MiniMax 公司宣布推出 MiniMax M2.7 大模型。据称与以往依靠人类工程师迭代模型不同，M2.7 能够深度参与自身的迭代过程，驱动模型的自我进化。

具体实践是构建了一个“研究型 Agent 框架”，让模型（作为 Agent）能够与研究员协作，承担从文献调研、实验配置、代码修复到监控分析等大量研发工作，可以胜任 30-50% 的工作流，显著加速实验迭代。

更进一步，模型能够自主优化其自身的运行系统（如 Agent Harness），例如通过执行“分析-规划-修改-评测”的循环超过100轮，最终在内部评测集上实现了30%的性能提升。

核心能力表现

• 软件工程：在真实世界的软件工程项目中表现优异。

  • 故障调试：具备综合推理能力，可关联监控、分析日志、定位数据库问题，甚至在紧急情况下做出SRE级别的决策（如建议“非阻塞建索引”先止血），可将线上故障恢复时间缩短到3分钟内。

  • 编程基准：在 SWE-Pro 中得分为 56.22%，接近当时顶级模型 Opus 的最佳水平。在 VIBE-Pro（端到端项目交付）和 Terminal Bench 2（复杂系统理解）中也取得了接近 Opus 4.6 水平的成绩。

  • 多智能体协作：具备原生的 Agent Teams​ 能力，能稳定扮演不同角色、进行对抗性推理和遵循复杂协议，可用于产品原型开发等需要团队协作的场景

• 专业办公：提升了在办公领域的专业知识与任务交付能力。

  • 知识水平：在 GDPval-AA 评测中获得 1495 ELO 分，处于开源模型最高水平。

  • 文件处理：对 Word、Excel、PPT 的复杂编辑和多轮高保真修改能力显著提升。

  • 复杂环境交互：在 Toolathon 评测中正确率达到 46.3%（全球第一梯队）。在拥有40个复杂技能的案例中，技能遵循率仍保持97%。

  • 专业领域应用：以金融领域为例，M2.7 可以自主阅读公司年报、研报，设计假设并构建营收预测模型，最终输出包含 PPT、研究报告和 Excel 图表的完整分析，其产出物可作为初稿进入工作流程。文章用了大量篇幅展示其为台积电（TSMC）制作的财务分析与预测报告案例。

• 互动娱乐：极大地加强了模型的身份保持能力和情商，旨在使 AI 从纯粹的生产力工具拓展到互动娱乐场景。为此，MiniMax 开源了一个名为 OpenRoom​ 的 Agent 交互系统原型，将 AI 互动置于一个可视化的 GUI 空间中，实现“对话即驱动”，探索全新的人机交互方式。

M2.7 模型已在 MiniMax Agent 平台和开放 API 平台上全面上线。

MiniMax Agent：agent.minimaxi.com
API 服务：platform.minimaxi.com
Coding Plan 订阅：platform.minimaxi.com/subscribe/coding-plan