MiniMax открыла веса M3.1 Flash - MoE-модели на 428 млрд параметров для программирования и ИИ-агентов. При обработке каждого токена активируются около 23 млрд параметров. Модель ориентирована на многошаговые задачи: работу с инструментами, разработку ПО и управление приложениями. Результаты по оценкам разработчика: - 73,7% на DeepSWE v1.1 — сложные задачи разработки. - 61,7 на OSWorld V2 — работа с компьютерным интерфейсом. - 76,2 на BankerToolBench — использование инструментов в банковских сценариях. - 29,6 на Agents’ Last Exam — комплексные профессиональные задачи. - 82,2 на CyberGym — воспроизведение уязвимостей. За эффективность отвечают MiniMax Sparse Attention и DSpark speculative decoding: разреженное внимание и спекулятивное декодирование, ускоряющее генерацию. Теперь веса можно использовать для собственного развёртывания и независимых тестов. 23 млрд активных параметров сокращают вычисления, но хранить нужно всю модель — это по-прежнему серьёзная нагрузка на инфраструктуру. Hugging Face: https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-M3.1-Flash API: https://platform.minimax.io @ai_machinelearning_big_data