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MiniMax 開源 M2.7 模型,AI 自主訓練與復雜任務能力再突破

DoNews4月12日消息,MiniMax 今天宣布開源 M2.7 模型,據稱能讓模型深度參與自身訓練與優(yōu)化流程,構建復雜的 Agent 框架并完成高度復雜的生產力任務。

據介紹,M2.7 模型在真實軟件工程場景表現(xiàn)出色,包括端到端項目交付、日志分析、Bug 排查、代碼安全、機器學習等。在 SWE-Pro 基準測試中得分 56.22%,接近頂級模型水平。同時在完整項目交付(VIBE-Pro 55.6%)和復雜系統(tǒng)理解(Terminal Bench 2:57.0%)方面也表現(xiàn)強勁。

同時,M2.7 還能夠“自我進化”,內部系統(tǒng)可自動收集反饋、構建評估集,持續(xù)優(yōu)化自身架構、技能和記憶機制。在優(yōu)化編程能力時,M2.7 可以自主運行超 100 輪循環(huán),最終內部測試可實現(xiàn) 30% 性能提升。

此外,該模型還具備 OpenRoom 交互系統(tǒng),把 AI 交互從文本擴展到可視化界面,支持實時場景反饋,支持高度擴展,未來可探索全新人機交互方式。

MiniMax 開源 M2.7 模型,AI 自主訓練與復雜任務能力再突破
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