MiniMax 開源 M2.7 模型，AI 自主訓練與復雜任務能力再突破

　　4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%)和復雜系統理解(Terminal Bench 2：57.0%)方面也表現強勁。

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

　　此外，該模型還具備 OpenRoom 交互系統，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。