vLLM 首发支持 MiniMax M3：实现 1M 上下文多模态稀疏注意力推理
vLLM 宣布首发支持 MiniMax M3 的 BF16 与 MXFP8 检查点，提供 1M token 上下文的原生多模态推理服务。该方案针对 MiniMax 稀疏注意力（MSA）设计了 128-token 粒度的分块预填充与解码算子，集成 EAGLE3 投机解码及工具与思考解析器。
推荐理由：文章给出了稀疏注意力算子实现、投机解码调优及软硬件启动参数，为百万长上下文多模态模型的低延迟上线提供了具体参考。
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全部主题MiniMax 的模型与产品动态：M 系列大模型、语音与多模态能力、开源与商业化进展。
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第 1–4 条 · 共 4 条vLLM 官方博客（网页）精选AI 评分7676 vLLM 官方博客（网页）精选AI 评分7575 vLLM-Omni 支持 MiniMax H3 系统级优化与 FastH3 实时推理
vLLM-Omni 宣布完成对 MiniMax H3 的全栈推理优化并集成 FastVideo 的 4 步蒸馏方案 FastH3，实现了生成速度快于播放时长的端到端实时服务。
推荐理由：文章拆解了音视频联合生成从 DiT 到 VAE 及视频封装的全链路瓶颈，为多模态大模型的低延迟部署提供了系统级参考。
爱范儿 · AI 筛选精选AI 评分7373 神秘 AI 模型 Space Bunny 实测：支持草图生成 3D 网页与 Agent 编程，分词特征指向 MiniMax
匿名模型 Space Bunny Alpha 近期在 OpenRouter 和 OpenCode 上线，凭借快速响应、草图生成可交互 3D 网页及 Agent 编程能力引发大量调用。实测显示其能直接理解粗糙草图并生成包含动效的前端页面，但在精细视觉质感上与旗舰模型仍有差距。分词特征与代码线索分析显示，该模型可能来自 MiniMax 家族。
推荐理由：实测展现了该模型将简单草图快速转化为可交互 3D 网页的能力，读者可据此了解轻量级 Agent 编程的适用边界。
Sebastian Raschka精选AI 评分7373 2026 年初开源大模型架构横向对比：从注意力混合机制到长上下文推理优化
Sebastian Raschka 梳理并对比了 2026 年 1 至 2 月发布的 10 余款代表性开源大模型的网络架构与基准表现。分析指出近期开源模型普遍强化了推理计算效率设计，包括广泛采用 MLA、DeepSeek 稀疏注意力、Gated DeltaNet 等线性注意力混合机制、多 Token 预测以及滑动窗口注意力。
推荐理由：原文横向对比了多款开源大模型的注意力机制与混合专家结构演进，读者可据此理清长上下文与推理效率优化的关键设计差异。