미니맥스, 오픈 웨이트 'MiniMax-M3.1-Flash' 공개… 428B MoE·100만 토큰, 에이전트·코딩 특화
중국 AI 기업 미니맥스(MiniMax)가 10월 23일 새 오픈 웨이트 모델 MiniMax-M3.1-Flash를 허깅페이스에 공개했습니다. 텍스트·이미지·영상을 함께 이해하는 네이티브 멀티모달 MoE(전문가 혼합) 모델로, 코딩과 에이전트 작업, 컴퓨터 사용, 사이버보안을 겨냥했습니다. 같은 날 vLLM도 엔비디아·AMD GPU에서 첫날부터 바로 돌릴 수 있도록 지원을 발표했습니다.
핵심 포인트
- 규모와 구조: 전체 약 428B 파라미터 중 토큰당 23B만 활성화되는 MoE 구조이며, 컨텍스트 창은 최대 100만 토큰입니다.
- 에이전트·코딩 성능: DeepSWE v1.1 73.7%, OSWorld 2.0 61.7, BankerToolBench 76.2, CyberGym 82.2를 기록했다고 밝혔습니다.
- 효율 중심 설계: 모델 전체에 희소 어텐션(MSA)을 적용하고, 학습 단계부터 양자화를 반영(QAT)했으며, 추측 디코딩용 DSpark 초안 모델을 함께 제공합니다.
- 더 가벼워진 체크포인트: vLLM에 따르면 NVFP4 전문가 가중치 덕분에 체크포인트가 451.5GB에서 250.1GB로 약 44.6% 줄었고, B300 GPU 4장에서 256K 토큰 시퀀스를 이전 세대보다 약 2.7배 많이 동시에 처리합니다.
- 바로 써볼 수 있음: 허깅페이스에서 가중치를 내려받을 수 있고, MiniMax API·MiniMax Agent로도 쓸 수 있으며, vLLM·SGLang 등에서 서빙을 지원합니다.
왜 중요한가
에이전트 시대에는 모델이 똑똑한 것만큼 길고 반복적인 작업을 싸고 빠르게 돌리는 것이 중요합니다. M3.1-Flash는 일부 에이전트 벤치마크에서 상용 최상위 모델과 비슷한 점수를 내면서도, 처음부터 저정밀 추론을 염두에 두고 학습해 같은 GPU로 더 많은 사용자를 받을 수 있게 만든 점이 눈에 띕니다. 오픈 웨이트라서 기업이 자체 인프라에 올려 코딩 에이전트나 업무 자동화에 활용할 선택지가 하나 더 늘었습니다.
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