發布管道與現況
MiniMax AI 透過 Hugging Face 平台發布了名為 MiniMax-M3.1-Flash 的模型權重。
該訊息由 Reddit 使用者 mrtime777 分享,指向 Hugging Face 上的官方儲存庫頁面。
資訊缺口與待確認事項
提供的原始來源僅包含連結標題與提交者資訊,未提及模型架構、參數規模或訓練數據細節。
目前無法從來源判斷該模型是否屬於開放權重(open weights)或開源(open source),亦無關於授權協議的具體說明。
MiniMax AI 將 MiniMax-M3.1-Flash 模型的權重發布於 Hugging Face 平台。目前僅確認該模型已可供下載,具體技術規格與授權條款尚未在來源中詳細說明。

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MiniMax AI 透過 Hugging Face 平台發布了名為 MiniMax-M3.1-Flash 的模型權重。
該訊息由 Reddit 使用者 mrtime777 分享,指向 Hugging Face 上的官方儲存庫頁面。
提供的原始來源僅包含連結標題與提交者資訊,未提及模型架構、參數規模或訓練數據細節。
目前無法從來源判斷該模型是否屬於開放權重(open weights)或開源(open source),亦無關於授權協議的具體說明。
原始新聞來源
截至本次發布,正式發布包未登錄更正。
AI 協助擷取、寫作與核對;最終內容依來源與驗證規則發布。
Moonshot AI 正式釋出 Kimi K3.1 Pro 模型權重,這是一個具備原生多模態能力的代理型(Agentic)大型語言模型。該模型擁有 2.8 兆總參數但僅啟動 1040 億參數的混合專家架構,並支援高達 100 萬 Token 的上下文視窗,旨在提升程式碼生成、3D 創作及金融研究等複雜任務的表現。
測試顯示,搭載 Nvidia RTX Spark 平台的筆電在安裝原生 Linux 系統後,若連接電源適配器,GPU 時脈會被鎖定在約 780 MHz,導致大型語言模型推論速度大幅下降。此問題源於 Windows 獨佔的電源管理韌體元件「Nvidia Platform Controllers and Framework」,其加密的功率表目前無法被 Linux 驅動程式解密,使得開發者暫時只能依賴 WSL 或斷電使用來維持效能。
幣安(Binance)證實,上週發生的63億美元加密貨幣盜竊案源於一系列複雜攻擊,包括利用假面試誘騙工程師下載惡意軟體。調查指出,駭客結合供應鏈攻擊、社交工程與內部AI工具漏洞,成功接管端點並執行未授權交易。
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