MiniMax M2.7该不该试?普通用户观点大PK,我们扒了30+真实体验

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03-19 13:26

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25. 聊聊MiniMax M2.7,国产最佳的Agent基模。今天下午,MiniMax突然就发了MiniMax 2.7模型,股价也涨了近20个点。而且主打的点是:“M2.7是我们第一个深度参与自身进化的模型。”路上感觉还是值得聊一下。上个月OpenAI刚说GPT-5.3 Codex参与了自己的训练,现在Minimax也说M2.7参与了自己的进化。感觉用AI造AI看来马上要成行业标配了。。。不过MiniMax的技术报告相比OpenAI还是说了点东西的。他们说在开发M2.7的过程中,用早期版本的模型构建了数十个复杂的Skills,更新模型自己的记忆,驱动模型自己的强化学习,还能根据结果优化强化学习的流程和框架。在一些研发场景,M2.7现在能自己处理工作流的30%~50%,他们目标是未来的AI自我进化将逐步向完全自治转变,在数据构建、模型训练、推理架构、等等阶段,无需人工干预。这个真的成熟以后,我感觉大厂就会真正的给一些算力做实验,那就真的成自进化了。。。再说说模型的能力,我接了下M2.7简单试了试,还是有点惊喜的,比M2.5好了不少。在覆盖多种编程语言的SWE-Pro上,M2.7达到 56.22%的准确率,跟GPT-5.3-Codex持平,这个其实很难得了,对复杂工程的理解也不错。而且原生支持Agent Team,就是Claude Code的那个让多个Agent互相协同并行执行任务,这个确实还是国产模型里面一个比较难得的特性。然后他们基于OpenClaw中常用的任务,构建了一个名为MM Claw的评估集,涵盖了工作和生活中广泛的真实需求,M2.7在该测试上达到了接近Sonnet 4.6的水平,准确率为 62.7%。同时还有一个能力,是MiniMax最擅长的东西,就是角色一致性和可对话性,你懂的,今天他们也把一个新的东西叫OpenRoom开源了,在Agent娱乐这方面又搞出了新玩法,感兴趣的大佬可以去提提玩法,在Github上搜OpenRoom就行。整体能力体验下来,感觉是目前国内最适合类似OpenClaw这种Agent的基座模型。而且还有一个特点就是,真的便宜啊,又便宜又快。M2.5的时候他们就做到了跑1小时只要1美元的成本,而M2.7在推理效率上还有提升,这个属实香炸了,20刀的Coding Plan就能用得非常爽。所以,今天也更新一下我心中的Agent产品推荐。如果你有用国外产品的条件:最优解肯定是Claude Code 和Cowork + Claude Opus 4.6。用不了的话就开发是Codex + GPT 5.4,通用办公OpenClaw + GPT 5.4。如果你只能用国内产品:目前Claude Code + MiniMax M2.7应该目前体验最好,其次就是OpenClaw + M2.7。大概就是这样。#AI超话##科技先锋官##HOW I AI##MiniMax#

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33. 你们感受一下Minimax的股价。MiniMax发布M2.7,三大核心突破:一:自我迭代。M2.7内置研究型Agent,能自动优化模型,承担30%到50%研发工作,效率提升30%。二:生产力。3分钟定位生产故障,写代码比肩GPT-5,金融分析达初级分析师水准,工具交互准确率97%。三:交互革新。支持多智能体协作,情感化互动,开源框架推动娱乐应用创新。虽然但是,Minimax到底都是谁在买啊……

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44. #火山引擎正式推出ArkClaw#打造开箱即用的云上SaaS版OpenClaw,彻底告别繁琐配置与本地硬件依赖,打开网页即可拥有7×24小时在线AI智能体,轻松“养虾”。 产品深度协同Doubao-Seed-2.0,兼容Kimi2.5、MiniMax2.5、GLM等主流大模型,复杂任务处理能力拉满。面向不同用户开放分级体验,Coding Plan Pro用户直达使用,Lite用户可免费体验7天,降低全民试用门槛。 ArkClaw已打通主流即时通讯工具,深度适配飞书,无需重复授权与复制上下文,一键处理日程、文档、表格,办公效率大幅提升。 这是云、AI与协同场景的深度融合,以极简体验激活AI智能体价值,推动云端Agent进入普惠时代。

