Minimax M3 计划于周五发布开放权重

Reddit r/LocalLLaMA 模型
open-weights open-source minimax model-release ai-model planned-release

摘要

MiniMaxAI 宣布计划于周五为其即将发布的 M3 模型发布开放权重，继之前的 M2.7 模型之后。

暂无内容
查看原文
查看缓存全文

缓存时间: 2026/06/11 13:58

MiniMaxAI/MiniMax-M2.7 · minimax 3 什么时候开源? 来源：https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-M2.7/discussions/33 库Transformers (https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-M2.7?library=transformers)如何使用 Transformers 调用 MiniMaxAI/MiniMax-M2.7：# 使用 pipeline 作为高级助手 from transformers import pipeline pipe = pipeline("text-generation", model="MiniMaxAI/MiniMax-M2.7", trust_remote_code=True) messages = [ {"role": "user", "content": "你是谁?"}, ] pipe(messages) # 直接加载模型 from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForMultimodalLM tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("MiniMaxAI/MiniMax-M2.7", trust_remote_code=True) model = AutoModelForMultimodalLM.from_pretrained("MiniMaxAI/MiniMax-M2.7", trust_remote_code=True) messages = [ {"role": "user", "content": "你是谁?"}, ] inputs = tokenizer.apply_chat_template( messages, add_generation_prompt=True, tokenize=True, return_dict=True, return_tensors="pt", ).to(model.device) outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=40) print(tokenizer.decode(outputs[0][inputs["input_ids"].shape[-1]:])) 推理HuggingChat (https://huggingface.co/chat/models/MiniMaxAI/MiniMax-M2.7)笔记本Google Colab (https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-M2.7/colab)Kaggle (https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-M2.7/kaggle)本地应用设置 (https://huggingface.co/settings/local-apps)vLLM (https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-M2.7?local-app=vllm)如何使用 vLLM 调用 MiniMaxAI/MiniMax-M2.7：##### 通过 pip 安装并启动服务# 通过 pip 安装 vLLM： pip install vllm # 启动 vLLM 服务器： vllm serve "MiniMaxAI/MiniMax-M2.7" # 使用 curl 调用服务器（OpenAI 兼容 API）： curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data '{ "model": "MiniMaxAI/MiniMax-M2.7", "messages": [ { "role": "user", "content": "法国的首都是哪里？" } ] }' ##### 使用 Dockerdocker model run hf.co/MiniMaxAI/MiniMax-M2.7 SGLang (https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-M2.7?local-app=sglang)如何使用 SGLang 调用 MiniMaxAI/MiniMax-M2.7：##### 通过 pip 安装并启动服务# 通过 pip 安装 SGLang： pip install sglang # 启动 SGLang 服务器： python3 -m sglang.launch_server \ --model-path "MiniMaxAI/MiniMax-M2.7" \ --host 0.0.0.0 \ --port 30000 # 使用 curl 调用服务器（OpenAI 兼容 API）： curl -X POST "http://localhost:30000/v1/chat/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data '{ "model": "MiniMaxAI/MiniMax-M2.7", "messages": [ { "role": "user", "content": "法国的首都是哪里？" } ] }' ##### 使用 Docker 镜像docker run --gpus all \ --shm-size 32g \ -p 30000:30000 \ -v ~/.cache/huggingface:/root/.cache/huggingface \ --env "HF_TOKEN=" \ --ipc=host \ lmsysorg/sglang:latest \ python3 -m sglang.launch_server \ --model-path "MiniMaxAI/MiniMax-M2.7" \ --host 0.0.0.0 \ --port 30000 # 使用 curl 调用服务器（OpenAI 兼容 API）： curl -X POST "http://localhost:30000/v1/chat/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data '{ "model": "MiniMaxAI/MiniMax-M2.7", "messages": [ { "role": "user", "content": "法国的首都是哪里？" } ] }' Docker Model Runner (https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-M2.7?local-app=docker-model-runner)如何使用 Docker Model Runner 调用 MiniMaxAI/MiniMax-M2.7：docker model run hf.co/MiniMaxAI/MiniMax-M2.7

相似文章

MiniMaxAI/MiniMax-M2.7

Hugging Face Models Trending

MiniMaxAI发布了MiniMax-M2.7，这是一个开放权重模型，具备自我进化能力、先进的智能体团队支持，并在软件工程基准测试中表现出色（SWE-Pro上56.22%，MLE Bench Lite上66.6%奖牌率），在生产事故恢复和专业工作任务中有显著应用。