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为AMD平台添加MiniMax-M2.7准确性及性能夜间CI测试，替换M2.5并修复导入bug。

建议工程师精读CI工作流变更逻辑，了解如何替换模型测试作业；关注minimax_m2.py的导入修复，作为关键bugfix的范例；测试文件可作为添加新模型测试的模板，适合学习SGLang的测试框架结构。

修复fp8 aiter预填充内核输出数据类型不匹配导致的模型输出损坏问题。

该PR值得快速浏览，了解fp8 kv-cache在AMD平台上的数据类型处理细节。关注点：1) 类型转换的触发条件（`if o.dtype != self.input_dtype`）是否足够健壮。2) 考虑HaiShaw关于“inbound”类型检查的建议是否需要在其他位置实施。

为扩散模型添加FLUX.1-dev ModelOpt NVFP4支持，提升推理性能22.9%。

该PR值得精读，特别是关注NVFP4集成设计、量化配置灵活性和性能优化策略。建议关注以下设计决策： 1. `swap_weight_nibbles`配置如何平衡不同导出格式的兼容性。 2. JIT预热机制在torch.compile环境下的优化作用。 3. transformer组件加载逻辑的修改如何避免全局覆盖冲突。

为GB200夜间流水线添加手动触发时可选的自定义Docker镜像参数。

该PR变更简单直接，适合快速浏览以了解CI工作流扩展模式。对于关注CI/CD基础设施或GB200测试流程的工程师，可关注如何通过inputs参数增强工作流灵活性。无需深入代码分析。

修复 GLM-5/5.1 MXFP4 量化检查点在 SGLang 中的推理兼容性问题。

该 PR 值得精读，特别是对于处理量化模型加载和 DeepSeek 架构的工程师。关注点包括：1) `packed_modules_mapping` 在模型加载中的通用设计模式；2) 条件检查如何精准隔离架构特定的量化处理逻辑，避免副作用；3) 从 review 讨论中学习代码结构一致性和防御性编程的最佳实践。

修复CI中flashinfer-jit-cache在CUDA版本不匹配时未重新安装的问题。

该PR变更简单明确，适合快速浏览以了解CI环境管理细节。值得关注的点：1. 如何从包版本字符串中提取CUDA后缀的sed技巧。2. CI缓存管理中的版本匹配策略，可作为类似场景的参考。

将AMD CI工作流从push触发改为调度触发，并优化阶段执行策略以减少资源压力。

建议CI维护者和AMD平台开发者精读此PR，关注并发控制逻辑和错误处理机制，特别是 `check-changes` 作业的条件判断和 `continue_on_error` 设置，这些设计决策有助于优化CI资源管理和稳定性。

优化MoE层DP注意力通信，将两阶段通信合并为reduce_scatterv，提升吞吐量7.7%。

该PR值得精读，尤其是对NCCL通信优化和MoE架构感兴趣的工程师，关注`should_use_dp_reduce_scatterv()`的条件设计、`reduce_scatterv`的集成方式以及性能基准的验证方法。