稀宇科技发布MiniMax-M2.7模型 开启递归自我迭代新纪元(暂未开源)

中国人工智能公司稀宇科技日前推出智能体旗舰模型 MiniMax-M2.7，该模型以开启递归自我迭代之旅为核心定位，通过构建自主进化的 Agent Harness 体系，让模型能够深度参与自身训练和优化与强化学习流程。

据稀宇科技发布的说明，M2.7 在内部研发场景中已经实现无人工干预的百轮以上迭代循环，包括失败分析、代码修改、评测对比等环境，部分场景可以承担 30%~50% 的工作量，内部评测集能力提升约 30%。

真实世界工程与办公生产力表现不俗：

SWE-Pro 基准测试：56.22%，接近 Claude Opus 系列的最佳水平

VIBE-Pro 基准测试：55.6%，端到端全栈项目交付能力突出

Terminal Bench 2 基准测试：57.0%，在复杂工程系统中理解能力较强

GDPval-AA：开源模型中最高的 ELO 分数 1495 分，专业办公场景技能遵循率达 97% (特别说明：M2.7 尚未开源)

这些基准测试数据表明，MiniMax-M2.7 在全栈开发、技术调试、机器学习工程、代码安全审计以及日志分析等领域具有强大的端到端交付能力，同时该模型也在办公套件中支持高保真多轮编辑与修订，特别适合企业级生产力场景。

MiniMax-M2.7 模型规格如下：

该模型最高支持 204.8K 上下文窗口，适合处理大型代码库和长链路对话任务

MiniMax-M2.7 标准版输出速度为每秒 60 Tokens

MiniMax-M2.7-highspeed 版在保持同等性能的情况下，输出速度为每秒 100 Tokens。

目前 MiniMax-M2.7 系列模型以闭源 API + 智能体产品形式服务提供，稀宇科技尚未公布该模型的开源计划，不过之前 MiniMax 模型都是开源的，所以 M2.7 应该也会继续保持开源。

产品定价：

MiniMax-M2.7：每百万输入人民币 2.1 元，每百万输出 8.4 元，每百万缓存读取 0.42 元，每百万缓存写入 2.625 元。

MiniMax-M2.7-highspeed：每百万输入人民币 4.2 元，每百万输出 16.8 元，每百万缓存读取 0.42 元，每百万缓存写入 2.625 元。

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