v1.3 并开源全球预计算嵌入
AllenAI 在 Hugging Face 发布卫星嵌入模型 OlmoEarth v1.3,将 Sentinel-1、Sentinel-2 和 Landsat 时间序列压缩为全球每个 10 米像素的 128 维向量,并共享全年份预计算嵌入和浏览器端 OlmoEarth Embeddings Explorer。
The Decoder:AI NewsAI 评分6868 Recursive 发布首个自动化研究产出的开源模型 Flint
AI 初创公司 Recursive 发布首个由 AI 系统 Eureka Machine 全程参与实验设计的开源语言模型 Flint,为面向本地智能体编码的 MoE 模型,总参数 40B、每 token 激活 2.5B,开发历时四个月。
Ai2 / Allen Institute for AIAI 评分5656 Ai2 发布卫星嵌入模型 OlmoEarth v1.3 并开放全球预计算嵌入
Ai2 发布卫星嵌入模型 OlmoEarth v1.3,读取 Sentinel-1、Sentinel-2 和 Landsat 时间序列,为全球每个 10 米像素生成 128 维向量(前 64 维可单独使用)。
clem 🤗@ClementDelangueAI 评分4949LlamaIndex:产品、工程与评测AI 评分4545 OCRia-1 发布:4B 参数文档解析模型登顶 ParseBench
OCRia-1 是一款 4B 参数的视觉语言模型,在 ParseBench 上取得 87.4 总分,领先第二名 12.1 分,创下 35B 参数以下解析模型的最高分。
IT之家·人工智能AI 评分4242 蚂蚁数科发布决策模型 LingDT-Decision-1.0,Token 消耗降低超 90%
蚂蚁数科发布决策模型 LingDT-Decision-1.0,提供 4B 和 27B 两个版本,已在 DTMaaS 平台上线并限时免费体验。该模型首创原生多选与按序决策(DAG)能力,在 23 项开源评测基准中超过 Microsoft-Decision-1、Jev 1.13 等决策模型,27B 版本在同参数模型中准确率最高。
Rohan Paul@rohanpaul_aiAI 评分6363MarkTechPostAI 评分6565 IBM 发布开源语音模型 Granite Speech 5.0 2B,支持 6 种语言转写与翻译
IBM 发布开源语音语言模型 Granite Speech 5.0 2B,2B 参数、Apache 2.0 协议,支持 6 种语言的语音转写和 X-to-English 翻译,在 Open ASR Leaderboard 以 5.68% 平均英文 WER 位列开源模型第二,仅次于 Qwen3-ASR-1.7B(5.40%)。
IT之家·人工智能AI 评分6666 讯飞星火 X2.6 端云一体大模型发布,首次基于全国产算力实现代码和智能体能力突破
科大讯飞在全球 1024 开发者节发布讯飞星火 X2.6 端云一体大模型,宣称首次基于全国产算力实现代码和智能体能力突破。模型采用 293B-A30B 参数的 MoE 架构,上下文长度拓展至 1M,输入限时 0.9 元/百万 tokens,输出限时 3.6 元/百万 tokens;同时开源星火 X2.6-4B 端侧模型,新增三档推理模式,推理定价限时免费。
NVIDIA BlogAI 评分4848 NVIDIA Earth-2 开放模型在欧洲落地:StormScope EU 与多行业天气预测应用
NVIDIA 在 GTC Berlin 展示与 Earthmover 合作的 StormScope EU 实时预报演示,该模型基于 EUMETSAT 卫星观测,每 10 分钟更新一次欧洲云况预测。
Artificial Analysis@ArtificialAnlysAI 评分6262
meng shao@shao__mengAI 评分6666Recursive 发布首个模型 Flint,由其自动化研究系统 Eureka Machine 参与完成,从零训练用时不到 4 个月。
引用Richard Socher@RichardSocherIntroducing Flint, @Recursive_SI’s first model: a fast local coding model built with our automated research system, the Eureka Machine. • Best-in-class fast local coding • Up to 2x faster than comparable models: 125+ tokens/sec on a MacBook Pro, 150+ on RTX Spark • Built from scratch in under 4 months Private, unmetered intelligence on your own machine. Open weights available now on @huggingface, run it locally on your favorite framework or try it for free on @opencode or @pidotdev.
Artificial Analysis@ArtificialAnlysAI 评分4848MarkTechPostAI 评分6666 Recursive 发布开源 MoE 本地编码模型 Flint,40B 总参数 2.5B 激活
Recursive Superintelligence 发布首个模型 Flint,一个面向编码 Agent 的开源 MoE 模型,总参数 39.8B、每 token 激活约 2.5B,权重以 Apache 2.0 发布在 Hugging Face。
Dongxi 东锡 NLP@dongxi_nlpAI 评分4444引用Base Labs@baselabsToday we release mammoth-1 and elephant-1! We post-trained mammoth-1, the #1 ranked best decision model in the world, and elephant-1, which is the best model under 15B (and beats Jev). We're open-sourcing all model weights and provide a technical report detailing all our training and data methods.