MiniMax M2.7：自我进化的早期回响
来自 MiniMax Blog · 期号 2026-03-18
摘要
MiniMax 发布 M2.7，这是其首个深度参与自身进化的模型。 模型能自主构建复杂的 agent 工具链，包括更新自身记忆、根据实验结果改进学习流程。在 SWE-Pro 基准上，M2.7 得分 56.22%，接近 Opus 的最佳水平；在 VIBE-Pro 上得分 55.6%。 在内部强化学习工作流中，M2.7 可自主处理 30%-50% 的环节，包括文献调研、实验监控、日志调试和代码修复。在 OpenAI 开源的 MLE Bench Lite 低资源场景测试中，M2.7 在三次运行中平均获得 66.6% 的奖牌率，仅次于 Opus-4.6（75.7%）和 GPT-5.4（71.2%）。 在专业办公领域，M2.7 在 GDPval-AA 上 ELO 得分 1495，为开源模型最高。它能处理 Excel、PPT、Word 的多轮高保真编辑，并在 40 多个复杂技能（每个超过 2000 token）上保持 97% 的技能遵循率。