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52. 晚点LatePost昨天发了一篇Kimi和MiniMax的近况报道,感觉现在也只有这家媒体还在关注「AI六小龙」了,自从巨头下场开始规模化投放之后,独立AI公司的生存空间已被蚕食殆尽了,月之暗面和MiniMax是其中尚且存有活路的两家,确实值得多写写。简单总结如下:- 月之暗面和MiniMax很像,都在全尺寸路线上摇摆过,Kimi成功之后,月之暗面尝试过复现Sora的视频效果,但一直没有达到预期,出海产品也相继关停,MiniMax想学字节做App工厂,推了Talkie、星野、海螺等2C产品,却不具备字节的工业化获客体系,于是这两家公司都承担了很高的试错成本;- 去年是中国大模型行业士气最低的时期,投资机构失去耐心,要求看到DAU的直观指标,倒逼创业公司进入了和豆包这种无限弹药的产品拼消耗的赛道,「打不过,但不能停」成了普遍心态,而投资人之间的议程也变成了卖股份,信心层面的亏空巨大;- MiniMax本来并不想主打视频模型,然而海螺生成视频的能力在海外爆火,反过来影响了管理层的注意力,开始变得「既要又要」——既要增长,又不要色情生成场景的流量——结果受困于审核力度的调整,「一健康就不增长」;- 不夸张的说,DeepSeek救了整个行业,不只是因为它本身创造的增长奇观,更在于用无可辩驳的说服力,推翻了「只有买量才是唯一出路」的共识,月之暗面放弃在K1上继续雕花,毕其功于一役的开发出了口碑甚好的K2,MiniMax也用新模型M2重回舞台中央,而且K2和M2都选择了开源,为两家公司成功续命;- 亲力纠偏且初见成效的结果是让月之暗面和MiniMax回归了创始人依赖直觉的治理模式,在一定程度上能够抵御噪音,杨植麟会反思早期内部有员工提出长文本建议,但被以「这是工程的活儿,不是技术」为由否决了,直到Anthropic的Claude以50万上下文的处理能力震动行业,Kimi这才确定了长文本作为共识,所以杨植麟现在会特别重视能够新想法的员工;- 相比之下,MiniMax的创始人闫俊杰会更「严酷」一些,他说只要认为不是同路人的同事,自己会亲自请走,绝不容忍,MiniMax对齐业务的第一任负责人甚至因为和他激辩技术路线,直接被降职成了普通工程师,在如此管理风格下,MiniMax的早期一百名员工已经走了一半左右;- 如今,OpenAI在一级市场的估值超过了5000亿美金,xAI和Anthropic的估值也在2000亿美金上下,而月之暗面和MiniMax的估值都停滞在了40亿美金的量级,这让当初争论不休的那个问题——谁能成为中国的OpenAI——变得没有意义了;- 阿里曾经直接或间接的投资了「AI六小龙」里的五家,但在全力发展自家的大模型以来,这些战略投资都不重要了,类似的转变也发生在字节、腾讯等巨头身上,与其把钱交给创业公司去烧,不如自己供血内部消化,不再相信AI是一场代理人战争;- 月之暗面开了新一轮的融资,MiniMax要去香港上市,在解决掉短期的战略摇摆问题之后,它们依然逃不过缺钱这个长期的生存问题,需要的是可能十倍于当前公司体量的资本注入,才有机会进入下一轮竞争周期,但钱从哪里来、又为什么要给它们,会是一个相当复杂的自证过程。

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58. 开源黑马!MiniMax-M2 深度测评!专为编程而生! 🔥🔥🔥视频简介: 本期实测开源大模型 MiniMax-M2。其在多项基准表现优异,Artificial Analysis 榜单综合排名全球前五;参数为 230B、激活 10B,上下文 200K。 面向 Agent 与编程优化,支持全栈多文件编辑、编译-运行-修复循环、测试验证与自动修复,覆盖 23 种编程语言;具备复杂指令理解与通用能力(数学/逻辑/科学/指令遵循)。 推理速度约 100 token/s,据称较 Claude Sonnet 4.5 快 2 倍、吞吐 +2.3 倍、成本降幅 92%。 实测内容: SVG:骑车的鹈鹕;行走的猫(实现步行动画,对比同词提示下 ChatGPT 效果较差)。 前端小游戏:单文件吃豆人(方向键、迷宫碰撞、计分、三鬼巡逻追击、胜负与生命)。 Win95 桌面模拟器:灰色 UI 还原,窗口创建/拖拽/最小化/关闭与任务栏同步,内置记事本,自动测试与报告。 Three.js:可探索的 3D 森林(光照、雾、FPS,自动发现并修复控制问题);3D 城市(高楼、车辆、路人、交通灯、人行横道、昼夜循环与视角切换)。 Agent 调用示例:在账户管理生成 API Key,设置 base URL 与 Key;以 AutoGen 定义 4 个 agent,生成 3 天尼泊尔旅行计划(含时间/天气、交通/费用、逐日安排)。 深度研究示例:输出 特斯拉近三年投资价值分析 与 2025 AIGC 投融资趋势简报(含指标、对比、案例、引用数据源)。 #MiniMax #MiniMaxM2 #AI编程 #AI智能体 #AIGC

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73. 现在都流行大模型月更吗? MiniMax-M2.1 实测! 申请 MiniMax-M2.1 内测通过了, 火速开测! 给大家带来 MiniMax M2.1 的测试结果: 本次测试较 MiniMax-M2 从编程, Agent能力, 长上下文召回能力均有不小的提升. 尤其是Agent能力和长上下文召回能力达到了摧枯拉朽的程度, 直接叫 MiniMax-M3都不过分. MiniMax M2.1 在 24 小时总计 300 回合的硅基骑手测试(让大模型调用 tool 送外卖)收益达到了 419.77 元, 总计执行了392次 tool call, 测试使用了大约56%的上下文空间, 这个范围内工具调用均表现良好. 作为对比MiniMax M2, 它的收益是285.27元, 不过只使用了32%的上下文空间, 模型就停止使用 tool call, 不断重复上文了. MiniMax-M2.1, 在192K长度上下文上有94%的召回水平, 而 MiniMax-M2 只有 52%. 可以说是摧枯拉朽的提升. 另外几个大家熟悉的编程水平测试上也有不同程度的提升. 这次的新模型特别适合大型Agent任务, 有这方面需求的朋友可以试试看. #MiniMax #MiniMaxM21 #ai写代码 #aiagent #KCORES大模型竞技场

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