10 月 23 日，MiniMax 把 M3.1 Flash 的模型权重放上 Hugging Face，模型仓库同时提供主模型、配置文件、图像和视频处理代码，以及 DSpark 草稿头，此前只能走 API 调用的模型有了自行部署的入口。这个此前以匿名模型“太空兔”（Space Bunny）身份在开发者社区刷屏的模型，总参数约 428B、每个 token 激活约 23B，原生多模态，上下文长度 1M，主攻代码、工具调用和电脑操作串起来的 Agent 任务。知乎知乎
这次开源最值得看的不是参数规模，而是发布内容把整条推理效率链一起交了出来：覆盖全模型的稀疏注意力、量化感知训练后的低精度权重、随包发布的投机解码草稿头。官方口径里，相较上一代 M3 它的能力全面提升，在 Agentic 类任务中的综合使用成本降低了 70%。官方还称模型上线 72 小时处理超过 100 万亿 token，这是 MiniMax 的自述数字，线上调用口径，无法独立审计。要泼的冷水放在后面：它用的是带商用门槛的社区许可证，严格说是“开放权重”，不是无条件的开源。36氪知乎
权重里装了什么：60 层稀疏 MoE 和一条效率链
M3.1 Flash 是 60 层、128 个专家的 MoE 模型，每个 token 路由 4 个专家外加 1 个共享专家，激活参数只有 23B，但存放时 428B 一个字节都少不了。效率上的第一处改动是稀疏注意力：M3 那一代保留的前 3 层全注意力，这一代也换成了稀疏注意力，60 层一律稀疏，注意力开销从序列长度的平方降到近似线性，1M 上下文才可能在有限显存里跑起来。知乎
第二处是在训练阶段就做量化：稠密层使用 MXFP8，MoE 专家使用 NVFP4，路由门控等敏感部件保留高精度。第三处是投机解码换人：DSpark 替代了此前类似 EAGLE 的 MTP 方案，草稿头随权重一起发布，供兼容的推理实现使用——原先适配 EAGLE 的部署脚本大概率要跟着改。知乎知乎
能力方面，官方模型卡列出 DeepSWE v1.1 为 73.7、OSWorld 2.0 为 61.7、Automation-Bench v1.0.6 为 62.8，分别对应软件工程、电脑操作和自动化任务，并披露了评测环境。同一批对比里，编程的 DeepSWE v1.1 由 DeepSeek V4.1 Flash-1017 以 77.0 分领跑。这些是官方自报、绑定特定执行环境的结果，公开渠道尚无第三方复测；它的路线是“贴近成本-性能前沿”，用更低成本换第一梯队的完成率，而非全面碾压旗舰。知乎36氪
想自己跑，先算两本账：252GB 存储和部署配置
按 10 月 23 日官方仓库文件清单，48 个主权重分片约 250.12GB，加上 DSpark 草稿头约为 252.42GB。这个量级下，8 张 80GB 显卡理论上刚好装下权重，1M 上下文的 KV cache 还得另算账。知乎知乎
部署路径也有限制。vLLM 的当前配方给出 Blackwell 上的 TP4、H100/H200 上的 TP8 示例，Hopper 示例把最大上下文设为 262,144 token，并关闭视频输入、没有启用 DSpark。也就是说，“支持百万上下文”不等于每套服务配置都默认能开满。知乎
另一个现实问题是加载：模型卡虽标着 transformers，但 Transformers、KTransformers、unsloth 等适配还挂在“进行中”，官方点名的可直接部署方案是 SGLang、vLLM 和 TokenSpeed。知乎
国产芯片这一头铺得最实。MiniMax 宣布将与华为昇腾、平头哥、昆仑芯、摩尔线程、NVIDIA、AMD 等海内外芯片厂商，以及 Together AI、Fireworks、Nebius 等推理和云服务平台，共同推进开源首日接入。智源 FlagOS 则把官方权重重新量化成 W8A8 统一格式，覆盖九家厂商的平台并提供 W8A8 版本。摩尔线程宣布其 MTT S5000 智算卡与 MUSA 软件栈在同日完成 Day-0 适配。一个容易混淆的口径问题：W8A8 是 FlagOS 的再量化产物，和官方原始 NVFP4 权重是两套文件，跨版本比较吞吐数据必须分开看。知乎知乎知乎
“开源”的准确含义：署名、营收门槛与 API 账
这次采用的不是 Apache 或 MIT 这类宽松许可证，而是 MiniMax Community License：要求商用时显著展示“Built with MiniMax M3.1-Flash”，相关产品或服务年收入超过 2,000 万美元的，需要事先取得 MiniMax 的书面授权，否则需要发送一次性通知邮件，许可证还包含禁止用途条款。接入前逐条核对适用条件，比引用“428B 开源”四个字重要得多。知乎
自建还是调 API，也各有一本账。官方 API 的国内定价为每百万输入 token 1 元、输出 4 元、缓存读取 0.1 元，约为 DeepSeek V4.1 Flash-1017 高峰期价格的一半，与闲时价格持平。国际站公布的价格为每百万输入 token 0.15 美元、输出 0.60 美元、缓存输入 0.015 美元。自部署换来数据私有与环境自控，但硬件利用率、运维和任务返工都要计入；只是体验能力的话，API 仍是现成入口。36氪知乎
为什么是现在：太空兔的热度，刚破发的股价
这个事件的时间线本身就是一步棋。10 月 19 日，MiniMax 官方账号发布短视频，配文“Welcome back，Space Bunny”，正式认领匿名模型；该模型自 9 月下旬上线后，3 天内即登顶 OpenRouter 和 OpenCode 的 Token 日调用量榜首。官方也确认，匿名运行期间处理超 200T token 的太空兔，正是 M3.1 Flash 的早期版本，而发布公告当时写的是“权重稍后发布”，四天后兑现。正式版发布当天，官方称日常使用场景下的输出速度可达 200+ TPS，与 DeepSeek 相隔两天的两次上新，把国产 Flash 段位的性价比战直接点燃。微博知乎36氪
公司层面，开源发生在 MiniMax 资本市场的低谷时刻。10 月 22 日，MiniMax 股价收盘大跌 6.52% 至 160.7 港元/股，上市以来首次跌破 165 港元的发行价，较今年 3 月 1330 港元的高点已跌去近九成。10 月 23 日开源消息落地，MINIMAX-W 盘中涨约 8%，智谱跟涨 5%。36氪微博
不过自今年 6 月发布旗舰 M3 之后，MiniMax 已有 4 个月没有新的旗舰大模型，这次更新的是一款 Flash 模型。开放权重能否换来收入，仍取决于模型质量与迭代速度能否持续跟上——此前四个月里市场对 MiniMax 的质疑，恰恰集中在旗舰进度的停滞上。社区声音也不是一边倒：热度最高的时候就有人吐槽它是“为了上榜而刷分”，也有用户拿它跑一个简单任务，二十多分钟没跑完，调侃其“雷霆大思考”。36氪微博微博
接下来值得盯的三件事：transformers 适配何时补齐、社区能否在真实任务上复现模型卡的成绩、各家国产芯片上 W8A8 版本的实测吞吐何时公开。权重已经交出，“开源”的成色最终由部署它的开发者说了算。
