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Unsloth 发布 MiniMax-M3.1-Flash 量化 GGUF，2-bit 版可在 150GB 内存本地运行

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AI 综述

Unsloth 发布了 MiniMax-M3.1-Flash 的量化 GGUF 权重。其中 2-bit 版在体积缩小 45% 的同时保留 91.5% 的 top 1 精度，可在 150GB 内存上本地运行；1-bit 版约 89.9%，4-bit UD-Q4_K_XL 达 98.0%。作者称其为同尺寸最强开源模型之一，并提供 Hugging Face 权重链接与本地运行指南。

AI 根据报道生成 · 14 小时前更新

最新进展10月26日 22:45
Unsloth 发布 MiniMax-M3.1-Flash 量化 GGUF，2-bit 版可在 150GB 内存本地运行

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10月26日
  1. AIHOT · 精选精选
    Unsloth 发布 MiniMax-M3.1-Flash 量化 GGUF，2-bit 版可在 150GB 内存本地运行

    Unsloth 发布 MiniMax-M3.1-Flash 的量化 GGUF，2-bit 版在体积缩小 45% 的同时保留 91.5% top 1 精度，可在 150GB 内存上本地运行。1-bit 版约 89.9%，4-bit UD-Q4_K_XL 达 98.0%；作者称其为同尺寸最强开源模型之一，并提供 Hugging Face 权重链接与本地运行指南。

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