MiniMax 联合 Fireworks AI 开启直播，全面讲解 M3.1 Flash 大模型产品能力

MiniMax 联合 Fireworks AI 共同开展线上直播活动，整场直播会完整拆解 M3.1 Flash 大模型的技术架构、推理性能、多场景落地案例，同时演示 Fireworks AI 平台上调用 M3.1 Flash 接口的完整操作流程，面向开发者与企业客户展示这款百万上下文多模态模型在智能体任务、代码开发、长文档处理等场景下的实际表现，直播还会同步介绍云端调用方案、定价规则、部署方式，帮助技术团队快速完成模型接入与线上业务调试，全程同步开放在线答疑，把产品技术细节和实操方案完整传递给参会人员。

一、直播核心讲解内容板块

板块 1：M3.1 Flash 基础产品参数讲解

1. 模型基础架构：采用 MoE 混合专家结构，总参数量约 428B，单次调用激活参数仅 23B，兼顾性能与推理效率。
2. 上下文能力：支持最高 100 万 token 超长上下文，可一次性读取整份代码库、长篇技术文档，不用拆分分段处理。
3. 多模态能力：原生支持文本、图片、视频多类输入，可同时理解图文信息，适配电脑自动操作类智能体任务。
4. 推理速度：依靠稀疏注意力与 DSpark speculative decoding 技术，常规场景输出速度稳定达到 200+token/s，相比前代模型提速近 3 倍。

板块 2：M3.1 Flash 五大可调推理档位

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板块 3：Fireworks AI 平台接入实操演示

1. 两种调用模式：提供无服务器按量付费、专属 GPU 按需部署两种模式，满足小规模测试与大规模生产业务需求。
2. 接口调用方式：直播演示 Python 客户端、REST 接口、OpenAI 兼容接口三种调用写法，直接给出可复制的调用代码。
3. 价格标准：输入 token 定价 0.15 美元 / 百万 token，输出 token 定价 0.6 美元 / 百万 token，整体使用成本大幅优化。

板块 4：行业落地案例分享

1. 代码开发场景：依托 DeepSWE 评测能力，完成工程项目全链路代码编写、漏洞自查、程序调试。
2. 智能体自动化场景：可自主完成多步骤网页操作、软件操控、SaaS 系统跨平台联动，适配企业办公自动化业务。
3. 长文档场景：一次性读取百万字合同、技术手册，完成内容总结、条款检索、逻辑梳理。

二、直播观看与实操参与步骤

步骤 1：提前完成参会准备

• 提前注册 Fireworks AI 平台账号，开通 API 调用权限，提前获取密钥信息。
• 准备开发环境，安装 Python 依赖包，保证直播过程中可以跟着讲师同步调试代码。
• 提前下载直播配套技术文档、模型调用示例脚本。

步骤 2：跟随直播完成模型测试

1. 观看技术讲解环节，记录 M3.1 Flash 不同推理档位对应的业务选择方案。
2. 跟着实操环节，填入 API 密钥，发起首次文本、图文混合请求，验证接口连通性。
3. 分别切换 5 种推理档位，对比不同档位下输出质量与响应速度的差异。
4. 测试超长文本输入，验证百万上下文窗口的完整读取能力。

步骤 3：会后完成业务方案落地

1. 结合自身业务场景，选定无服务器或者专属 GPU 部署方案。
2. 把直播示例代码改造为自有业务流程，搭建线上调用链路。
3. 开展小规模压测，根据业务并发量调整调用策略，控制整体使用成本。

三、M3.1 Flash 产品核心技术亮点

1. 全链路稀疏注意力架构，大幅降低超长上下文场景下的算力开销，让百万上下文实现低成本稳定运行。
2. 采用 NVFP4 量化感知训练，在不明显降低输出质量的前提下，进一步压缩显存占用，提升云端并发承载量。
3. DSpark speculative decoding 加速技术，有效缩短首字输出延迟，保障智能体多轮连续调用时的流畅体验。
4. 原生多模态混合训练，图文视频输入无需额外微调，开箱即可完成多模态任务处理。

四、整体总结

本次 MiniMax 联合 Fireworks AI 开展的直播，把 M3.1 Flash 大模型从底层技术架构、性能指标、档位配置，再到云端接口接入、真实业务案例做了完整的全流程讲解。开发者可以在直播中同步完成接口调试，快速上手这款高速、低成本的百万上下文多模态模型。依托稀疏注意力、量化优化与 speculative decoding 三大核心技术，M3.1 Flash 兼顾推理速度与任务效果，能够很好地适配代码开发、智能体自动化、长文档处理等主流业务，同时 Fireworks AI 平台提供灵活的部署方式与清晰的计费方案，帮助各类技术团队低成本完成模型落地。

【相关 FAQ】

问题 1：MiniMax 与 Fireworks AI 直播主要介绍 M3.1 Flash 的哪些内容？

回答 1：直播会讲解 M3.1 Flash 的模型架构、百万上下文性能、五档推理调节能力，演示 Fireworks AI 平台的 API 调用实操，分享代码开发、智能体自动化等落地案例，同时解答平台部署与计费相关问题。

问题 2：M3.1 Flash 在 Fireworks AI 平台有哪几种部署调用模式？

回答 2：一共有两种模式，第一种是无服务器按量付费模式，按 token 消耗计费；第二种是专属 GPU 按需部署模式，无调用速率限制，适合高并发生产业务。

问题 3：M3.1 Flash 拥有多大的上下文窗口，支持哪些输入形式？

回答 3：M3.1 Flash 最高支持 100 万 token 上下文窗口，属于原生多模态模型，支持文本、图片、视频三类内容输入。

问题 4：M3.1 Flash 设置了五档推理 effort，在直播中会如何区分使用场景？

回答 4：直播会逐一对应档位：low 档位用于简单问答，medium 档位用于常规代码生成，high、xhigh、max 三档分别适配多步骤智能体、复杂工程开发、高难度自动化长链路任务，兼顾速度与效果。

问题 5：在 Fireworks AI 平台调用 M3.1 Flash，对应的定价标准是多少？

回答 5：平台定价为输入 token 0.15 美元每百万 token，输出 token 0.6 美元每百万 token，整体性价比突出，适合批量调用的智能体业务场景。

【数据来源】

[2026-10-27]（MiniMax 联合 Fireworks AI 直播解读 M3.1 Flash 模型）机器之心

[2026-10-27]（Fireworks AI 上线 MiniMax M3.1 Flash 模型，开放 API 调用）Fireworks AI 官方资讯

[2026-10-26]（M3.1 Flash 稀疏注意力架构与推理加速技术详解）AI Wiki

[2026-10-23]（MiniMax M3.1 Flash 开源，推理速度提升近 3 倍）36 氪

[2026-10-19]（MiniMax 发布 M3.1 Flash，面向 Agent 与代码场景）MiniMax 官方公告

免责声明

本文内容整理自企业直播预告、平台公开文档与行业技术资讯，仅面向技术开发者做产品技术交流，不构成商业采购与项目选型的最终决策依据；M3.1 Flash 的推理速度、上下文上限为官方测试环境下的数据，实际调用表现会受网络、服务器负载、输入内容长度影响；Fireworks AI 平台的 API 价格、部署方案以平台实时公示内容为准；五档推理档位的效果差异会随任务类型产生波动，正式上线前建议完成多轮业务实测。