Unsloth 发布 MiniMax-M3.1-Flash 的量化 GGUF，2-bit 版在缩小 45% 体积的同时保留 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，并给出 Hugging Face 权重链接与本地运行指南。
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Unsloth 发布 MiniMax-M3.1-Flash 的量化 GGUF，2-bit 版在缩小 45% 体积的同时保留 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，并给出 Hugging Face 权重链接与本地运行指南。
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Hugging Face CEO 转评前 DOGE 研究人员用 AI 智能体渗透 Anthropic 系统事件
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2026年10月26日
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