MiniMax M2.7
模型自我进化,以技术突破驱动生产力革新
自行构建复杂 Agent Harness, 完成高度复杂的生产力任务。
模型特点
M2.7 在真实的软件工程中有优异的表现,包括端到端的完整项目交付,分析日志排查 Bug、代码安全,机器学习等。
在专业办公领域,我们提升了模型在各领域的专业知识和任务交付能力,在 GDPval-AA 的ELO得分是1495,为开源最高。M2.7 对 Office 三件套 Excel/PPT/Word 的复杂编辑能力显著提升,能更好地完成多轮修改和高保真的编辑。
M2.7具备与复杂环境交互的能力,M2.7 在 40 个复杂 skills (> 2000 Token) 的 case 上,仍能保持 97% 的 skills 遵循率。在OpenClaw的使用中,M2.7相比于M2.5也有了显著的提升,在MMClaw的评测中接近最新的Sonnet 4.6。
M2.7具备优秀的身份保持能力和情商,除了生产力使用外,给互动娱乐场景的创新也准备了空间。
基准测试
在基准测试 SWE-Pro 中,M2.7 得分56.22%,几乎接近Opus最好的水平。这一能力同样延伸到了端到端的完整项目交付场景(VIBE-Pro 55.6%)以及对复杂工程系统的深层理解Terminal Bench 2(57.0%)。

M2.7 实战案例
看看 M2.7 能做什么
以下示例均由 MiniMax M2.7一次生成,点击卡片可放大查看
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01 / 接入方式
API 快速接入
提供 M2.7 和 M2.7-highspeed 两个版本 API,结果完全一致,后者速度更快。全面支持自动 Cache,无需设置,自动生效。














